基于模型的Moran＇s Ⅰ检验在信息软件业中的应用

传统意义上的Moran＇s Ⅰ只能检验出是否存在聚类,但不能检验出是否存在局部聚类．为了弥补这项不足,以北京各地区信息软件业为背景,采用在对数线性模型基础上作Moran＇s Ⅰ残差检验Ⅰdr的方法,得到局部聚类的存在性．当原对数线性模型中Ⅰdr是显著的,但加入空间关联项后Ⅰdr不显著,表明空间中仅存在局部聚类．据此可推断出海淀区域发达的信息产业有力地带动了周边区域相关产业的发展．     

基于FVSM的核聚类算法在文本聚类中的应用

针对信息挖掘中的文本自动聚类问题,提出了一种基于模糊向量空间模型的核聚类算法。首先对聚类文本进行模糊特征提取得到模糊特征项集,然后依据模糊特征项集对每篇文本计算特征项的文档频数,进而得出每篇文本的模糊特征向量。最后利用高斯核函数将每篇文本的特征向量映射到高维特征空间,在高维特征空间中利用核聚类算法实施文本聚类。该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息,使自动聚类原则更接近手工聚类方法。以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性。     

奥尔森估价模型与线性信息模型实证检验

选用沪市A股64家上市公司1998-2007年的数据,检验了奥尔森估价模型在中国市场的适用性。分别检验了线性信息模型的理论限制的合理性,以及通过线性信息模型计算出的估价与真实股价的比较,结果发现对于估价模型而言,估价与真实股价的比例大部分小于1,并且该结果通过了单一样本t检验,结果显著,可见奥尔森估价模型在中国的适用性还较差。     

线性模型参数的聚类主体成分估计

结合聚类分析方法与主成分分析方法,得到了线性模型参数的一种新估计－聚类主成分估计,并把它与最小二乘估计（ＬＳＥ）和主成分估计（ＰＣＥ）比较,获得了一些优良的性质。     

基于对数线性回归模型的新疆棉纺产业发展影响因素研究

探讨各种影响因素对新疆棉纺产业发展的作用程度。根据参考文献及在棉纺企业实践经验,选择相关评价指标,收集1990～2010年的指标数据,利用对数线性回归模型研究影响新疆棉纺产业发展的因素。回归模型显示,模型整体效果较好,吸引劳动力资源向棉纺产业转移是发展新疆棉纺的关键,棉花资源丰富、交通运输效率提高、相关产业发展有助于新疆棉纺产业的发展壮大。     

数据挖掘及其在教学实践中的应用

通过研究方案的制定、算法的选择、数据的预处理,到使用聚类、决策树技术建立挖掘模型,最后帮助决策者做出决策,论述了应用数据挖掘进行计算机基础课教学决策的方法。     

灰关联聚类法在玉米品种综合评价中的应用

运用灰关联聚类分析法对10个玉米品种进行综合评价。结果表明,在λ=0.85的水平上,可将10个参试玉米品种分为3类。Suwan1的关联度排序最前,表明其综合性状最优;台南17、下层云优78、台农351属中等;其余的7个品种较差。     

基于高斯混合模型的土壤环境质量分区研究

受自然环境因素、人为活动因素综合作用,土壤环境质量在空间上具有明显分层异质性,基于采样点进行环境质量分区是土壤环境质量管理中的关键问题。本文提出一种基于采样点与辅助因素的土壤环境质量分区方法,在采用地理探测器分析土壤环境质量主要影响因素的基础上,运用高斯混合模型对土壤采样点进行属性聚类,结合河流道路等对聚类结果进行边界调整,形成环境质量分区。以北京市顺义区采样数据为例开展方法验证,结果表明:本方法的分区结果优于SOFM聚类、K-means聚类,适用于人为和自然活动综合影响的环境质量分区。     

融入监督信息的k—mean聚类瓜蓟马预警模型

[目的]为提高瓜蓟马病虫害的预警效果。[方法]采用k-mean聚类建立了瓜蓟马预警模型,并针对瓜蓟马数据中在k-mean聚类算法下难以判断的情况,引入了监督信息,即模糊关联规则进行进一步划分。[结果]引入监督信息的k-mean聚类算法的预警准确率比最近邻算法、k-mean聚类和支持向量机预警准确率都要高。[结论]k-mean聚类过程中引入模糊关联规则能较有效地提高预警准确率。     

基于RAGA—PPC模型在土地规划方案评价中的应用研究

针对传统土地利用规划方案评价方法的不足,引入了带实数编码加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪分类模型(PPC)。从经济效益、社会效益和生态效益等角度出发,构建了规划方案的评价指标体系,并采用相关分析和聚类分析法对指标体系进行了优化。在此基础上,构建了基于RAGA-PPC的土地利用规划方案的评价模型。以舟山市区为例,利用MATLAB7.1语言进行程序的开发,获得了最佳投影方向。通过计算,得到了各方案的投影值,并对研究的结果进行了分析。研究结果表明该模型能较好地解决土地利用规划方案的评价问题。     

"星座"聚类法在县级气候区划中的应用研究

以福建省沙县气象资料为研究对象,首先应用灰色理论对主要气象因子进行灰关联分析,在此基础上,运用“星座”聚类分析方法探讨县级气候区域划分问题。结果表明：运用“星座”聚类法对县级气候进行区划与实际自然环境相吻合,并把沙县气候划分为3个类型区,从而为指导林业生产提供科学依据。     

模糊聚类循环迭代模型在宁波市干旱程度评估中的应用

针对干旱评价中指标选取的模糊性及采用单一指标评价存在的不足,选取9个代表站点的逐月降水观测资料,应用陈守煜教授提出的模糊聚类循环迭代模型,对浙江省宁波市2000—2009年的干旱程度进行评估。结果表明:当模型参数变化时,评价区域各年样本的级别特征值基本稳定于一个较小范围内,并且得到的结果与历史文献记载基本吻合,说明模糊聚类循环迭代模型在干旱评估中具有可行性与实用性。     

基于多层感知机的长白落叶松人工林林分生物量模型

目的神经网络模型能避免林分生物量模型建模时自变量共线性与异方差问题,研究多层感知机在林分生物量模型中的应用,为森林经营单位、区域生物量和碳储量的估算提供方法和依据。方法以长白落叶松人工林为研究对象,利用吉林省一类清查固定样地的917组数据,分别建立了基于传统的对数转化后线性模型和神经网络多层感知机的地上生物量和总生物量模型。使用AIC、决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、相对均方根误差（RMSE_r）和平均绝对误差（MAE）来评价模型。结果估计精度最高的模型是输入单元为林分平均胸径（D）?平均高（H）?林分密度指数（S）?海拔（HB）?坡向（PX）?坡位（PW）、2个隐藏层、隐单元数为40?20的神经网络模型,与传统对数转换线性回归模型相比,地上生物量和总生物量模型的调整决定系数（Adj.R2）分别从0.902 1提高到了0.914 1,从0.897 9提高到了0.908 9;RMSE_r分别从6.330 5%降低到了5.992 2%,从6.490 1%降低到了6.153 6%。包含立地因子的神经网络模型比未包含立地因子的神经网络模型估计精度略有提升,地上生物量与总生物量的Adj.R2分别提高了0.88%和0.99%,RMSE_r分别降低了5.33%和5.46%。结论多层感知机生物量模型的估计精度比传统回归模型略有提高,但它可以避免模型选型和违背传统统计假设的处理等问题,且能够一次性计算地上生物量和总生物量模型,有一定优势。      

基于MaxEnt模型与聚类算法的良渚古城遗址景观分布研究

为探索良渚古城遗址景观空间分布特征,预测潜在遗址景观分布概率,研究通过Geodatabase平台对已发现的135个遗址点构建景观空间数据库,利用SAGA-GIS、主成分分析（PCA）采集筛选17个相关变量,通过K-means聚类法识别划分遗址群,最后运用MaxEnt模型对各遗址群建立预测模型,进行刀切法检验变量,并绘制出各遗址景观群潜在的分布概率图。结果表明：1）良渚古城遗址景观可依据14大筛选变量划分为4类,并根据聚类结果与模型变量响应曲线,提取出傍山依水、远山近水、居山取水和低丘止水4种分布模式;2）其中影响度最大的4个主导变量分别是坡度（61.8%）、风暴露指数（34.8%）、地形开阔度（21.7%）和地形湿度指数（41.1%）;3）良渚古城遗址景观潜在的分布区域为大遮山南部平原及大雄山西北部湿地,4类遗址景观高概率分布的区域面积分别为11.56、33.76、61.34和76.87 km²。     

基于有序聚类的模糊加权马尔可夫模型在降雨预测中的应用

基于降水过程中存在大量不确定性和不精确性的特点,在传统的马尔可夫链模型预测方法的基础上,利用有序聚类的最优分割算法和模糊理论,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,建立了基于有序聚类的模糊加权马尔可夫预测模型,并对宜昌1999~2007年的夏季降雨量进行了预测,结果表明,基于有序聚类的模糊加权马尔可夫预测模型用于降雨量的预测效果较好。     

改进型的关联规则算法及其在智能答疑系统中的应用研究

提出了一种改进性的关联规则算法,对原有数据源进行预处理,清洗掉不满足经验型规则所要求的最少项目数的记录,得到源数据库的一个子集库;根据权重函数和可信度再次删除支持度较低的记录,从而降低了系统数据库的时间和空间复杂度;并将改进后的关联规则算法应用于文本聚类中,使数据库中问题更加准确地分类,使用户提出的问题更加快速定位,提高答疑速率。试验结果表明,该方案具有智能性、自我更新性能和提高答疑效率等优点。     

投影寻踪模型在污灌土壤污染分析中的应用

[目的]利用基于粒子群算法的投影寻踪模型分析农田土壤污染问题,为农田土壤污染选用不同的污染防治方法提供科学依据.[方法]以石河子总场城市污水灌溉区为研究对象,采集表层土壤样品,对多种元素进行分析.以多个土壤污染指标作为投影参数来寻求其投影方向,由投影指标函效来反映污灌区土壤污染物特征,避免人为赋予权重的干扰.[结果]土壤污染以镍和铬为主要污染因子,并呈现随土壤环境质量综合状况的变差,土壤采样点数减少的规律.[结论]石河子总场对土壤污染影响最大的是污染物是镍和铬,对土壤的污染顺序为:Ni ＞Cd ＞Zn＞ Cu ＞V＞ As＞ Pb＞ Mn＞F＞Se＞Hg ＞Cr.确定了石河子总场农田土壤污染防治方向和方法.     

模糊数学在植物群落分类中的应用

本文应用模糊聚类对山西省太岳山北部绵山地区的部分植被进行了分类，计算结果与实际情况基本吻合，取得了较为理想的结果     

基于灰关联谱聚类模型的福建省暴雨灾害评价研究

[目的]研究基于灰关联谱聚类模型的福建省暴雨灾害评价指标体系。[方法]根据福建省灾害性气象年鉴,综合考量致灾因子、孕灾环境、承灾体以及区域防灾水平,建立福建省区域暴雨灾害评价指标体系,并通过基于灰关联分析的谱聚类模型对福建省各区域进行暴雨灾害风险区划,最后通过实例研究对聚类模型效果以及应用进行了分析。[结果]为挖掘各区域特征内在联系,提高评价单元防灾联动性能,通过基于灰关联分析的谱聚类模型对福建省各区域进行暴雨灾害风险区划,并引用组合权重评判各指标优劣,对聚类模型进行调整。通过实例研究,得出了67县域暴雨灾情等级,分析各类别的内部特征,提取了每个类别的主要关联因子指标,并与已有暴雨灾情统计结果进行了对比,验证了该模型的有效性和可行性。[结论]该方法是可行的,其评价结果有更好的区分度与决策精度。