海量数据的模糊聚类

对基因表达数据提出模糊聚类的方法，不直接作用于观测数据，而作用于行和列的模糊相关矩阵的等价闭包。利用该方法可有效地将相似的行或列进行聚类。计算结果表明该方法的有效性。     

模糊时间序列在中国汽车产业规划中的应用

本文分别基于自动聚类算法和FCM算法的模糊时间序列模型对中国汽车销量进行仿真预测和比较分析,在此基础上择优为政府制定汽车产业规划和开展汽车污染治理工作提供政策决策工具.首先,通过自动聚类算法将1995—2014年中国汽车销量历史数据划分成不同长度的区间,利用单因子三阶模糊逻辑关系对中国汽车销量进行仿真预测.其次,通过FCM算法进行区间划分后对中国汽车销量进行仿真预测研究.最后,对两种算法的仿真预测进行结果精度比较分析,以检验区间划分对预测结果所产生的影响.研究结果表明:不同聚类算法的区间划分会对预测结果产生显著影响;基于FCM算法的区间划分与自动聚类方法的区间划分相比具有准确度和精度较高的优势,能有效地反映未来中国汽车市场需求走势,并帮助政府合理地进行汽车产业规划与科学引导汽车企业的新能源技术研发与应用.     

基于混合K-中心点的Web客户聚类

通过对Web日志文件进行分析，该文提出了一种改进的K-中心点聚类算法对Wweb用户的行为进行分析的方法。该算法利用模糊相似度，并模仿遗传算法中计算适应度思想，另加了一层循环迭代，每次比较适应度，保留最佳适应度，使之有较好的性能，改进了其易局部最优化的缺点。     

Tabu搜索算法在模糊识别教学中的研究及应用

针对谷物害虫图像识别的特点，可使用基于模糊理论的仓储物害虫图像识别方法。它将禁忌搜索算法（Tabu search）引入其中，以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性；然后，采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法，最后，详细设计了上述各算法。仿真结果说明，该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果，不仅为害虫的在线检测提供了一种新思路，也拓展了模糊理论的应用范围。     

基于模糊聚类分析的多目标决策方法

当多目标系统中的决策目标和备选方案都较多时,决策分析就相当耗时费力。本文以决策论中的理想目标作为监督信息,利用模糊聚类分析中的部分监督模糊C-均值聚类算法,提出一种新的多目标决策方法,该方法不仅能识别最佳方案,而且能确定各备选方案的排序,以及属于理想目标的程度。     

模糊聚类和传统聚类分析在证券市场应用上的比较

为探究模糊聚类分析方法在证券投资中是否是一种比传统聚类更有效的指导方法,以16家上市银行为研究对象,分别采用模糊聚类和传统聚类方法对选取的10个重要财务指标进行分析,然后对报告期后三个月各银行股的收盘价按分类结果进行风险和收益分析.结果发现,传统聚类分析中的4种分类方法分类效果欠佳,不能满足特定风险类型投资者的投资要求;而模糊聚类分析的分类结果能满足不同风险偏好投资者的投资要求,减少特定风险类型投资者的选股范围.为获得比较符合客观实际的分类结果和避开在多种传统聚类方法中进行选择,建议投资者采用考虑样本间关联的模糊聚类分析方法对股票进行分析.     

数学方法在数据挖掘聚类中的应用研究

聚类是数据挖掘中的重要研究领域。实现数据挖掘中聚类,有很多种不同的方法,其中基于数学的方法在聚类中发挥着重要的作用。有关聚类的数学方法有:模糊聚类方法、灰色趋势关联聚类、基于区间值的聚类方法。本文分别从方法解决的问题、适用条件、优缺点及其改进方法角度对这几种方法进行了分析和对比,以此体现数学方法对数据挖掘的重要性。     

带有成对约束半监督聚类算法C-DBSCAN的设计与实现

DBSCAN是一种经典的基于密度聚类算法,能够自动确定簇的数量,对任意形状的簇都能有效处理。但是,在半监督聚类中有些是以成对约束信息作为先验信息来引导聚类过程,而传统的DBSCAN算法并未充分利用这些信息。因此,论文在基于密度的聚类中使用成对约束,对DB-SCAN算法进行改进并最终实现了C-DBSCAN算法。实验表明,该算法有效地提高了聚类的质量。     

模糊方法在建筑工程投资估算中的应用研究

文章引入模糊聚类,模糊识别的一些方法来对工程项目建设中的投资中的模糊问题进行分析,包括模式库建立、典型工程匹配等;并结合具体实例,研究建立建筑工程投资估算价格的预测模型模型,给出定量的结果。     

基于核的自适应聚类及其在文本分类中的应用

针对k-medoid算法不能有效聚类大数据集和高维数据的弱点,将核学习方法引入到k-medoid算法,提出了基于核的自适应k-medoid算法,使其能够对大数据集和高维数据进行聚类。给出了具体实现过程并将其用于文本分类中,实验表明该算法用于文本分类的有效性及其高效率。     

基于分层的WSN非均匀模糊分簇路由

基于分簇拓扑的无线传感器网络中常出现的＂热区＂问题,文章提出一种非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由协议,基本思路是将网络划分为宽度不等的层来构建非均匀的簇,路由算法按轮运行。结合剩余能量和密集度,利用Mamdani模糊推理进行层内的簇首选择,构建层间路由树让簇首以多跳方式与基站进行通信。仿真结果表明该算法能够有效缓解＂热区＂问题,延长网络存活时间。     

基于Lonworks现场总线的煤粉流量控制器的设计

实际喷煤过程具有非线性、不确定性和较大的纯滞后等特点，很难建立精确的数学模型。设计一种基于Lonworks现场总线的模糊PID控制器，Lon节点负责通信及模糊控制算法，单片机部分负责PID控制及数据采集。通过硬件部分来实现现场总线的通信，通过软件编程来实现模糊PID的控制算法。模糊PID控制煤粉流量，有效抑制纯滞后的影响，改善控制效果，提高喷煤控制精度。     

基于K-means聚类和相对估值法的选股研究

当前机器学习热度不减,得益于机器学习在多领域的广泛应用,许多经典问题有了新的解决思路。针对量化选股问题,将价值投资中的公司相对估值法与机器学习中的K-means聚类算法相结合,构建一种简便易操作的选股策略,并选取2015—2019年数据进行实证分析。结果表明2015—2019年策略组合的回报率均优于基准指数(上证50、沪深300)的回报率。     

机械系统可靠性模糊预计的可视化设计

在设计初始阶段,机械产品的可靠性数据往往十分缺乏,且具有一定的模糊性,计算繁杂,给机械可靠性预计带来了困难。采用模糊综合评判的方法,并建立机械系统可靠性指标模糊预计可视化系统,能较好地解决该问题。模糊综合评判能综合运用专家经验和模糊信息,可方便地应用于评估可靠性影响因素。在评估结果的基础上,再利用模糊推理理论对可靠性的预计值进行推理。该方法尤其适用于复杂机械产品设计初期的可靠性预计,弥补了现有可靠性预计方法的不足。通过实例讨论了其具体应用方法。所建立的机械系统可靠性指标模糊预计可视化系统可方便地应用于机械工程领域。     

综合评判预测黑旺铁矿矿坑涌水量

本文通过对黑旺铁矿矿坑涌水的条件分析,采用模糊数学理论中综合评判的方法对矿坑涌水量进行了预测。在评判过程中,首先利用模糊统计方法建立起综合评判的变换矩阵,再用Fuzzy矩阵的复合运算,得到综合评判结果,即预测结果。     

西部十二省(区、市)综合实力的灰色聚类评价

根据灰色聚类分析的原理与方法,利用改进的变权聚类方法,对西部十二省(区、市)近年的经济综合实力进行了灰色聚类分析,从而对各省(区、市)的经济发展水平做出了量化的评价,使西部地区了解各自经济发展的水平,为制定适合的经济发展政策提供依据。     

抽样技术中的比率估计法

在抽样技术比例估计与均值估计的基础上,提出了抽样技术的比率估计法,并对其作了详细的分析,同时,通过具体问题的讨论,说明了比率估计法所具有的优越性;针对各个样本比值有比较大的差别时所产生的不稳定性,运用聚类分析的方法提出了具体的比率估计法的改进公式,减少了噪声数据的影响,得到了较高的准确度.