地下水水质评价可变模糊评价法

在可变模糊集理论基础上,结合二元比较确定指标权重方法,提出地下水质评价可变模糊评价方法,该方法能够合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度,并且能够通过变化模型及指标权重,确定出样本的评价等级,提高对样本等级评价的可信度.将该方法应用于地下水水质综合评价,评价结果表明,由于考虑了模型参数与权重的可变性.评价结果可信度高.     

建立模糊聚类模型进行地下水富水性分区

利用地面电法电测探资料建立起模糊聚类划分地下水富水性分区的数学模型，实现了多条电测深曲线的定量对比与划分，提高了成井率和电测资料的解释精度，为地下水资源评价提供了新途径。     

基于灰色聚类的物元可拓法在地下水水质评价中的应用——以洮南市为例

灰色聚类分析法和物元可拓法都是进行水质评价时常用的方法。以吉林省洮南市为例,在灰色聚类法计算权重的基础上,运用物元可拓法对研究区的水环境质量状况进行评价和分析。研究结果表明,改进后的基于灰色聚类的物元可拓法模型具有较好的评价结果,与当地实际水环境质量状况更为一致,对研究区地下水的开采规划具有指导意义,为以后的水质评价提供借鉴。     

基于T-S模糊神经网络的地下水水质评价

采用T-S模糊神经网络模型对吉林省西部地区部分地下水水化学监测点水质进行评价。T-S模糊神经网络模型是根据模糊系统和人工神经网络优缺点具有明显的互补性结合而成,考虑了水质评价标准的区间形式和水系统的不确定性。将T-S模糊神经网络的评价结果与水质综合评价方法中经典的内梅罗指数法和BP人工神经网络法的评价结果进行对比,结果表明:T-S模糊神经网络法评价地下水水质更全面更客观。利用该方法对吉林西部的地下水水质进行评价,结果显示:吉林西部地区地下水资源已经遭受不同程度的污染,需要进行有效的保护。     

基于熵权的灰色聚类模型在水质评价中的应用

在灰色聚类分析的基础上,结合熵权法,建立了基于熵权的灰色聚类模型.在对水质质量进行评价时,将实测各水质对象作为聚类对象,水质分级标准作为灰类,根据白化权函数,计算实测各水质对象污染物指标关于水质灰类的白化函数值,加权水质对象污染物的白化函数值即为灰色聚类系数,再对灰色聚类系数进行归类,实现对水质对象的评价与排序.实例研究表明,基于熵权的灰色聚类模型应用于水质评价,避免权重的主观因素,且原理清晰,计算过程简单明了,结果也合理,为水质评价提供了一种新的途径,同时也值得在水资源评价领域推广.     

模糊贴近度法在水质评价中的应用

采用模糊贴近度法评价长春市地下水质量状况,分析评价结果的合理性,并与内梅罗指数评价法做比较。简述模糊贴近度法的基本原理,分析模糊贴近度法用于地下水水质评价的基本步骤,通过对评价结果进行对比分析,结果表明:模糊贴近度法的水质评价结果比内梅罗指数评价法更合理,在研究区得到了很好的应用,是开展水环境质量综合评价的一种十分有效的方法。     

焦作地区浅层地下水水质评价

利用焦作地区88个监测孔水质指标检测结果,采用模糊综合评价法对焦作地区浅层地下水中硝酸盐氮、溶解性总固体、硫酸盐、硬度、六价铬、氟化物、镍离子、氨氮、氯化物共9个指标进行评价.通过建立因子集、评价集、隶属度集、模糊权向量矩阵,进行模糊综合运算最终确定研究区浅层地下水水质的级别.评价结果表明,研究区浅层地下水质很差,污染率高达81.82％,其中,劣V类水质高达26.14％,主要分布于北部的大家作、小尚、北敬村以及南部的任庄、小王庄、南李村一带,与工业污染源、农业污染源和生活污染源分布具有一致性.     

变速箱齿轮故障的模糊聚类诊断法

在对变速箱齿轮振动信号提取特征参数向量的基础上建立运行状态样本 ,通过模糊聚类的方法对特征参数向量进行分析 ,进而将待诊断信号的特征参数向量根据运行状态样本分类而达到诊断的目的。该方法能有效识别正常运行状态与故障状态     

灰色聚类法在地表水水质评价中的应用

灰色聚类法具有较严格的理论基础和计算方法,不同灰类的权值根据各污染因子的实测浓度值确定,且方法本身考虑了水体污染程度的一个重要特性,即系统的灰色性,同时也考虑了系统的白化程度.运用灰色聚类法对四平市的地表水进行了水质评价,评价结果表明:双辽区为一级水质,污染较轻;拦河闸和辽源分别为二级、四级水质;而二龙山水库、四平、伊通污染最为严重,为五级水质.针对各地区不同的污染状况,提出了切实可行的治理措施,对该市的污染防治有一定的指导意义.     

基于主成分分析的矿区地下水水质评价

采用多元统计主成分分析方法对焦作矿区的9个地下水样的6个水质指标进行分析计算,结果表明:从原始数据中提取占总方差84.809%的3个因子来反映该矿区地下水的污染程度,大部分水质总体较好,轻度处理后可以作为生活饮用水或工业用水利用.     

基于图像处理和模糊聚类方法的黄瓜霜霉病识别研究

综合运用图像处理和模糊识别技术,以黄瓜病害为研究对象,进行黄瓜霜霉病自动识别的试验研究。在自然光条件下拍摄黄瓜叶片图像作为实验数据,为减少干扰因素对病害特征的不利影响,对原始图像做预处理,并把病斑分离出来;在农业植保专家的指导下,分析了黄瓜霜霉病病害的典型特征,从病斑形状、纹理和颜色三方面提取了16个特征参数;对黄瓜霜霉病叶片图像进行有监督的样本训练,得到黄瓜霜霉病害的标准特征模式,再对待测样本进行模糊聚类测试,平均识别准确率为95.28%。试验结果表明,该方法对于黄瓜霜霉病的识别效果较好。     

基于模糊c均值聚类法的玉米农田管理分区研究

为提高大面积农田作物管理的精确性,以甘肃黄羊河农场玉米膜下滴灌示范区为研究对象,对大面积农田进行管理分区研究。综合考虑地形属性（高程、坡度、坡向）、土壤质地（砂粒、粘粒、粉粒含量）、土壤含水率（SWC）、速效氮含量（AN）、电导率（EC1:5）以及玉米产量,根据相关性分析结果筛选产量主控因子,使用主成分分析得到3个主成分作为分区依据,进而使用模糊c均值聚类法（Fuzzy c-means algorithm, FCM）进行管理区划分,以模糊性能指数和归一化分类熵作为最佳分区数的评判依据,分析管理分区后各分区间的差异。结果表明：玉米产量的主控因子分别为土壤粉粒含量、土壤砂粒含量、SWC、AN、EC1∶5和高程,使用模糊c均值聚类法进行聚类分区得到最优分区数为3个。管理区之间各主控因子呈现极显著差异性（P<0.01）,且生育期内作物株高、叶面积指数（LAI）和SWC在不同分区中也有明显差异;同时,分区内的各因子变异性均有不同程度的下降。研究结果说明,农田分区管理可以依据不同分区特点制定管理策略,为“精准农业”的实施提供理论基础。     

基于中心点三角白化权函数的灰色评估法在地下水水质评价中的应用

基于中心点三角白化权函数的灰色评估是灰色聚类分析法中划分对象类别的一种新方法,是对灰色的三角白化权函数的进一步改进,从而获得更加理想的结果.将这种方法应用于黑龙江省庆安县地下水水质评价中,经过研究表明,基于中心点三角白化权函数灰色评估评价得出的结果更加客观,与当地的实际情况也更加接近,这也为今后地下水水质评价研究方法研究提供了新的思路和借鉴.     

基于模糊-动态聚类法的新疆苇水区划探讨

农业节水区划是农业水资源高效利用规划和实施的重要依据.根据新疆地理位置、地貌形态、气候特征、缺水程度、灌区类型等指标组成农业节水区划的分区指标体系.采用模糊-动态聚类法进行节水灌溉分区,将新疆的节水灌工程划分为两级区,4个一级区和10个二级区,作为指导各个灌区节水灌溉实施的参考.     

基于粗糙集和模糊聚类的农机化水平评价方法

为科学评价农业机械化发展水平,在建立农业机械化发展水平评价指标体系的基础上,利用模糊聚类方法,在不同置信水平上对由评价对象组成的论域进行分类,同时结合粗糙集理论中的知识熵来确定各指标的权重。该方法从统计数据出发,避免了主观因素对评价结果的影响,使评价结果具有相对客观性。实例表明,评价结果与实际情况基本一致,为评价农业机械化发展水平提供了一种新方法。     

基于模糊聚类的农田对象分类

利用图像分析技术对农田对象进行分类,识别农田中不同植物和不同湿度土壤,为定点变量作业提供依据。首先,针对农田各类对象包含颜色信息的不同,采用不同因子实现农田图像的灰度化;然后,利用3种灰度图像对绿色植物、蓝色天空和褐色土壤的识别优势,分析比较阈值法和K均值聚类方法并实现了图像分割;最后,利用模糊聚类法对绿色植物和不同湿度的土壤进一步实现分类。实验结果表明,利用K均值聚类法对绿色植物的平均识别率可达92.5%,对不同湿度的3类土壤的平均识别率达95.6%。因此,本研究能够准确分割和识别不同类型的植物与土壤,为农田对象的识别提供了基础。     

基于模糊聚类的黄瓜病害图像自动分割

提出了一种基于模糊聚类的黄瓜病害图像自动分割方法,模糊聚类与差分进化算法相结合,在进化过程中根据聚类中心对应的阈值确定模糊聚类中心的个数,由差分进化适应度函数值确定聚类中心是否被选中,以此实现图像的模糊聚类自动分割。经黄瓜炭疽病叶图像、白粉病叶图像、灰霉病叶图像和霜霉病叶图像的实验测试,该方法可以实现无人干预情况下的黄瓜病害图像自动分割,与相同类别个数的FCM算法相比,表现出了更好的性能。     

基于动态集对分析模型的地下水水质评价

针对以往水质评价中评价指标权重相对固定的不足,提出一种基于动态权重的水质评价方法.首先建立地下水水质评价多指标评价体系,采用熵权法和层次分析法分别计算指标客观权重和主观权重,通过主客观综合赋权确定一个随指标取值变化而变化的指标动态权重.然后将集对分析模型由以往的3元联系度拓展为5元联系度,并将该权重引入改进的集对分析模型,提出基于动态权重的集对分析模型对地下水水质进行评价.将此方法应用于宁夏石嘴山市大武口区地下水水质评价,结果表明:测点1,2,5的水质级别为Ⅰ级;测点3,4,6,7的水质级别为Ⅲ级.结合研究区地质、水文地质条件以及人类活动情况验证评价结果的科学性及合理性,并通过与综合评判法、属性识别法和模糊物元法的评价结果相比较,表明基于动态权重集对分析模型的评价结果客观、合理,具有较好的实用性和科学性.     

基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别

通过对LC5T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取，并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系，实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态的识别与诊断。验证表明，基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的故障识别方法能够有效地识别出变速箱齿轮运行状态。     

基于模糊物元模型的地表水水质评价

为解决水质评价中评价指标众多,存在复杂性、模糊性和不确定性等问题,采用基于指标变换值的模糊物元模型对克孜河河流2012年的水质进行评价,并与传统的单因子评价法和灰色关联分析法评价结果进行对比.结果表明:模糊物元评价得出不同时期河流水质级别均为Ⅰ级;基于指标变换值的模糊物元得出的评价结果与灰色关联分析法是一致的,与单因子评价法的评价结果在5月8日的取样值略有不同;基于指标变换值的模糊物元模型应用在该河流水质评价中是合理可行的,且计算简便实用.