一种基于Fuzzy聚类分析的疾病预测诊断模型

使用模糊聚类分析的方法,在医学上建立了疾病预测诊断模型,并将其应用于临床疾病诊断。通过实例检验表明,该方法具有良好的实际应用前景。

加权模糊核聚类法在电力变压器故障诊断中的应用

变压器油中溶解气体分析(DGA)是电力变压器故障诊断的重要方法。针对模糊C均值聚类算法用于溶解气体成分分析时存在的问题,将加权模糊核聚类方法(WFKC)引入到电力变压器故障诊断中,建立了一个新的变压器故障诊断模型。该法首先考虑到样本中不同特征对聚类结果的不同影响,利用基于样本相似度的加权方法对样本特征进行加权,然后将样本从输入空间映射到高维特征空间,在特征空间实现加权模糊核聚类。形成的模型充分考虑了不同特征对聚类结果的不同影响,能有效改善复杂数据集的聚类性能,提高了故障诊断的正确率。案例分析表明,该法能快速有效地对样本进行聚类,从而验证了该法在变压器故障诊断中的有效性和可行性。

FCM结合IEC三比值法诊断变压器故障

由于电力变压器的故障原因、故障现象和故障机理间存在着随机性和模糊性等不确定因素,故障特征量和故障征兆间没有明确的一一对应关系,为了用特征量的数值大小来衡量和确定故障发生的原因和严重程度,在深入对变压器油中溶解气体分析的基础上,按照聚类分析的思想,运用模糊C-均值聚类分析原理(Fuzzy C-Means,FCM)和IEC三比值法,将这两种故障类型识别的方法在特征气体诊断分析中进行有效结合,建立了多诊断方法的系统框架。该法可以定量地确定故障在特征气体空间上的聚集效应,从而达到对故障进行自动合理分类的目的。仿真得出该方法正判率为98.1%,较IEC比值法、FCM算法的正判率分别提高了3.6%、4.5%。结果表明该方法具有很高的可行性和有效性。

云南省金沙江流域作物病虫灾害区划研究

选取5个指标,运用模糊聚类方法进行了云南金沙江流域作物病虫灾害区划,将该流域划分为3个病虫灾害 区、8个病虫灾害亚区,揭示了该流域病虫灾害的地域差异性,为因地制宜地制定病虫灾害防治规划及减灾防灾措施 提供了科学依据。

一种基于模糊聚类分析的疾病电脑预测诊断方法

介绍了一种基于模糊聚类分析的医学疾病预测诊断模型的设计思想与方法 ,并将其应用于临床疾病诊断 ,符合率达 91 .7% ,取得了较为理想的效果 。

模糊聚类分析方法在地震预报中的应用

总结了1993～1997年应用模糊聚类分析方法对甘肃省地震预报的效果，通过评价得到对河西走廊地区和南北地震带北段地区的预报能力分别为0．55和0．61，扣除随机概率的预报成功率分别为0．5和0．58。

基于主影响因素的城市时用水量预测

针对城市用水量影响因素的多样性、随地域时间多变的特点及与时用水预测时间尺度难匹配的问题,提出基于主影响因素的城市时用水量预测方法。该方法先以改进的灰色关联法对用水量影响因素进行分析讨论,把得到的主影响因素作为算法输入量对预测日用水量做预测;而后针对预测日的时用水特征,在动态模糊聚类中引入聚类中心距离评价函数及非线性约束条件,寻求预测日的各时段水量分配模式,并依据该模式做时用水量的最终预测及合理调度。用萧山南阳镇历史用水量为例,做预测仿真验证,结果表明,该方法能够很好跟踪预测日的时用水量变化,稳定跟踪能力及跟踪精度上远优于传统时间序列预测法,易满足供水系统的调度精度需求。

畜禽疾病计算机数值诊断初探

为探讨建立一种适用于每种畜禽所有常见疾病的计算机数值诊断系统,在Apple-Ⅱ型微机上应用模糊聚类分析和熵函数对历史确诊病例的临床症状、解剖病理变化等项目进行压缩、选择;用模糊统计的隶属频率确定每项体征的权重系数;疾病诊断采用模糊聚类分析和模糊模式识别综合进行.并用入水平截集作为诊断阈值.系统设计有自学功能和几种疾病混合感染的诊断功能.收集整理了鸡35种疾病2516个确诊病例,建立鸡病计算机数值诊断系统;用16种鸡病200个病例进行了验证试验,计算机诊断准确率93.5%.原临诊准确率78.5%,经显著性检验,差异极显著(P<0.001);用10种鸡病50个确诊病例进行回顾性诊断,计算机诊断准确率98%,经显著性检验,差异不显著(P>0.05).

最大树法模糊聚类分析在台湾地区地震预报中的应用

运用最大树法模糊聚类分析 ,将台湾地区 1936年至 1989年间的 35个地震事件分成了三类 6型 ,并运用聚类结果对 1990年至 2 0 0 0年的 11个地震事件进行检验 ,得出了比较合理的检验结果 ,最后用聚类结果对台湾地区 2 0 0 1年的地震趋势进行了预测 ,得出了与其它手段一致的预报结果。