模糊聚类分析在机械故障诊断中应用评述

 模糊聚类分析的优点是在无任何专家经验的基础上,就能给出各个变量之间的关系,即用模糊的方法来处理聚类问题。对国内近几年来     

R型聚类与模糊聚类分析在源解析中的应用

近年来,聚类分析在环境科学研究中的应用越来越多,R型聚类和模糊聚类是2种常用的聚类分析方法。利用这2种方法对龙岩市大气颗粒物源解析工作中的源样品数据进行聚类分析,并对结果进行比较,研究聚类分析方法在源解析工作中的应用问题。结果表明,聚类分析方法在源解析工作中的应用有实际意义,相比较而言,R型聚类方法的聚类过程比较复杂但是结果精细;模糊聚类计算过程简洁但聚类结果相对粗糙。2种方法都可将研究对象分成若干个类别,但是在得到某一特定个数的聚类结果时所对应的相关系数区间取值不一定相同。最后,讨论了聚类分析在源解析工作中应用的意义和前景。     

多种聚类分析方法的比较

应用自行设计的可容２６２４种途径的聚类分析的计算机程序，采用协表相相关系数对分析途径进行比较，以小粒种咖啡数据资料为例，筛选出最佳聚类分析途径：以表现型均值矩阵为基础─→先变量、后品种、再变量的三次标准差标准化─→主成分分析或主坐标分析或数量化理论Ⅲ的标位方法─→计算绝对值指数尺度─→模糊聚类法。     

综合模糊聚类分析方法

本文提出了聚类变量和聚秩变量的两个概念，其中聚类变量是用来描述ｎ个样本被分成ｍ类以后的阶段聚类结果，当两个样本属于同类时，该两个样本间的聚类变量取值为“１”，否则取值为“０”；聚秩变量是用来描述整个系统聚变过程，两个样本间聚秩变量的取值为该两个样本在ｎ个样本由ｎ类聚至１类过程中的先后次序。对不同聚类结果的ｎ维聚类（秩）变量矩阵进行加权处理，得到综合相似矩阵，经过模糊等价变换得到样本隶属度矩阵，通过选取适当的截值，即可得到含着原来聚类结果综合信息的模糊综合聚类分析结果。     

草原昆虫群落排序的研究

本文采用主分量分析、系统聚类分析和模糊聚类分析,对巴盟地区不同类型草场昆虫群落进行了排序或聚类,并对不同方法的排序效果进行了比较。结果表明,草场昆虫群落与草场类型及其植被条件有关。主分量分析和系统聚类分析的排序效果优于模糊聚类分析。     

综合模糊聚类法初探

本文从聚类分析的基本思想和实际要求出发,在对现有模糊聚类法的基本特点及适用条件进行深入分析的基础上,提出了一种新的模糊聚类分析方法——综合模糊聚类法。这种方法与其它方法的主要区别在于它建立了确定聚类样本间相似数r_il的合理计算公式。分析及验证结果表明、本文提出的方法对于处理大型复杂系统的聚类问题具有更为广泛的适应性和良好的可靠性。     

灰色模糊聚类法及其应用

作者将灰色关联度方法与模糊聚类法结合起来,建立了一种灰色模糊聚类法,并应用该方法对浙江省杭州市七个县的农业综合生产力进行了聚类分析。     

广西莪术优良种质挥发油成分的聚类分析

利用聚类分析软件对150份不同种质桂莪术挥发油成分进行分析,为临床用药需要及选育优良桂莪术种质提供参考依据。采用GC-MS联用仪测定初步筛选出来的优良种质桂莪术挥发油成分,通过聚类分析软件筛选其特征挥发性组分并进行比较,得出不同种质桂莪术挥发油成分分析结果。结果表明:以不同变量为标准进行聚类分析,各不同种质桂莪术均能聚集成类。以莪术烯和β-榄香烯为变量均聚为3类,以莪术二酮为变量聚为2类,以莪术烯、β-榄香烯为变量聚为4类,以莪术烯、莪术二酮、β-榄香烯三者为变量聚类分为3类,以所有成分为变量聚为4类。     

改进模糊聚类算法在浙江旱栽优势作物核心种质研究中的应用

模糊聚类分析已被广泛应用在气象预报、地质、模式识别、数据挖掘等方面。文章将模糊聚类分析应用于作物核心种质构建过程中,并对传统的模糊聚类算法进行了改进,在相似系数和距离系数的基础上,提出了一种既能考虑到样本之间的值贴近程度,又能考虑到样本之间的形贴近程度的改进系数——相似度,用相似度矩阵替代传统的相似矩阵,使模糊聚类分析模型能够更符合构建作物核心种质的需要。     

偏相关系数作为聚类统计量在棉花性状分类上的应用

1 偏相关系数作为1种聚类统计量的方法聚类分析的尺度多达数百种,在对生物性状进行分类时,常采用性状间简单相关系数作为尺度统计量。尚未见到利用偏相关系数进行聚类的报道。简单相关系数是变量的直接相关和通过其它变量间接相关综合作用的表现,并不能真实刻划两个性状间的相关或相似的程度,据此而进行聚类,自然会导致结果不能令人信服。为此,我们提出偏相关系数作为生     

三种聚类分析方法在湖南省气温和降水分区中的应用

利用1961—2015年湖南省90个台站的逐月气温、降水资料,用旋转经验正交函数(REOF)方法提取年平均气温和年总降水量的特征向量。在此基础上,采用K均值聚类法、样品系统聚类法、模糊C均值聚类法3种聚类分析方法进行分区,综合选出最合理的分区结果。结果表明,湖南省年平均气温分为4个区,分别为湘东北、湘西北及湘西、湘中、湘南及湘西南;年总降水量分为6个区,分别为湘西北、湘东北、湘西、湘西南、湘中、湘南。     

设施枣园红蜘蛛种群动态的聚类分析

采用系统聚类和模糊聚类的方法对设施枣园红蜘蛛种群动态进行了研究。按照聚类分析结果将红蜘蛛的整个生育期分为4个阶段,提出防治关键时期应在5月。     

苏南地区小麦纹枯病发生流行动态的模糊聚类分析

应用模糊聚类分析理论和方法,对武进市１９９５年、１９９６年小麦纹枯病的发生流行动态进行预报。选取分辨力较高的聚类指标,截取λ＝０．６,可分３类。对预测结果与实况对照进行比较,证明模糊聚类划分的流行年型与经验分型完全一致。     

荷花品种的模糊聚类分析

本文继传统数量分类工作之后,对71个荷花品种进行了动态系统模糊聚类和最优化模糊聚类(ISODATA)分析。两种模糊聚类分析的结果都有助于揭示各种间的亲缘关系,其中系统模蝴聚类效果更佳。     

红外光谱结合聚类分析鉴别青海枸杞产地

采用傅立叶变换红外光谱（FTIR）对枸杞样品产地模式进行鉴别.用常规预处理方法和小波变换法对红外光谱原始数据进行了预处理,利用聚类分析对已预处理后的红外光谱数据进行分析.聚类分析将12份样品聚为枸杞主产地和非主产地两大类,取得了较满意的分类效果.红外光谱法结合聚类分析法可作为枸杞产域分类鉴别的一种新的适用方法.     

市场划分的模糊聚类分析

本文用模糊聚类分析进行市场划分，并对其适应性作了论证，建立了市场划分的模糊聚类模型，并对其进行计算求解，为市场定位提供了科学依据．     

小麦纹枯病发生流行动态的模糊聚类分析

应用模糊聚类分析的理论和方法,对小麦纹枯病的发生流行动态进行预报,选取分辨力较高的聚类指标,截取λ＝０．８可分４类,结果与实况对照,证明模糊聚类划分的流行年型与经验分型完全一致。     

聚类分析在山西盐碱土土属分类中的应用初探

本文收集四十个盐碱土分析样品,经过一系列前处理工作,旨在应用聚类分析进行盐碱土基层单元分类的偿试,为此,计算了样品间的距离系数,变量间的相关系数,建立了相应的聚类谱系图。在一定的相似水平下,根据样品和变量间的亲疏关系,把四十个样品的原七个土属聚为五个,其中有十三个样品的土属发生了变化,占样品总数的32.5%,亚类级的变化仅有两个样品,占样品总数的5%。在选取的九个变量中,在0.525的相似水平下分为四组,即:CO_3~-、HCO_3~-、PH;Na~+、SO_4~-、Cl~-、全盐量;Ca~(++);Mg~(++)。以此反映盐碱士变量间的亲疏关系。     

基于多维度属性权重优化的FCM聚类算法的图书管理数据聚类研究

结合图书管理参数复杂,变量维数较高,多属性数据点集中不但包含数值型属性,还有类别属性和混合型属性的特点,将模糊聚类算法与属性加权优化相结合,进而推导出优化迭代公式并形成加权聚类算法对图书数据管理中的相关影响因素进行聚类分析,得到了相关具有较大影响因素的相关变量,对于企业今后一段时间内的精细化管理给出了控制方向和指标.     

怒江干热河谷芒果种质资源叶片形态多样性的模糊聚类分析

根据芒果叶片性状变量,对怒江干热河谷区芒果种质资源进行了模糊聚类分析,结果表明:当置信水平λ=0.945时,分析的24个个体可聚类为3大类,这说明怒江干热河谷区芒果具有较为丰富的形态多样性。