一种改进的模糊C-均值聚类算法

由于现有模糊C-均值聚类算法固有的局限性,本文提出了一种改进的模糊C-均值聚类算法.首先用概率密度函数来确定初始聚类中心点和聚类数,其次用竞争学习思想提出使对手增加抑制因子来修改隶属度得到加快收敛速度的效果,最后提出用一个类内差异与类间差异兼备的新的有效性指标来作为迭代条件的目标函数.通过实验获取参数的最优取值范围,通过与经典模糊C-均值聚类算法的比较,证明了该改进算法不仅加快了收敛速度,而且在聚类结果的质量上有一定程度的提高.

基于判断矩阵行一致信息的指标权重均值算法

为了使层次分析法所得指标权重更接近实际,提出基于判断矩阵行一致信息的指标权重均值算法。算法通过提取蕴涵于判断矩阵每行的专家一致性判断信息,构造一组以每行元素为基础的一致性矩阵,根据多次测量所得平均值更接近被测对象真值的原理,取所得一致性矩阵的单位特征向量的平均向量作为指标权重。算法不需要对专家判断矩阵进行一致性检验,彻底避免了调整判断矩阵可能会丢掉专家判断信息的风险。实例计算表明,该算法切实可行。

关于平均随机一致性指标的新定义方法

本文给出了一种客观性较好的平均一致性指标R I的一种新定义,并给出判断矩阵一致性检验指标的临界值的计算方法和置信度.

基于纺纱一致性系数的新疆细绒棉质量评价

为了研究新疆棉花质量的变化趋势和评价标准,以2018年—2020年阿克苏产棉区细绒棉质量指标数据为统计分析对象,选取上半部平均长度、断裂比强度、长度整齐度、马克隆值、反射率、黄度等指标,计算出原棉纺纱一致性系数SCI,对新疆细绒棉质量进行客观评价。结果表明:2018年—2020年阿克苏棉花SCI值依次为131.3、126.7和121.8,棉花质量均能满足纺纱要求,但3年棉花SCI值呈现降低趋势,棉花质量有所下降。认为:应重视并采取相关措施稳定提升新疆棉花质量。