基于二元语义信息处理的最大树聚类方法

针对解决具有语言评价信息的多指标聚类分析问题,提出了一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法。该方法依据传统的最大树聚类分析方法的基本思想,采用二元语义概念对语言评价信息进行处理和运算,并对聚类对象进行分类,具有概念清晰、计算简单、信息处理较为精确的特点。最后,通过一个算例说明了所给出的聚类方法。

基于最大树聚类的多超球体一类分类算法及其应用研究

提出了一种基于最大树聚类的多超球体一类分类算法。首先应用最大树聚类算法将训练样本聚为多个子类,再对各子类分别进行一类支持向量机(one-class SVM,OC-SVM)分类器训练,得到由各子类对应的超球体形成的多超球体一类分类模型。分别将该方法应用于仿真数据、UCI标准数据集以及转子故障诊断三个实例中,结果表明了该方法的有效性。

基于区间数贴近度的最大树聚类算法研究

针对特征指标和权重指标均为区间数的多指标信息聚类问题,在传统的数值信息最大树聚类法的基础上,给出了基于区间数的多指标信息聚类问题的一种具体算法.在此过程中,加权相似矩阵的提出克服了属性权重对聚类产生的双重影响;并通过引入相对贴近度的概念,对相似区间进行排序.最后,通过实例验证了此算法的有效性.

南通市内河水质的最大树聚类分析

利用最大树模糊聚类法 ,综合南通市1996年 -1998年度内河水质监测数据 ,对南通市内河水污染进行分类 ,为内河水污染的防治提供了依据。

基于模糊聚类最大树算法的电网建设项目造价风险的关键因素识别

电网建设项目造价风险的关键因素识别是对其潜在风险损失进行有效控制的前提。当前电网建设项目造价控制过程中存在诸多风险,且各类风险对项目造价的影响程度不尽相同。为了更好地对电网建设项目造价风险进行有效控制,从计划发展风险及工程建设风险两方面建立了电网建设项目造价风险构成体系,引入模糊聚类最大树算法,通过构建数学模型,结合实证分析,对电网建设项目造价风险中的关键风险因素进行识别。通过分析可以得出电网建设项目造价风险中的关键风险为基建项目规划风险、基建立项研究风险、基建项目造价风险三大类。关键风险的识别可使项目管理者在对电网建设项目进行造价控制时具有针对性,从而可以最大限度地降低风险、提高投资效益。

应用模糊图的最大树聚类法预测小麦白粉病的流行程度

本文利用郯城县6年小麦白粉病资料,并选取了与郯城县小麦白粉病流行程度关系密切的前一年6月份降水量、3月份日平均相对湿度、3月份日照时数和3月下旬雨日等气象因素作为预报因子,应用模糊图的最大树聚类法对小麦白粉病流行程度中期预报进行了初步探讨。

基于模糊聚类最大树算法的质量工程建设水平评估

针对高等院校质量工程建设多定性研究,少定量研究的实际,结合电子商务特色专业质量工程建设实践,建立高职院校质量工程评估指标体系,提出一种基于模糊聚类最大树算法的质量工程建设水平分类模型,通过算例说明了模型的有效性和科学性,可为高职院校质量工程建设水平评估提供依据。

基于模糊聚类最大树算法的电网建设项目风险识别研究

电网建设项目的造价风险识别是实现项目风险控制的前提,传统的项目造价风险识别方法不能对每一种风险因素形成标准化的识别体系,不具有推广性。鉴于此,文章对电网建设项目造价风险因素进行了分类研究,确定了造价风险体系中项目计划制定、立项研究以及项目成本等主要风险类型,引入模糊聚类最大树算法构建了项目造价风险因素识别方法,最后经过实例分析,具有广泛应用价值。

一种基于语言评价信息的多指标群聚类方法

针对具有语言评价信息的多指标群聚类分析问题,提出一种基于二元语义信息处理的最大树聚类方法.首先描述了具有语言评价信息的多指标群聚类问题,并介绍了近年来国际上最新发展的二元语义概念及其算子;然后基于二元语义信息处理的方法,将专家给出的语言评价信息进行"量化"集结,并依据传统的最大树聚类分析方法的基本思路,给出了解决基于语言评价信息的最大树聚类方法的计算步骤;最后通过一个算例说明了所提出方法的有效性.

基于电压薄弱区域监视的PMU非完全观测配置

提出了一种基于电压薄弱区域监视的非完全可观测的同步相量测量单元(PMU)配置方案。采用连续潮流法确定母线的鞍结分岔曲线;在负荷变化率相同的情况下,根据电压幅值变化量来确定电压薄弱母线;考虑低电压水平与电压崩溃的关系,提出将电压幅值变化率作为电压薄弱母线分群所观察的信息,并且给出了两种电压薄弱分群指标,兼顾地域因素,采用模糊最大树聚类法将电压薄弱母线分群;给出了母线非完全可观测程度的度量方法以及PMU的配置流程。最后通过IEEE118节点系统验证了文中方法的有效性。

决策属性未知下的学生评教粗糙集分析

为实现更为客观合理的学生评教,基于粗糙集方法进行智能化分析。粗糙集方法必然涉及到分析含有决策属性的决策表,而实际学生评教中由于缺乏客观的尺度评定教师的教学质量,造成相应决策属性的未知性。借鉴督导专家评价的优势,基于Kruskal最大树模糊聚类方法对专家评价数据予以划分来获取决策属性,与学生评教数据集组合,构造完整的决策表。基于粗糙集方法从信息熵的角度来客观求取各评教指标的权重值,完成对待评教教师的决策评价分析。实例分析及对比实验证明了方法的有效性和优越性。

一种基于独立运动的人群计数方法

文中的工作旨在利用人体的独立运动信息,对监控视频中的人群进行计数。首先,检测当前图像中运动物体的角点特征,通过文中的特征可靠性假设,从中选取可靠的角点进行追踪,获得它们的运动轨迹。然后,利用这些特征点的空间信息进行初次聚类,限制最终聚类的数量。最后,利用角点的运动信息定义轨迹相似度和类间相似度,通过构造最小生成树的方法,进行运动一致性聚类,获得最终的特征群,从而得到运动人体的数量。

海外旅游流的网络相关性

本文使用最小距离聚类法和最大树模糊聚类法对中国主要旅游热点城市海外旅游流的流动网络进行了分类 ,做了结点间的相关性分析。

新郑市农田土壤属性高光谱综合反演模型

为了实现基于高光谱分析的土壤属性的快速测定,以新郑市为研究对象,共采集154个土壤样品,在室内试验,获得土壤高光谱数据(350~2 500 nm),对土壤样品在400~2 400 nm的光谱反射率进行Savitzky-Golay平滑后,进行一阶微分光谱变换,并与土壤pH,有机质(SOM),碱解氮(AN),速效磷(AP),速效钾(AK),Fe,Cr,Cd,Zn,Cu,Pb进行相关性分析,在P为0.01水平上的显著性检验基础上,利用模糊聚类最大树法遴选出一阶微分光谱变换下11种土壤属性的共用高光谱特征波段;基于面板数据模型,构建新郑市农田土壤属性的高光谱综合反演模型。结果表明:面板数据模型整体显著,拟合优度较高(R2v=0.977 6,DW=2.03,F=110.97)。模型精度检验AN,AK和Cd的相对分析误差在1.4~1.8间,说明模型具备一般预测土壤AN、AK和Cd含量的能力;Cr的相对分析误差在1.8~2.0间,表明面板数据模型具有定量预测Cr能力;pH,SOM,Fe和Zn的相对分析误差在2~2.5间,说明模型具有很好的定量预测pH,SOM,Fe和Zn的能力;AP,Cu和Pb的相对分析误差大于2.5,说明模型具有极好的预测AP,Cu和Pb的能力。面板数据模型可以通过一次建模综合反演多种土壤属性,计算简便,速度快,可用于新郑市农田土壤属性的高光谱快速获取。