基于样本加权模糊聚类的土壤重金属污染溯源

由于土壤数据的复杂性,现有的方法难以对土壤重金属进行高效溯源,为了解决这个问题,基于样本加权的模糊聚类算法建立了一种新的重金属污染溯源模型,该模型使用一种新的相似度计算方法来构建模糊相似矩阵,将聚类结果与土壤重金属污染来源表相结合,可以快速确定土壤重金属的污染来源。通过与欧式距离、皮尔逊相关系数、余弦相似度等相似度计算方法在天津市武清区数据集上的对比实验验证了所提出方法的有效性与可用性,结果表明,该方法可用于土壤重金属污染源解析方面的工作。

一种新的数据流模糊聚类方法

针对数据流上的聚类任务受到时间、空间限制等问题,该文提出一种基于权值衰减的数据流模糊微簇聚类算法(WDSMC)。该算法使用改进的带权值的模糊C均值算法进行处理,并采用微簇结构和权值时间衰减结构提高聚类质量。实验表明,相对于现有的数据流加权模糊C均值聚类(SWFCM)算法和Stream KM++算法而言,WDSMC算法具有更好的聚类精度。

基于数据加权策略的模糊聚类改进算法

该文提出了一种数据指数加权的模糊均值聚类策略,引入了指数权因子和影响指数,使得可以在聚类过程中差异化处理各个数据。新策略和现有的Gustafson-Kessel(G-K)算法相结合,提出了一种新的模糊聚类算法DWG-K用于提高聚类质量和挖掘离群点。数据试验表明DWG-K在提高聚类质量方面优于现有的G-K;在离群点挖掘方面,DWG-K对离群点的判定是全局的,离群点的物理意义清楚,且计算效率明显高于当前广泛采用的基于密度的离群点挖掘算法。

基于特征加权理论的数据聚类算法

针对数据挖掘过程中数据聚类操作的初始聚类数目和初始聚类中心确定困难的问题,提出了一种软子空间结合竞争合并机制的模糊加权聚类算法.通过对软子空间聚类算法的目标函数进行改写,并结合数据簇势的大小对各数据簇进行竞争与合并操作,实现了对数据的聚类处理.结果表明,该算法能够准确地对数据样本进行聚类,并且聚类结果与初始数据簇数目和初始聚类中心无关,能够满足对高维数据聚类处理的需要,具有较好的实际应用价值.

综放开采端面变形控制的模糊聚类分析

以数值模拟试验的结果为基础,依据模糊控制理论,利用加权模糊聚类分析法建立了煤层综放开采端面变形的参数预测模型,并得到了一组影响端面变形值的权重向量.

Web日志挖掘中模糊C均值聚类研究

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度。笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性对聚类结果的影响,实验证明该方法提高了模糊C均值聚类算法的准确率。

缺陷数据的相似性度量方法改进

模糊聚类分析主要研究样本的分类问题.本文利用模糊聚类方法对软件缺陷进行分类,引入缺陷数据属性权重计算方法,依据数据挖掘中的属性邻近性度量方法,对缺陷数据进行相似度分析.并按照属性类别进行分析,不仅体现了缺陷数据属性间的形贴近程度,而且体现了属性之间的距离贴近程度.本文方法对软件缺陷数据进行分析并对比度量结果,实验结果充分说明改进后的模糊聚类相似性度量方法在分类准确性方面有一定程度的提高.

基于GIS和聚类分析的矿井突水水源快速判别

基于GIS强大数据库功能和模糊聚类分析方法,建立模糊综合评判模型进行矿井突水水源快速判别,同时利用GIS可视化技术将评判结果直观地显示给用户。尝试将该系统应用于河南某矿区,结果表明该系统简便易行,评判结果切合实际,也验证了该系统的可靠性。采用该系统软件可高效准确地完成未知突水水样的水源判别,为煤矿安全生产提供决策依据。

河南省2005年县域经济发展水平综合评价

应用模糊集(Fuzzy Set)和粗糙集(Rough Set)理论研究了评价和预测问题中样本的聚类分析与各因素的合理赋权问题,给出基于原始统计数据,无需人们先验知识的模糊聚类,在此基础上,仅仅从原始的统计数据中挖掘出各评价因素权重,进而开展综合评判的新方法.并依据河南省统计局2003年给出的指标体系和2006河南省统计年鉴数据,对2005年河南省的县域经济综合发展状况进行了聚类实证分析,对各评价因素进行了权重挖掘,根据所得结果对河南省2005年县域经济发展水平进行了综合评价和分析.

基于可视化的时空数据挖掘研究与应用

在研究可视化与空间数据挖掘关系的基础上,探讨了可视化在时空数据挖掘过程中的应用。利用可视化表现形式使历年来测量到的玉米产量数据和精准施肥数据充分地结合在一起,同时使人们更加直观、清晰地比较和分析玉米产量和精准施肥二者之间的关系。系统地分析精准施肥对玉米产量的影响,展现了多年来精准施肥的成果,作到修正现有的精准施肥策略、指导来年的精准施肥策略,从而使得玉米增产并且更加精准地预测玉米产量。

数据挖掘中模糊C聚类算法的寻优能力优化

随着数据库技术的不断发展,现有的聚类分析算法已经无法满足数据挖掘的聚类分析的需求。本文主要针对传统的模糊C聚类算法,将其中存在的问题进行改进,并在核函数和权值优化的基础上,提出模糊C聚类算法。首先对模糊C聚类算法的特征权值进行优化,然后引入核函数的概念,对模糊C聚类算法的寻优过程进行改进。仿真验证得到的结果是,本文所提出的模糊C聚类算法,能够在核函数和权值优化上有更好和更加稳定的聚类。

基于双尺度度量的改进模糊均值曲线聚类方法研究

智能化电力网络中存在许多随时间变化表现出明显曲线特征的函数型数据,进行曲线聚类可以有效挖掘数据信息。针对模糊均值聚类算法初始聚类中心选取困难以及曲线聚类方法中相似度衡量不准确等问题,提出一种基于双尺度度量的改进模糊均值曲线聚类方法。根据皮尔逊距离衡量曲线的纵向形状相似性、动态时间弯曲距离衡量曲线的横向形状相似性,提出一种基于双尺度度量的密度峰值算法确定初始聚类中心;采用改进熵权法融合皮尔逊距离与动态时间弯曲距离作为聚类算法中的相似性度量;采用聚类有效性指标,从聚类效果、算法稳定性2个方面对聚类结果和算法性能进行评价;最后采用某地区一年的风电实际出力数据作为算例样本进行聚类分析,验证了所提出模型及算法的正确性和有效性。

模糊聚类及层次分析法在采矿方案优选中的应用

根据山口钼矿工程地质条件,以开采技术条件相似程度为依据,采用模糊聚类分析法对采矿方案进行分类初选,克服了以传统经验类比法进行初选的主观随意性和片面性。综合考虑影响该钼矿采矿方案优选的9个因素,运用层次分析法计算得到合理的权重矩阵,然后通过采用线性函数法及二元对比法计算得到隶属度矩阵,构建模糊综合评判模型。最后选出长采场上向水平分层干式充填采矿方法为适合该矿的最优采矿方案。