天柱山景区游客满意度模糊综合评价研究

在对天柱山景区的游客进行问卷调查的基础上,结合层次分析法赋予各指标权重,利用模糊综合评价法分别评价目标层和六大准则层。结果表明,该景区的景区风光和基础设施的满意度较高,其余准则的满意度较低。最后运用模糊化法则将各指标满意度直观化,结合IPA象限法给出景区发展对策,旨在探索提高天柱山景区综合竞争力的路径。     

模糊聚类分析的Excel实现

简述了模糊聚类分析的基本原理和主要步骤,通过一个具体实例,说明了用Excel进行模糊聚类分析的方法。     

用Excel实现模糊聚类分析

简述了模糊聚类分析的基本原理和主要步骤,通过一个具体实例说明了用Excel进行模糊聚类分析的方法。     

甜玉米自交系的模糊聚类分析

本文应用模糊聚类分析对１５份优良甜玉米自交系进行聚类分析，结果表明：甜粒、白甜、油玉米及黄甜４份材料分类系统较近，而与４２—１甜，６０ＧＳ甜，９７—１甜，９８—１甜自交系分类系统较远，此结果为甜玉米的选育及开发利用提供了科学依据。     

应用模糊聚类分析研究菜蚜种群动态

在分别描述了杭州郊区秋末冬初季节小白菜上菜蚜种群数量动态和空间动态的基础上，应用模糊聚类分析法研究了菜蚜种群的数量和空间的整体动态，结果表明，桃蚜，萝卜蚜及其混合种群的数量动态呈指数或Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线变化，它们的空间格局呈聚集分布；而且凝集强度始终从高到低呈持续下降，运用模糊聚类法，可将其种群的整体动态分成４个时期，依次为：苗期（或移栽后的返青期）的迁入期，成株初期的增殖扩散期，成株后生长盛期     

模糊聚类分析在土地管理中的应用

我国土地管理工作的全面化、科学化仍在起步阶段,亟待进一步的完善和提高。本文将模糊聚类分析方法引入土地科学领域,为合理地、科学地进行土地管理,提供一些理论依据,并通过实例研究其可行性。     

基于模糊灰色理论的原油聚类分析方法

在原油四因素分类标准的基础上,提出了一种原油模糊聚类分析的新方法,模糊聚类分析方法的关键在于评价因素的隶属度和权重的确定,而隶属度和权重的确定往往受人擅因素的影响很大,这必须严重影响评价结果的合理性。因此根据评价对象,评价因素集及评价目标,提出了以原油粘度为参考因素,运用各因素的灰色关联度确定共权重的新思路,同时根据岭形系列曲线的特点,导出确定单因素隶属度的计算关系式,阐明了该方法的基本原理及实施     

基于模糊聚类的神经网络虫情预测研究

针对虫情预测的模糊性、相关性、非线性、实时性等特点，以及神经网络在小样本预测时泛化能力降低的问题，提出了一种基于模糊聚类的神经网络农作物虫情预测方法。仿真结果表明，该方法简单实用，能快速、准确预测虫情，特别在样本少及样本相关性较大的情况下，能取得较好效果。     

51个地区种子植物区系的模糊聚类分析

运用模糊聚类法对全国51个地区种子植物区系的种类组成和地理成分进行了分析。结果表明,个地区可划分为6类:第151类包括闽、赣、浙、湘、川、滇等省的28个地区;第2类包括苏、鄂、青、赣、浙、皖、晋等省的19个地区;赣北云居山属于第3类;四川黄荆自然保护区属于第4类;浙江古田山属于第5类;浙江金华北山属于第6类。其区系之间存在不同程度的联系与区别。     

基于模糊聚类分析的田间精确管理分区研究

【目的】以海涂围垦区盐碱土为研究对象，将从SPOT遥感影像提取出的NDVI数据和盐碱地土壤生产力的主要限制因子盐分数据及部分养分数据作为变量进行精确农业管理分区研究。【方法】模糊c均值聚类方法被用来进行分类分区，并引入了模糊聚类指数和归一化分类熵两种分区效果评价指标，对分区结果进行比较和评价。【结果】本研究区，最佳的分区数目为3个。对处于每一子区内土样的化学特性和实测棉花产量数据进行方差分析，发现其均值在所定义的每个管理分区内都存在着统计意义上的显著差异性，其中子区3具有最高的肥力水平和作物产量，而子区1最低。【结论】利用所选取的变量，模糊c均值聚类算法可以较好地进行管理分区划分。分区结果不但可以指导采样，而且可用于实施变量投入和精确施肥推荐，为样区土壤管理提供科学的决策依据。     

基于模糊聚类的神经网络虫情预测

1基于模糊聚类的神经网络预测 首先采用模糊聚类对所有样本进行预处理,再把去噪后的数据作为神经网络的输人数据进行训练和预测。 1．1基于模糊聚类的神经网络结构3层BP神经网络具有令人满意的对连续映射的逼近能力,可以满足预测的要求,因此,采用3层BP神经网络作为研究模型。3层BP神经网络由输入层、隐含层和输出层组成。     

模糊聚类技术在甘蔗种植户信息分析中的应用

利用数据挖掘中的模糊聚类分析方法,获取具有不同种植行为特征的甘蔗种植户群组。这有助于制糖企业对各群组作深入分析及制定相应的关怀策略。     

基于模糊聚类的冰雪融冻期交通流状态分析

在收集大量冰雪融冻期和非冰雪期速度和密度数据的基础上,提出采用模糊c均值的算法对这两个时期的交通流状态进行聚类分析。分别将冰雪融冻期和非冰雪期的交通流状态分为了3类、4类和6类,通过比较分析发现冰雪融冻期的交通流状态比非冰雪期的规律性更强,基本上4类足以描述冰雪融冻期的各种交通流状态。     

模糊聚类分析在农作物新品种鉴定系统中的应用

介绍了模糊数据挖掘技术中的聚类分析方法及其详细分析步骤,并通过实例证明了该方法在农作物新品系鉴定系统中的应用价值。     

模糊聚类在农村能源区划中的应用

农村能源区划是一种多因素的综合分析.本文采用模糊聚类分析并在分析中引入加权系数,使得农村能源区划更为客观、科学.区划结果经专家论证符合平潭县的实际情况,并为能源建设提供科学依据.     

模糊聚类在砀山酥梨黑星病预测专家系统中的应用

对黑星病的及时、有效预报和防治是保证砀山酥梨正常生长发育,获取高产的重要因素。植物病害的发生发展是一个受众多因素影响的动态系统,其规律复杂多变且经验性强,要想建立因果模型或抽取成传统专家系统中的规则形式表示,在大多数情况下不现实,也不符实,但要举出具体“实例”则要现实、方便的多。同时病虫害预测和防治具有很大程度的模糊性。为此,本文将模糊聚类技术与CBR技术相结合,研制开发了砀山酥梨黑星病预测专家系统。该系统不仅具有模糊推理的性能,而且克服了传统统计建模的缺陷性。     

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。