渠床土壤空间相似性及其模糊聚类评价

本文用模糊集方法研究了灌溉工程—渠床土壤透水性的聚类及其空间分布(相似性)特征,有助于增加传统土壤与地质剖面制图描述的定量成分及对该系统结构规律(连续性)的揭露。也从另一角度对土壤空间变异性作了一种新的补充。为渠道理论输水损失水量计算提供了土壤透水性单元聚类图、模式样本及入渗总水量的模式样本的数学模型。     

DBSCAN空间聚类算法及其在城市规划中的应用

空间聚类是空间数据挖掘和知识发现的主要方法之一.DBSCAN算法可以从带有“噪声“的空间数据库中发现任意形状的聚类,是一种较好的聚类算法.本文介绍了DBSCAN算法的基本概念和原理,并应用GIS二次开发组件MapObjects予以了实现.然后,本文将该算法应用于城市规划中,对某城市中小学和商业网点等公共设施的分布进行了聚类分析,并根据聚类结果对城市规划设计规范中的某些条款进行了讨论.     

基于离散指示矩阵优化的多视图子空间聚类算法

多视图子空间聚类旨在把一组多源数据按照其底层结构分到对应的子空间。现有的方法局限于只探究多视图之间的公共信息,或者只探究多视图之间的互补信息,容易造成聚类的关键信息缺失。提出一种基于离散指示矩阵优化的多视图子空间聚类的方法,用离散指示矩阵优化用于多视图聚类的邻接矩阵。算法考虑了多视图之间的互补信息,保证在不同视图下聚类的一致性。实验结果表明,提出的算法获得的邻接矩阵块状结构更明显,聚类的准确度更高。     

多元图论非线性映射分类及其在小麦研究中的应用

本文给出了一种将多元图论及非线性映射方法结合起来对样品进行分类研究的方法一多元图论非线性映射分类法,并应用此法探讨了41个小麦材料的最小支撑树及其在二维平面上的非线性映射分类图,与系统聚类法及主成分方法聚类相比,本方法有其特殊的优越性,能更直观形象而又比较准确地在二维平面上反映多维空间中小麦样品点的全部整体的亲疏关系,从而得到二维平面上直观的分类图。对遗传育种亲本选配研究有一定参考价值,对农业科学及其它领域的多元聚类问题都有参考意义。     

基于土层空间变异性的大比例尺土壤调查制图研究

该文提出了根据土层的空间变异性进行大比例尺土壤制图研究.该制图方法可顺次分为以下几步:①用GPS定位观察土壤剖面,划分土层;②确定调查区土壤类型,建立空间和属性数据库;③进行主要土层(诊断层)厚度的空间变异分析,选择和确定调查区土壤划分依据(诊断标准);④叠置分析,获得土壤类型图.通过对一个发育于页岩低丘陵土壤样区的应用研究表明,该方法制图可获得较高的准确性(94%).     

面向分类数据的重叠子空间聚类算法SCCAT

改进了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(ROCAT),提出了面向分类数据的重叠子空间聚类算法(SCCAT).利用数据凝聚力模型(DCC)代替ROCAT的数据压缩模型以提高算法精度;将源数据集分为样本内数据集和样本外数据集,采取对样本内数据聚类,对样本外数据分类的方法完成聚类来降低算法复杂度.实验结果表明SCCAT在提高算法精度的同时,也降低了算法的时间复杂度和空间复杂度,适用于大规模数据的处理.     

土壤质量监测数据挖掘模型的可视化

在分析平行坐标技术、聚类可视化方法以及土壤质量监测数据自身特点的基础上,发现原有的聚类可视化方法用于土壤数据挖掘结果的不足,提出了平行坐标的聚类表示、等势线的聚类法和空间立方体聚类法的一套可视化模型,用于揭示土壤的污染等级.     

基于网格带有参考参数的扩展聚类算法

作者在前期研究工作中提出了一种基于网格的带有参考参数的聚类算法(GRPC),该算法从用户的角度去看待聚类,最大程度地避免用户设置聚类参数的盲目性.本文对GRPC算法在高维性和可伸缩性两方面进行了扩展,将高维数据空间的聚类工作分解到二维数据空间来进行,并采用随机抽样技术来处理大规模的数据集.实验仿真表明,该算法能在三维及其以上的数据空间有效地聚类较大规模数据集.     

土壤质量监测数据挖掘模型的可视化

在分析平行坐标技术、聚类可视化方法以及土壤质量监测数据自身特点的基础上,发现原有的聚类可视化方法用于土壤数据挖掘结果的不足,提出了平行坐标的聚类表示、等势线的聚类法和空间立方体聚类法的一套可视化模型,用于揭示土壤的污染等级.     

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。     

一种约束的改进可能性C均值聚类方法研究

【目的】针对改进的可能性C均值聚类方法(IPCM)运算效率低,难以处理复杂数据结构的问题,提出了一种约束的改进可能性C均值聚类方法(CIPCM).【方法】CIPCM方法采用多项式核将特征向量映射到一个隐性特征空间,便于处理复杂的数据结构;引入两个成对约束集合,降低聚类迭代次数,提高运算效率和抗干扰能力.实验采用国际公认的UCI公共测试数据集,并用错分率指标评测了目标分类性能.【结果】CIPCM方法的聚类错分率低,对噪声的鲁棒性强.【结论】CIPCM运算效率比高于改进可能性C均值聚类方法.     

遗传K均值方法在品种资源分类中的应用

采用实数编码方式,对聚类的中心矩阵进行编码,通过数组变换将染色体与相应聚类中心的数组进行匹配,通过轮赌选择和自适应的交叉、变异操作及均值小生境的种群优化对聚类中心的编码进行更新迭代,最终得到稳态的聚类误差函数和划分效果最好的聚类中心.然后通过对某基地的甘蔗品种进行分析、比较,分析的误差函数结果显示,Ringa K-Means改进的聚类效果明显优于传统的K-Means方法及Sga-K-Means方法的聚类效果.     

服务模糊匹配中群决策一致性问题的研究

专家决策权重是确定群决策一致性一个很重要的方面.针对目前服务模糊匹配方法缺乏专家对服务模糊属性一致性考虑,提出一种语言的权熵方法(LWEM),用语言变量来描述每个专家意见的权重.在LWEM及最佳聚类方法的基础上,论述基于熵的聚类方法(EAM),该方法使用模糊距离来计算一致性.实例验证该方法的有效性及灵活性.     

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.     

中国城市土地集约利用的时空差异与驱动力分析

采用综合评价法、聚类分析法、主成分分析法、回归分析法分析2000-2009年中国城市土地集约利用变化及驱动力.结果表明,2000-2009年全国城市土地整体集约水平不断提高,但是东、中、西部城市土地集约水平空间差异显著;城市化是影响全国城市土地整体集约水平变化的主要驱动力.中国城市土地集约利用水平主要由城市化发展带动.     

航拍油菜花图像的自动聚类分割方法

为了实现航拍大田油菜花的准确分割,本文提出了一种基于HSI颜色空间阈值和X均值自动聚类算法相结合的分割方法来有效提高分割精度。先将待分割的原始图像转换到HSI颜色空间,通过设定的颜色阈值对目标区域进行定位,实现初步分割,得到候选目标区域;然后将候选目标区域的像素转换至LAB颜色空间,计算候选区域的a、b通道的均值和方差;最后利用得到的均值和方差作为聚类的约束条件,利用X均值自动聚类算法对原图像的a、b通道进行聚类。实验结果表明,本文提出的方法能够克服变化的背景的影响,准确提取油菜花区域;相对于传统的聚类方法,本方法不需要预先设定聚类数,从而实现完全自动的分割。     

河南省砂姜黑土土类和土属的数字制图研究

数字制图是近年来土壤学的研究热点,而将数字制图与砂姜黑土研究相结合,目前国内研究甚少。选取河南省为研究区,获取该区的气候、母质和地形信息,以土壤—景观定量模型,定量获取砂姜黑土土类属性与主要成土要素之间的相互关系,应用该模型来预测土类分布并制图。在土类图的基础上,根据土属高程分布差异,进一步预测土属分布并制图。结果表明,该方法在土类数字制图尺度上与调查结果重合度可达到80%以上,并且可弥补调查缺失地方,同时间接证明砂姜黑土的成土母质为石灰性母质,其差异部分表明人为、地表径流因素对砂姜黑土土类的分布具有重要的影响。在土属数字制图尺度上,与调查结果面积数量和分布趋势大体一致,具体空间分布难于比较,有待于景观模型进一步细化,还需更详细的地形和气候资料,这些可为砂姜黑土数字制图的下一步研究和完善提供指导。     

随机向量内在相关性的度量及指标聚类方法的改进

用两类所含指标全体所构成的向量的内在相关性度量来刻画两类间的距离,改进了一种指标聚类的方法.为此讨论随机向量的内在相关性度量、改进了的方法及该方法的并类距离单调性等问题.     

基于模糊C均值的桉树茎切片图像纤维细胞区域提取技术

介绍了一种自适应提取桉树茎切片图像中纤维细胞区域的图像处理技术．先制作桉树茎切片,通过数码显微镜获取桉树茎切片彩色图像．将彩色图像转换为CIE L^*a^*b^*彩色空间,用模糊C均值聚类算法(FCM)对a^*、b^*通道进行模糊聚类分析,计算出各种颜色细胞的聚类中心,以各个象素a^*、b^*分量的值与各个聚类中心之间的欧氏距离来区分各种细胞,然后提取出纤维细胞区域．结果表明,在CIE L^*a^*b^*空间使用FCM方法是提取桉树茎切片图像纤维细胞区域的有效方法．     

土壤肥力计算机辅助制图初探

土壤肥力图是评价农田土壤肥力水平、合理地制定土壤肥力分区及施肥方案的一个关键要素。传统土壤肥力制图以人工绘制为主,但其效率低,工作量大。通过对广东省烟区植烟土壤肥力自动制图的实践,把GIS作为分析和制图工具,通过空间插值方法和GIS强大的分析处理数据能力及制图功能,制作土壤肥力图,归纳出土壤肥力自动制图的一般方法,讨论了其关键技术问题。