老年人家庭代际关系模式及其影响因素研究——基于代际双向报告的K均值聚类分析

在传统的代际关系模式研究中,数据往往来自家庭中父母或子女一方的报告,然而仅凭借“一面之词”对代际关系进行测量真的准确吗?这一问题的背后透视出当前国内相关研究中双向报告视角的缺失。利用2020年中国家庭追踪调查(CFPS)数据,运用K均值聚类分析及多层Logistic回归方法,探究当前中国老年人家庭中代际关系的双向报告状况、代际关系模式及其影响因素。研究结果表明:首先,老年父母的代际关系报告平均得分要略低于成年子女的报告平均得分,但两者间并不存在显著差异,代际利益假说未获支持。其次,基于双向报告的聚类结果,可将老年人家庭代际关系具体划分为结构维度上的“亲子一致型”、“亲近子疏型”、“亲疏子近型”模式与水平维度上的“亲子和睦型”、“亲子有隙型”、“亲子疏离型”模式。最后,从代际关系模式的影响因素来看,代际结构、老年父母特征及成年子女特征均会在结构维度与水平维度上产生显著影响,而家庭特征仅在水平维度上产生显著影响。简言之,两代人的年龄差距越大、父母年龄越小、子女年龄越大,越可能形成评价一致的代际关系;两代人的年龄差距越大、两代人的性别一致、父母年龄越小、父母获得子女支持以及在城镇家庭中,越可能形成和睦的代际关系。

基于改进K均值聚类分析的迷彩伪装色选取

伪装色是影响迷彩伪装效果的关键因素。提出一种基于改进K均值聚类分析的迷彩伪装色选取算法:在Lab颜色空间中选择色差尽可能大的标准伪装色作为初始聚类中心,由最小色差原则和相邻元素特征共同决定目标像素归属,最后将得到的背景优势色(最优聚类中心)转换为军标规定的迷彩伪装色。通过迷彩伪装图案设计实例对伪装色选取算法进行了实验分析,并通过边缘检测和识别跟踪算法对不同背景下的目标迷彩伪装效果进行了验证。结果表明,基于改进K均值聚类分析的迷彩伪装色选取方法能够满足迷彩图案具备较好伪装效果的要求。

基于GA的K均值聚类分析在消费心理学中的应用

企业为了扩大销售,就必须根据市场细分的原则,通过对消费者的聚类,了解不同消费者的需要。传统的K均值聚类分析对于初始聚类的中心点比较敏感,借助于遗传算法能够搜索到全局最优解的特点,可以克服传统方法的缺点。运用基于GA的K均值聚类分析方法,对于86个不愿意购买某品牌方便面的大学生进行调查,结果表明男生主要是对该方便面的外观包装和面饼大小不满意,女生主要是对它的口感和外观包装不满意。这一分析结果对于企业改进产品设计是有帮助的。

用模糊K均值聚类分析研究茶叶分类

选用茶叶的6个化学参数,运用模糊K均值聚类分析方法进行分类研究,得到了比判别分析等其他方法更为丰富的信息,有利于对分析结果进行研究,是一种具有优势的模式识别方法.

模湖K均值聚类分析用于染料的分类

用模糊K均值聚类分析方法研究染料分类,结果表明模糊K均值聚类分析能够提供比判别分析更为丰富的信息,便于对分析结果进行研究。同时,该方法既能聚类,又能进行判别。

模糊K均值聚类分析在化合物酸碱性分类研究中的应用

选用化合物中影响酸碱性的5个参数,运用模糊K均值聚类分析方法对化合物进行酸碱性分类研究,得到了比判别分析等方法更为丰富的信息,有利于对分析结果进行研究.结果表明,模糊K均值聚类分析既能聚类,又能进行判别,是一种具有优势的模式识别方法.

基于K均值聚类分析法的城市房地产投资风险研究

为促进分类调控政策和土地供应计划的有效实施施,将房地产投资风险类型分为需求风险、供给风险、供需风险和房价偏离风险四种类型型,并依此构建评价指标体系,采用K均值聚类分析法对20个重点城市进行风险分类。研究结果表明,由于城市的基本面不同,风险类型也不同,采取的应对措施应有所差异。对于供给类风险型城市型城市,政府应通过控制土地供应节奏、调整住房供应结构加以防范;对于需求类和供需类风险型城市型城市,政府应采取优化产业结构、强化人口导入以促进住房消费需求;对于房价偏离风险型城市型城市,政府应采取市场化的调控手段段,促进房促进房价回归合理水平平。

一种基于K均值聚类分析的风机退化模态识别

为提高风机预警维护的及时性与准确性,需对风机运营状态、退化模式进行有效识别,提出一种基于K均值聚类分析的风机退化模态识别。基于统计识别理论,引入K均值聚类分析对历史数据与状态信息学习分类,通过调整类内紧密度识别齿轮箱退化状态,利用风机模拟平台进行退化状态评估实验,划分退化区间,验证齿轮箱性能评估的有效性。实验结果表明基于K均值聚类分析的风机退化识别模型可有效识别风机运营模态,划分退化区域,为建立风机维护模型提供更为精确的科学依据。

PCA-KM联合分析方法在鹿井地区综合放射性异常识别中的应用

鹿井地区是我国重要的花岗岩型铀矿基地,相关研究表明该地区仍然存在很大的找矿前景。文章以鹿井东部地区为例,采用地面伽马能谱、地气、天然土壤热释光和土壤210Po等联合测量方法进行铀矿找矿勘查,运用PCA-KM联合分析方法进行综合异常识别,并结合地质资料对区内综合异常的分布特征、控制因素展开研究。结果表明,PCA-KM提取的综合异常可以有效反映已知铀矿化分布,降低综合解释多解性,能够将深部铀矿化、浅部铀矿化以及碱交代作用导致的放射性异常进行分离。区内综合异常与断裂构造、地层接触带以及碱交代作用关系密切;经综合分析,最终圈定了界坑东南部、黄峰岭东部、蛇坑东南部、鹿井-金鸡岭一带为成矿有利区。

基于聚类分析与神经网络的电力系统负荷预测

电力负荷数据具有很强的非线性和随机性。为了提高负荷预测模型的精度,提出了一种基于聚类分析与神经网络相结合的预测模型。采用K均值聚类分析算法对影响负荷的各种因素进行分类处理,再选择预测日所属类别的历史数据作为训练样本对BP神经网络模型进行建模;利用MATLAB对北京市朝阳区的负荷量进行预测分析。结果表明未聚类预测模型的平均相对误差为6.4633%,聚类后的负荷预测模型平均相对误差为2.1431%。可见对历史数据进行聚类后建立的负荷预测模型误差更小,预测精度更高。

基于因子聚类分析的我国农业类上市公司经营绩效评价研究

运用SPSS.23软件对我国39家农业类上市公司进行了因子分析和K均值聚类分析。重点研究对公司经营绩效影响较大的因子,发现目前农业类上市公司存在总体经营绩效不太乐观,且公司间经营绩效差距较大等问题,提出了提升农业类上市公司经营绩效的对策建议。

基于日较差K均值聚类的逐时温度预报

采用K均值聚类分析方法,将阜新蒙古族自治县气象局观测站2006～2012年1月的气温日较差进行分类,以不同的气温日较差分型代表不同的天气状况,并统计了相应分型下的逐小时温度变化幅度,在此基础上对未来逐时温度做出客观预报。实况证明该方法对于实现时间上的精细预报,具有一定的参考价值。

基于主成分分析的卷接机组运行状态评价研究

在对卷接机组运行状态传统评价方法研究的基础上,创新性提出主成分分析和K均值聚类分析法用以分析卷接机组设备状态评价。以4组ZJ112型卷接机组为研究对象,结合机组运行效率、停机频次、产量、停机时间等7项关键指标,借助于数据软件完成主成分分析,依据主成分分析得到数值进行K均值聚类分析。结果表明,该方法可以将卷接机组运行状态划分为6类,能够准确区分4台卷接机组在给定时间段内的运行状态,为设备管理人员更加精准掌控卷接机组运行状态特点、制定有效设备管理和维保措施提供决策依据。同时,为卷接设备状态评价研究提供了新思路、新方法,具有一定的借鉴意义。

基于聚类分析的半挂汽车列车横向稳定性控制

为了提高半挂汽车列车转向时的横向稳定性,利用Trucksim-Simulink获取半挂汽车列车数据,基于K均值聚类分析对所获得数据进行分析并获得半挂汽车列车离线稳定性聚类质心,并设计基于MPC的附加横摆稳定力矩控制器,依据稳定性在线判定模块,对半挂汽车列车实施差动制动。仿真结果表明,K均值聚类分析所获得的车辆稳定性判定结果可靠,在线判定模块在基于MPC的横摆力矩控制仿真中可以起到分级控制的效果,提高了半挂汽车列车转向时的横向稳定性。

新型冠状病毒肺炎确诊病例的数据聚类分析

搜集从2020年1月20日到3月14日共55 d我国境内“新型冠状病毒肺炎”(简称“新冠肺炎”)累计确诊病例,现有疑似病例,累计治愈出院病例,累计死亡病例数据,使用SPSS22.0进行k平均值聚类分析;对中国34个省区市的累计确诊病例变量进行系统聚类分析.从聚类结果来看,我国疫情经历了集中暴发期、高峰期、缓解期3个阶段;从各省区市聚类的最终归属类别来看,各地疫情情况与接触重点疫区人员密切程度,地域关系呈显著正相关,充分说明控制传染源,切断传播途径的重要性.

基于主元分析的火电厂生产过程故障检测研究

由于工况变化频繁,使用单一主元模型难以准确描述火电厂生产过程的统计特性,因此应用传统主元分析(PCA)故障检测方法会带来大量的误检。提出了一种适用于火电厂生产过程的改进PCA故障检测方法:首先用K均值聚类分析方法对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;然后根据分类数据建立主元模型组来描述整个过程;最后在故障检测中对检测样本进行模糊划分,动态计算出与当前工况相适应的主元模型并进行检测。使用现场数据对比研究了传统方法和改进方法在锅炉过程故障检测中的应用情况。结果表明改进方法能适应工况变化,减少误检并提高检测灵敏度。

黄枝油杉种苗质量分级标准研究

黄枝油杉由于其分布区狭窄,繁殖速度慢,资源少,是国家二级保护植物。为了更好地保护其种质资源,通过实验研究种苗质量分级标准。分别对2年生和4年生的黄枝油杉种苗性状特征描述,以地径和株高作为主要分级标准代表,运用Excel 2003和SPSS 26.0对种苗特征数据进行统计学相关分析、主成分分析、K均值聚类分析,将其种苗分别2年生和4年生分别分成了三级。2年生一级株高>20 cm,冠幅>11 cm,地径≥0.10 cm;4年生一级株高>127 cm,冠幅>56 cm,地径≥0.80 cm。2年生二级株高14~20 cm,冠幅8~11 cm,地径≥0.10 cm;4年生二级株高96~127 cm,冠幅38~56 cm,地径≥0.80 cm;2年生三级株高<14 cm,冠幅<8 cm,地径≥0.10 cm;4年生三级株高<96 cm,冠幅<38 cm,地径≥0.80 cm。

基于K-means聚类的木材运输行为的可视化监管

视频监控是有效的木材运输行为监管方法,但是随着摄像头数量的增长,人工监视实时视频的方法出现了较多的监管事故.为了提高监管效率,对比了多种图像分割技术,对K-means聚类分析算法实现了改良.通过将帧图像的色彩空间从RGB变换为YCbCr后,忽略Y(亮度因子),仅在Cb-Cr平面上进行K-means聚类分析,兼容了木材货物在复杂光照条件下形成的明暗斑纹,获得了较好的聚类效果.系统投入应用后,对空车及其它货物车辆自动忽略,仅在出现木材运输车辆时提示值守人员,并提供精确的车、货分割图像,实现了可视化管理,减少人工判识的错误.随着系统的运行,将累积车、货图像大数据,可进一步通过神经网络技术实现车型和木材运输量的识别.

长沙市第一社会福利院老人生活质量调查与分析

本文采用问卷调查的方法对100名长沙市第一社会福利院老人生活质量相关信息进行调查.根据生理领域、心理领域、社会关系领域、环境领域四个方面的K均值聚类分析的分类情况和老人生活质量自评分的K均值聚类分析的分类情况发现长沙市第一社会福利院老人生活质量的水平仅稍高于及格水平.通过单因素方差分析可以认为性别、婚姻状况、退休金不同的福利院老人在生活质量上存在统计学差异,而年龄、学历不同的老人在生活质量上无统计学差异.通过相关性分析发现生理领域、心理领域、社会关系领域、环境领域与老人生活质量呈正相关.通过逐步回归法发现影响老人生活质量的主要因素为退休金、社会关系领域、环境领域.本文结果表明,我们应该从福利院入住老人生活质量的现状及影响因素方面着手制定有针对性的措施,以全面提高长沙市福利院老人生活质量.

基于POI数据的停车场等级划分方法

我国城市停车场供给不平衡问题日益严重,“停车难问题”亟待解决,精细化、差异化停车管理方法尤为重要。基于此背景,文章结合实际短时停车需求对POI数据进行分类,利用ArcGIS抓取停车场周围的POI数量并加权赋值,随后采用K均值聚类分析对停车场分类,进行停车场等级划分,便于后续的差异化停车收费、停车场诱导等停车管理策略。