有序样本聚类分析在杜梨苗高生长期划分中的应用

笔者以杜梨5 d苗高净生长量为样本,采用有序样本聚类分析法对其生长规律进行研究。结果表明,杜梨苗高生长过程可划分为4个时期,出苗期为3月5日至4月5日,生长初期为4月6日至4月30日,速生期为5月1日至6月15日,生长后期为6月16日至7月25日。结合不同的生长期、苗高净生长量及其占总生长量的百分数,提出了各时期应采取的育苗措施,可为培育杜梨优质壮苗提供依据。

影响学生学习成绩因素的探究与分析

在影响本科生学习成绩的几种因素中,针对高考成绩这一因素是定量指标的特点,首先将有序样本进行聚类分析,从而把定量指标定性化,进而应用统计中的方差分析模型,找到影响在校学生成绩的重要因素,由此对今后的教学管理提出建设性意见.

系统聚类分析在区域性土壤养分管理中的应用

探讨了基于系统聚类分析对大田小麦进行区域化土壤养分管理的方法。田间土壤采样点通过室内图件的网格划分,化验分析数据采用系统聚类,获取了龙口市北马镇小麦田的土壤养分分类,并将系统聚类分析的结果与养分分级的结果相比较。按照因缺补缺的原则推荐施肥,为当地小麦种植施肥提供理论依据。

5种壳斗科树种实生苗年生长规律研究

以甜槠(Castanopsis eyrei)、石栎(Lithocarpus glaber)、麻栎(Quercus acutissima)、青冈(Cyclobalanopsis glau-ca)和碟斗青冈(Cyclobalanopsis disciformis)1 a生实生苗为材料,观测研究生长期内高生长动态,采用有序样本聚类法进行苗木生长时期的划分,并利用Logistic模型对各树种苗高年生长节律进行拟合。结果表明:甜槠、石栎、麻栎、青冈和碟斗青冈实生苗的苗高年生长量平均值分别为12.37、26.69、61.11、35.00和43.76 cm。苗高年生长均表现出明显"慢—快—慢"的节律,且具有明显的阶段性。用有序样本聚类法可以将苗高生长过程分为生长初期、生长盛期和生长后期3个时期,生长盛期集中在6月至10月,生长盛期内苗高净生长量占总生长量的55.10%～68.25%。Logistic模型能够拟合苗高年生长过程,决定系数均在0.98以上,经检验均达到极显著水平。对Logistic曲线进行求导确定了各树种苗高日生长的速生点和生长拐点,速生点出现最早的甜槠(71 d)与最晚的青冈(124 d)相差53 d。研究结果可以为甜槠、石栎、麻栎、青冈和碟斗青冈的苗木科学管理提供理论依据。

东南沿海地震带20世纪活跃幕划分及活动周期分析

探讨了东南沿海地震带20世纪以来在时间分布方面存在的密集-平静相互交替的丛集现象。对以往按地震能量释放的分布划分出的活跃-平静幕数目不等的多种结果；对东南沿海地区54次M≥4％地震的时间间隔序列，在使用有序样品聚类分析中的“离差平方和”法及误差函数法，从误差随分段数增加而减少的拐点值及误差函数比值认为四段活跃幕划分是合理的。从1943年之后，计算得出的东南沿海地区中强以上地震序列的时间变异系数艿值为1．2，明显处于丛集状态。对东南沿海地震区20世纪以来四个地震活跃幕中，其丛集非线性时间结构演化幂指数，即各幕地震的累积频次与发震系统内部时间的关系基本符合为N=ct^d。4个活跃幕的演化幂指数d变化范围分布在0．7～0．8。东南沿海地震区20世纪以来M6．0以上的强震也基本符合该关系式。只是其活跃幕演化幂指数d为0．47。

红松生长发育规律研究

红松在1 a中高生长主要分为三个阶段,开始生长期(5月初～5月20日),生长速生期(5月20日～6月5日),生长末期(6月5日～6月20日),部分红松二次高生长出现在8月5日～9月10日.各期高生长与各期积温关系密切.15 a红松高生长分为缓苗期(3 a生苗造林后4 a内)、加快期(造林后5～8a内)、速生期(造林后9～12 a).速生期内,树高连年生长量平均达40cm,最大者达90cm.树高近5 a定期生长量及15 a总平均生长量均是北亚区大于南亚区,南亚区大于中亚区,但是,近3 a、2 a、当年生长量都是南亚区大于北亚区、北亚区大于中亚区.

有序样本聚类法中变量的预处理及其聚类结果解释

目的：为了在当前的有序样本聚类法〔１～３〕中消除在多变量情形下变量量纲对聚类结果的影响和获得对形式结果的准确解释。方法：从原方法的基本思想出发，考虑对资料先作离均差平方和单位化的变量预处理，并修补了对聚类结果的一般解释方式———即视一般的多点类为变化相对平稳“段”，而单点类为脉冲跳跃点或构成“过渡类”。结果：对文献〔１～３〕的资料的重新分析和对药物麻醉前后脑电图的若干指标的分段分析，均取得了符合客观实际的结果。结论：我们的修正是准确、合理。

有序样品聚类分析方法在花开左组划分中的应用

本文根据云南云龙县凤代中侏罗统花开左组(J2h)剖面上系统获得的地球化学分析数据,采用多变量最优分割法,对花开左组进行了化学地层划分的应用研究,发现了该地层地球化学元素特征显著变化面,找到沉积环境变化层位,从而为岩石地层划分提供辅助依据。取得了与野外岩石地层观察情况较为一致的结果,为组级以下地层单位的划分以及沉积环境的解释提供辅助和补充资料。

基于ARMA模型的哈尔滨市空气质量研究

基于哈尔滨市2015年至2017年的空气质量指数AQI数据,运用Fisher有序样品聚类法对数据从时间上进行分割,逐段建立ARMA模型,并对模型进行检验.结果表明哈尔滨空气质量变化规律呈现时段性,可分为供暖期和非供暖期.利用供暖期和非供暖期ARMA模型对哈尔滨AQI进行预测,预测值与实测值基本吻合,整体趋势也能够得到较好的预测.

二次调配烟用香精的稳定性研究

采用溶剂萃取结合GC/MS分析了不同保存期的二次调配烟用香精的香味成分,并运用主成分分析(PCA)法和t检验法分析了香精组分的变化。结果表明:二氯甲烷萃取能最大程度地提取香精的成分,且具有较好的重复性。用PCA和t检验法处理不同保存期烟用香精的GC/MS分析数据,可了解不同存放期香精样品整体变化特征及组分含量的显著性变化情况,为二次调配烟用香精样品的稳定性及存放期提供参考。

主成分分析应用(Ⅱ)——主成分聚类分析

本文目的是介绍主成分聚类分析的概念、作用以及用软件实现计算的方法。无序样品聚类分析方法很多,本文仅介绍基于主成分变量的无序样品聚类分析方法。由于缺乏评价聚类效果的金标准,本文所介绍的聚类方法的实用价值有待进一步研究。

群落有序样本的一种聚类分析方法

目前,适用于群落聚类分析有序样本的聚类方法主要是“最优分割法”。本文提出了一种新的适用于群落有序样本的聚类方法，该法较最优分割法计算简便。

沉积环境与多元统计综合分析法

本文首先根据地震资料提取了十二种地震参数，然后通过对ＬＨ油田ＴＺ地区沙三上段下部地层进行沉积环境分析，确定了可能存在的沉积相类型，并用有序样品聚类的方法对过井和井旁地震测线按沉积相个数进行分割，由此而建立了该区各类沉积相的判别函数。通过这些判别函数，用逐步判别分析的方法，对该区其它地震测线的参数进行判别分类，最后搞清了研究区目的层的沉积相展布。通过分析和计算证明，这一方法对有地震资料的盆地或地区进行沉积相的划分。

方差未知但可估的多元正态分布均值向量有变点时的检验问题

针对方差未知但可估的多元正态分布均值向量有变点的检验与估计问题，当维数ｍ≥１时，给出了检验统计量及计算检验统计量分位数的一种近似计算方法。特别地，当ｍ＝１时，导出了计算检验统计量分布的精确分位数的递推公式，以及检验的势的计算公式，并证明了与检验的势及变点的估计有关的一些性质。根据所得的结果，提出了一种新的有序样本聚类方法，该方法有较好的稳健性。

群落有序样本的一种聚类分析方法

目前，适用于群落聚类分析中有序样本的聚类方法主要是“最优分割法”。本文提出了一种新的适用于群落有序样本的聚类方法，该法较最优分割法计算简便。

1年生省沽油播种苗生长规律研究初报

以省沽油1 年生播种苗苗高净生长量为依据,采用有序样本聚类分析法划分其1 年生苗木苗高的生长时期.结果表明,其生长期可划分为4 个阶段：出苗期：4 月2 日- 5 月1 5 日;生长初期：5 月1 6 日- 6 月1 6 日;生长盛期：6 月1 7 日- 9 月1 6 日;生长末期：9 月1 7 日- 1 1 月1 6 日.

木荷苗高生长期划分的有序样本聚类分析

以一年周期内木荷苗高每15d的净生长量为样本,采用有序样本聚类分析方法,将木荷苗高生长过程采取了科学定量划分为4个时期：出苗期为4月10日~4月30日,幼苗期为5月1日~7月15日,速生期为7月16日~11月15日,生长后期为11月16日~12月30日。速生期的苗高净生长量占苗木全年总生长量的71.3%,而幼苗期、生长后期的净生长量分别仅占全年总生长量的19.5%和2.1%,结合木荷苗木生长发育特性,提出了各期的关键育苗措施,以期为培育木荷优质壮苗提供参考。

高速公路自然景观段落划分及人文节点设置方法

为美化高速公路行车视觉空间,增强公路景观规划的可操作性,分析公路自然景观资源属性,针对走廊带沿线自然景观资源的序列性,运用有序样品的最优分割法(OSOS)划分高速公路自然景观段落;通过行车单调性试验和景观节点设置间隔试验,推导出景观节点设置间隔公式,计算人文景观节点位置;最后以西安—宝鸡高速公路为例,用研究的方法划分自然景观段落,计算景观节点位置,并确定各景观段落主题。研究结果表明:提出OSOS法划分自然景观段落符合工程实际,操作简单,具有很强的实用性;人文景观节点的设置间隔宜为V85/12km,以节点为控制点、景观段落主题为主导,设计景观节点处的景观要素或景观小品;有序样品的最优分割法和节点控制法,能够有效指导高速公路景观段落规划与节点设计。

模糊数学在样本分类中的应用

应用模糊数学中聚类分析和模糊排序的方法,对具有多因素影响的样本分类提出一种合理的分类及排序方式,并用此方法对英语分级教学进行了研究.