基于GIS和模糊物元贴近度聚类分析模型的耕地质量评价

利用ArcGIS和模糊物元贴近度聚类分析模型,以原始数据为基础,对湖北省宜都市耕地质量进行了评价。(1)采用主成分分析法确定耕地质量影响因素;(2)利用ArcGIS矢量化提取相关图层并进行相应的空间分析后,采用多图层叠加确定评价单元和获取单元属性数据;(3)根据各评价因子的隶属函数,应用模糊物元贴近度聚类分析模型计算评价因子的权系数和评价单元的贴近度,经过聚类分析划分耕地质量级别,并进行抽样检验结果的准确性。结果表明:宜都市耕地质量中等,I至VI级地分别占12·96%、30·37%、31·71%、16·16%、7·14%和1·66%。经实地检验评价结果基本与实际情况相符。

模糊聚类和模糊模式识别在目标识别中的应用

提出了一种模糊聚类和模糊模式识别相结合的目标识别方法,并成功应用于海上舰船识别分类;同时引入聚类分析有效性评价的F统计量,实现了模糊聚类的自适应性,避免了聚类数目选取上存在的主观性。对于给定特征的海上舰船目标,仿真实现了对目标的聚类分析,获得目标的分类并形成标准模型库,并通过模糊模式识别对后继获得的目标特征样本在标准模型库中进行匹配,应用最大贴近度原则完成目标识别。仿真结果表明:对于复杂的战场环境,两种方法的结合是可行和有效的,可以满足战时实时性和准确性的要求,具有一定的应用前景。

基于模糊贴近度的产业集群生命周期判定方法

为进行针对性的网络治理,基于模糊贴近度提出一种产业集群生命周期的判定方法。该方法通过分析网络主体、网络活动和网络资源,提取了6个网络特征指标,用以描述产业集群在生命周期不同阶段的网络特征模式;采用基于模糊贴近度的多目标分类算法,确定网络特征指标值对各阶段网络特征模式的非对称贴近向量;通过理想点法确定正负理想等级,根据各非对称贴近向量与正负理想等级的对称贴近度确定产业集群生命周期所处的阶段。以沈阳装备制造业集群为例验证了所提方法的可行性。判定结果表明该产业集群处于成长期,当前网络治理的重点应为利用云制造平台等方式促进网络主体合作和进一步丰富网络资源。

基于自适应最优模糊逻辑系统的短期负荷预测方法

提出了一种基于自适应最优模糊逻辑系统的电力系统短期负荷预测方法。首先通过最近邻聚类算法对负荷历史数据进行分组，再将每一组数据（一个聚类）视为一个数据对，用最优模糊逻辑系统来进行预测系统的建模。实验结果表明，这种预测方法具有简单、实用等特点，且能达到较高的精度。

基于信息熵和模糊物元模型的城乡结合部农地质量评价--以湖北省荆州市为例

城乡结合部是城市与农村相互结合的特殊经济地理单元,是城市快速扩张的重点区域。目前城乡结合部范围不明确,确定方法以定性为主,土地评价偏重土壤质量。针对此点,文章以信息熵理论为基础,通过遥感解译TM影像获取研究区土地利用类型图后,构建土地利用信息熵模型,计算500m×500m网格单元的熵值后借助突变点检测法确定城乡结合部内外边界,内外突变点位熵值为30;然后确定农地质量评价指标体系,通过叠置法和多边形法相结合来获取评价单元及其属性数据,借助地理信息系统(GIS)和模糊物元贴近度聚类分析模型计算评价单元贴近度,划分研究区农地质量等级,并采用野外调查和相关系数法检验结果。结果表明:研究区农地质量中等偏上,以二级,三级为主,占评价总面积的73.35%;尽管受多因素及RS栅格数据特点的影响,城乡结合部带有锯齿状和犬牙交错,但本研究结合了行政界线完整性的原则,划分方法科学、适用,其结果为荆州市确定城市扩展方向、合理利用城乡结合部土地资源提供了重要参考依据,同时也能够为类似地区城市扩展方向的确定提供一种较好的思路。

基于敏感信息邻近抵抗的匿名方法

针对相似性攻击造成隐私泄露的问题,构建一种(r,k)-匿名模型,基于敏感属性语义关联,设定邻近抵抗阈值r,并提出满足该模型的匿名方法GDPPR。采用模糊聚类技术完成簇的划分,结合敏感属性相异度得出距离矩阵,使得每个等价类中相邻语义下的敏感属性取值频率不高于阈值r,同时保证较高的数据可用性。在两个标准数据集上的实验结果表明,该方案能够较好地满足(r,k)-匿名模型,有效抵抗相似性攻击,减少泛化产生的信息损失。

基于区间值模糊集上的模糊聚类

研究了基于区间值模糊集上的模糊聚类.先讨论了基于∨-t关系合成基础上的一种n次幂运算,是Yang和Shih的n次幂运算的推广.通过运算,由模糊相似关系矩阵得到模糊等价关系矩阵,并提出了一种基于模糊等价矩阵的聚类算法.针对非完备模糊相似矩阵中的数据信息可能会缺失的情况,最后讨论了一种由∨-t合成运算来推算缺失值的简单方法.

空间co-location模式挖掘中的模糊技术初探

空间并置(co-location)模式是指其特征的实例在地理空间中频繁并置出现的一组空间特征的集合。传统co-location模式挖掘通常由用户给定一个邻近阈值来确定实例的邻近关系,使用单一的邻近阈值来判定两个空间实例的邻近性可能会造成邻近关系的缺失,也没有考虑距离大小的不同对邻近关系的影响。同时,传统方法主要利用频繁性阈值来衡量模式的频繁性,存在着算法效率对频繁性阈值较为敏感的问题。由于频繁并置的特征间具有较高的邻近度,因此利用聚类算法可以将其聚集在一起,加之邻近以及特征间的并置都是模糊的概念,因此将模糊集理论与聚类算法相结合,研究了空间co-location模式挖掘中的模糊挖掘技术,在定义模糊邻近关系的基础上,定义了度量特征之间邻近度的函数,基于特征邻近度利用模糊聚类算法挖掘co-location模式,最后通过广泛的实验验证了提出方法的实用性、高效性及鲁棒性。

基于模糊邻近关系的聚类结构分析

提出了基于粒度空间的模糊邻近关系聚类结构分析研究,探讨了模糊邻近关系的聚类结构特性。首先,给出粒度空间(或聚类结构)的表示和生成算法,引入关键点序列概念和最小动态连通图诠释模糊邻近关系聚类结构的生成过程;其次,引入模糊邻近关系关于聚类结构的同构和ε-相似的概念,给出了两个模糊邻近关系同构或ε-相似的判定定理;最后,引入模糊邻近关系关于聚类结构的强ε-相似的概念,研究了两个模糊邻近关系同构与强ε-相似之间的关系。这些研究结论为一般的聚类结构分析提供了研究工具。

基于H1N1型禽流感病毒的HA蛋白序列进化树研究

为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1病毒进化树新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型禽流感病毒HA蛋白质序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的HA蛋白质序列相似度。采用基于相似度的完全聚类图的方法进行数据系统粗粒化的相似信息提取。最后,利用基于模糊邻近关系的结构聚类方法进行H1N1型禽流感病毒HA蛋白质序列的进化树研究,将病毒分为33大类。进一步分析表明,H1N1病毒的变异不仅与爆发时间密切相关,还与所分布地域及地域间的距离有很大关系,即分布地域间的距离越近,爆发的病毒进化的相似程度越高。对大量的病毒进行进化树分析,从宏观角度体现了各类病毒之间的进化关系。

蛋白质序列的聚类结构分析

基于模糊邻近关系的粒度空间,对蛋白质序列进行聚类结构分析。利用MEGA软件计算选取的木聚糖酶序列间的比对距离,引入内积将其转化为模糊邻近关系(或矩阵),再应用算法求解其粒度空间,进行序列的聚类结构分析和最佳聚类确定研究。这些研究为蛋白质序列提供了定量分析的工具。

基于模糊邻近关系的p53抑癌基因家族聚类分析

模糊聚类技术在揭示数据的联系及数据间的依赖关系等方面占有重要作用。作者根据模糊等价关系的性质,利用加权汉明距离法,建立了序列间的模糊邻近关系,进而构造模糊等价矩阵进行聚类分析。选取了18条人类p53及其家族成员p63、p73肿瘤蛋白mRNA序列,以序列碱基的比例为指标,进行聚类分析。发现,当λ=0.951 59时,结果分为3类,p53、p63、p73各自成为一类。从聚类角度看p53、p63、p73的结构和功能是有区别的。此方法对预测未知基因的结构和功能有一定的生物意义。

基于模糊物元贴近度聚类模型的荆州市城乡结合部农地质量评价

城乡结合部是城市与农村相互结合的特殊经济地理单元,是城市快速扩张的重点区域。目前城乡结合部土地评价偏重土壤质量。针对此点,在确定农地质量评价指标体系后,借助GIS和模糊物元贴近度聚类模型计算评价单元贴近度,划分研究区农地质量等级,并采用野外调查和相关系数法检验结果。结果表明:研究区农地质量中等偏上,以2,3级为主,占评价总面积的73.35%;其结果可为确定城市扩展方向、合理利用城乡结合部土地资源提供参考依据。

H1N1流感病毒的HA、NA蛋白序列进化树

为了从本质上揭示H1N1病毒分子的变异、流感流行等关系,提出一种构建H1N1型流感病毒进化树的新方法。在1902—2013年全球22 455条H1N1型流感病毒HA蛋白序列和16444条NA蛋白序列数据的基础上,利用其特征向量构建基于内积的蛋白序列相似度;采用基于相似度的完全聚类图的方法进行数据系统粗粒化的相似信息提取;最后,利用基于模糊邻近关系的结构聚类方法构建H1N1型禽流感病毒HA、NA蛋白序列的进化树及算法研究。试验结果表明:H1N1病毒的变异不仅与爆发时间密切相关,还与所分布地域及地域间的距离有很大关系,且分布地域间的距离越近,爆发的病毒进化的相似程度越高。因此这种基于大数据处理的新方法能有效揭示流感病毒的进化关系,为进一步研究流感病毒的变异、进化与预测奠定了基础。

基于模糊邻近关系的结构聚类

在有序粒度空间理论的基础上,提出了基于模糊邻近关系的结构聚类分析理论和方法.首先,给出了依据距离的一致聚类的概念,提出了模糊粒度空间的一致聚类特征;其次,给出了模糊邻近关系结构聚类的粒度表示,并获得了基于模糊邻近关系结构聚类的快速算法;进而,提出了获取最佳聚类的新方法,并且这一方法是全局最优的;最后,给出了通过两个模糊邻近关系的交运算获取结构聚类融合的方法.为复杂系统结构分析研究提供了一整套理论工具和方法.

直觉模糊集信息系统属性约简算法

针对信息系统属性值是直觉模糊集的情况提出一种新的属性约简算法:首先定义各个属性值之间贴近度函数,计算出各个属性值的贴近度矩阵,定义了直觉模糊集信息系统的可区分矩阵,给出了其约简的判定定理,利用模糊聚类中的平方法求出其可区分矩阵的传递闭包,将其转化为等价矩阵,给定一个主观水平对其进行模糊聚类,将其转化为具有等价关系的信息系统并且进行约简,从而得到直觉模糊集信息系统的核心属性。给出了该算法的复杂度。最后通过一个算例表明这种方法的有效性和合理性。