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我国各地农机化发展水平的一种有序样本分类法 被引量:13

A Clustering Method for Ordering Samples and Its Utilization in Study of Farm Mechanization Level
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摘要 基于动态规划思想提出了一种有序样本的分类方法,能够识别子样(分段)间的分点,接问题的需要将整个样本划分成不同子作,使整个分类达到某种目标下的最优。应用于农业机械化发展水平的分类研究,取得了与实际情况一致的效果。 A clustering method for the ordering samples is discussed based on the dynamic programming. It can be used to identify the breaking points and divide the sample into some sub-samples at where there are significant differences between the neighbor sub-samples, and obtain the optimum clustering results under a certain criterion. This method has been used in the evaluation of farm mechanization levels of different provinces in China. The results proved that this method is practical.
出处 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1999年第6期1-5,共5页 Journal of China Agricultural University
基金 中国博士后科学基金
关键词 有序样本 分类方法 农业机械化水平 中国 ordering samples clustering method farm mechanization level
  • 相关文献

参考文献8

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  • 2黄违洪 张世英 等.社会经济系统建模的回归分类法[J].天津大学学报,1985,(2):47-56.
  • 3黄违洪 刘豹 等.变结构模型的最优分类法(二)[J].系统工程学报,1986,1(1):1-13.
  • 4杨敏丽.农业机械化发展阶段性与区域不平衡性研究:学位论文[M].北京:中国农业大学,1998.36-58.
  • 5杨敏丽,学位论文,1998年,36页
  • 6黄违洪,应用数学学报,1987年,10卷,3期,267页
  • 7黄违洪,系统工程学报,1986年,1卷,1期,1页
  • 8黄违洪,天津大学学报,1985年,2期,47页

共引文献5

同被引文献95

引证文献13

二级引证文献113

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