模糊超球质心聚类神经网络

基于人的大脑进行聚类分析所遵循的基本原则，提出了一种模糊超球质心聚类神经网络学习算法。该方法无需用户事先给定聚类个数K，通过神经网络自组织学习，可以正确识别聚类个数与聚类中心。实验结果表明，该算法是一种全新的聚类方法，具有学习时间短，稳定性强且不依赖于聚类样本的输入顺序等优点。

辉河自然保护区草地群落类型聚类分析

为了研究辉河自然保护区草地群落的类型及其分布,试验采用组间连接法、最近邻元素法、质心聚类法和Ward法,以盖度、高度、密度、地上生物量、物种数为指标,对保护区内的27个草地样地进行系统聚类分析。结果表明:4种聚类方法中以组间连接法聚类结果最符合实际情况,草地植物种类以羊草、硬质早熟禾、麻花头、糙隐子草、茵陈蒿和星毛委陵菜等为主,盖度、地上生物量等指标变化幅度较大。说明组间连接法可以用于辉河自然保护区草地类型分类,采用欧式距离,通过聚类分析可将草地群落类型分为四类,即类Ⅰ{NT-01,NT-02,NT-04,SD-Ⅱ-06,SDL-01,SDL-03,SDL-04,SDL-06},类Ⅱ{NT-03,SD-Ⅰ-05,SD-Ⅰ-06,SD-Ⅰ-07,SD-Ⅰ-08,SD-II-07,SD-II-08,SD-Ⅲ-06,SD-Ⅲ-07,SD-Ⅲ-08},类Ⅲ{NT-05,NT-07,NT-08,SDL-02,SDL-05,永久样地Ⅰ,永久样地Ⅱ,永久样地Ⅲ},类Ⅳ{NT06}。

工程车驾驶员特殊能力测评项目探讨

为选拔工程车驾驶员提供理论依据,经过大量问卷调查和访谈等方法,拟定了工程车驾驶员特殊能力测评项目。通过对50名被试的具体施测,采用质心聚类法统计分析,结合与再测分析的拟合度检验。结果表明,海军工程车驾驶员特殊能力主要有四类。这种建构符合心理测量学要求,具有一定的实践意义。