基于模糊聚类的常规通信信号自动分选方法

为解决从干扰环境中自动分选出常规通信信号的问题，提出了一种基于模糊聚类的常规通信信号分选方法。该方法首先利用区分度函数确定最优的相关度阈值参数，然后利用模糊聚类算法对利用频域检测和测向得到的测量集进行信号分选，并对分选后的通信信号进行特征参数估计。实验结果表明，该算法能够在不做任何假定的条件下对常规通信信号进行正确分选，并对窄带信号的特征参数进行准确估计。     

基于区域生长和模糊C均值聚类的图像分割方法

为了合理地确定运用模糊C均值(FCM)聚类方法进行图像分割时的聚类中心数,从而对图像进行合理区域分割,提出了基于区域生长和FCM聚类的图像分割方法.该方法可以利用区域生长合理地确定要聚类的中心数,然后再依此聚类中心数利用FCM聚类算法对图像进行分割.实验结果表明,该方法可以准确地分割出目标,是一种有效的图像分割方法.     

基于模糊KHM聚类的跳频网台分选方法

针对聚类分析实现跳频网台分选时，分选结果对初始聚类中心敏感且某些样本点“既可以属于类A也可以属于类B”的问题，提出了一种基于模糊K调和均值(KHM)聚类的跳频网台分选方法。首先利用搜索统计直方图位置法预估聚类数目和聚类中心，减少了算法的迭代次数；然后根据跳频信号的各项参数，应用模糊KHM聚类算法对跳频网台进行分选，有效解决了样本点的隶属度问题；最后通过类内类间距法估计得到准确的聚类数目K、聚类中心位置，大幅提升了聚类算法准确度。仿真结果表明，该算法聚类中心接近实际类中心，分选正确率高，迭代次数少。     

基于模糊C均值聚类和距离的专家赋权研究

针对判断矩阵专家赋权研究多使用硬性聚类以及类间权重值可能出现相同值的情况,提出了基于模糊C均值聚类和距离的赋权方法。该方法首先利用模糊C均值聚类对专家所给出的排序向量进行分类,然后根据聚类结果计算出各专家的类间权重和类内权重,从而集结为属性权重。在类间权重确定过程中,引入类间距离权重,给出一种新的类间权重计算方法。文末给出的算例表明,所提出的方法是可行、有效的。     

模糊聚类在销售业绩评估中的应用

销售业绩的评估问题具有模糊性,可以采用模糊聚类的方法对其进行分析评价。本文给出了模糊聚类的方法和步骤,并在销售业绩评估中进行应用。     

浅谈模糊聚类及其应用

本文介绍了模糊聚类的分析方法,并从灰色关联度,灰色聚类,遗传算法与模糊聚类结合运用的角度说明了模糊聚类与其他方法的相互渗透使用,以及模糊聚类在模式识别,图像处理中的作用。     

浅谈模糊聚类及其应用

本文介绍了模糊聚类的分析方法,并从灰色关联度,灰色聚类,遗传算法与模糊聚类结合运用的角度说明了模糊聚类与其他方法的相互渗透使用,以及模糊聚类在模式识别,图像处理中的作用。     

基于灰色模糊聚类的绿色写字楼造价估算研究

因绿色写字楼所具有的"模糊性"及其造价估算上的"灰色性"而导致在项目前期阶段往往难以准确、快速地进行造价估算的问题,本文提出了基于灰色关联模糊聚类的绿色写字楼造价估算模型。通过将灰色关联分析和模糊聚类结合运用,分别计算待估价数列和参考数列造价属性指标数据间的灰色关联度和Euclid模糊贴进度,再将二者综合得到原始聚类论域的综合灰色模糊相关贴近度集,通过该贴进度集构造初始数据的相似矩阵,经模糊传递闭包法复合后得到灰色模糊等价矩阵。通过选取不同的阀值对绿色写字楼造价指标数列进行动态聚类,在聚类中筛选出与待估价指标数列最为贴近的造价区间,结合实际情况确定最终估价。研究结果表明,该模型能够快速有效的估算绿色写字楼的工程造价,从而有助于建设方结合资金预算,及时、准确地做出对绿色写字楼的项目投资决策。     

基于模糊聚类分析的房地产投资决策评价

利用聚类分析方法,构建一种基于模糊聚类的房地产投资方案评价模型,采用模糊聚类分析的综合排序方法,实现对房地产投资的目标评价,实例分析验证了该方法的可行性,为决策者提供了一个客观可靠的决策依据。     

我国旅游上市公司绩效模糊聚类分析

结合旅游上市公司的财务指标,在数据规格化处理的基础上,采用欧氏距离方法建立模糊矩阵,利用平方法求解模糊等价矩阵,并按照一定的聚类水平进行模糊聚类,得到旅游行业企业的分类。利用此方法可以综合反映企业的财务状况和经营成果,为投资者和经营者提供更为准确、可靠的决策信息。     

商业银行信贷风险的模糊神经网络预警模型的构建方法

本文针对我国各类银行全面实行贷款风险五级分类管理,提出了构建信贷风险预警模型的方法。该方法首先应用聚类方法对指标进行筛选,然后以熵权法构建贷款风险综合指数,最后分别采用传统的数学方法和模糊神经网络方法实现对信贷风险的分类预警。     

THOCR-97鉴定意见

鉴定委员会受国家教委委托,对清华大学电子工程系研制成功的THOCR-97综合集成汉字识别系统(多文种OCR以及联机和脱机手写汉字、数字识别的集成系统)进行鉴定。(1)多功能高鲁棒性多文种印刷文本识别子系统,对汉、英、日、汉英混排、日英混排等多文种文本识别率高,具有很强的鲁棒性;可以识别各种图象格式的文档和FAX文档;可以对复杂报纸版面进行自动分析;可以进行表格的自动识别;可以对识别结果进行电子文档版面复原等,整个系统新颖,技术上有突破。(2)能同时兼容连笔和较少笔顺限制的联机手写汉字识别子系统,在联机手写汉字识别中首次提出利用模糊属性关系图FARG描述汉字,完成了一个高识别率、能识别连笔并且对笔顺限制少、可以识别国际一、二级汉字的联机手写汉字识别实用系统。该联机手写汉字识别系统在识别率及笔顺限制少和连笔字识别能力等方面有创新。(3)较高识别率的脱机手写汉字文本识别子系统,利用脱机手写汉字非线性归化和有效的特征抽取技术,较好的解决了脱机手写汉字字形变化多端的困难;基于上下文相关的汉字文本识别后处理有     

灰色模糊聚类在旅游景区顾客满意度测评中的应用

市场的竞争力来自于顾客的满意度。运用灰色关联分析和模糊聚类,以桂林九个4A级景区为例对旅游景区顾客满意度进行测评和分析。实例研究表明,该方法效率高、所需数据少、揭示问题清晰。     

基于MATLAB的煤炭上市公司模糊聚类分析

经济管理中常常需要按一定的标准(相似程度或亲疏关系)进行分类,而由于此类的分类往往具有模糊性,因此采用模糊聚类方法通常比较符合实际。本文采集六家具有代表性的煤炭上市公司的财务资料,意在通过对同一个产业内不同公司的基本面的挖掘,利用模糊聚类的方法对其进行分类,进而对公司所对应股票的当前价格及预期价格获得一个对比及操作上的参考价值。     

中国城市经济与交通状况的模糊聚类分析

本文利用模糊聚类方法,以为城市经济交通综合状况进行分类为目标,对国内的33个城市进行了聚类分析.通过分析聚类结果,我们发现城市交通状况与城市大小、城市区位有着较显著的关系.本文的聚类结果可以为更深入的研究提供材料,也可以为各地政府制定相关交通政策提供依据.     

基于阶跃边缘多尺度梯度的无参考图像模糊度估计

针对数字图像的客观质量评价,从图像模糊距离的角度,提出一种基于阶跃边缘多梯度的无参考图像模糊度估计方法.单独的边缘检测方法和模糊度估计.实验结果表明,和传统方法相比,该方法更为精确,结果和人们的主观判断有很好的一致性.     

基于知识图谱的数字时代高职院校劳动教育体系构建研究

随着数字时代的来临，新兴数字技术与各行各业深度融合，改变着劳动的内容与方式，也使劳动教育面临新的机遇和挑战。为了加强数字时代的劳动教育，以CNKI数据库为资料来源，借助CiteSpace软件中的关键词共现、关键词聚类、关键词时间线聚类功能对其中收录的高职院校劳动教育文献进行可视化分析，从而重点研究数字时代高职院校劳动教育的内涵、主要问题、体系构建路径。数字技术革新了劳动教育的观念、主体、内容、方式，改变了社会主义建设者和接班人的劳动精神面貌、劳动价值取向、劳动技能水平，也为高职院校今后开展数字劳动教育提供参考作用。     

基于数据挖掘的DBSCAN算法及其应用

利用基于数据挖掘技术的DBSCAN算法,提出了解决图像分割的新方法。把数字图像按照点的分布情况建立图像样本数据库,然后使用密度聚类法,利用DBSCAN算法进行图像分割。它能找到图像样本比较密集的部分,并且概括出图像样本相对比较集中的类,并可在带有＂噪声＂的图像中进行聚类,完成图像分割,有较强的抗＂噪声＂能力。     

手写数字识别论述

数字是字符的一种,数字识别技术是字符识别技术的一个重要方面.因此,数字的识别方法应该是一种具有自适应、抗干扰、能够有效地解决手写数字分割、统计模式识别与结构模式识别相结合的方法.手写数字识别研究的对象是:如伺利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字.     

基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法

将K-means聚类算法应用到无线局域网（WLAN）位置指纹定位中，虽然可以缩短定位时间，但是容易降低定位精度。为了解决此问题，提出了基于改进指纹聚类的WLAN定位优化方法。首先根据接收信号强度标准差来优化初始聚类中心的选取,然后对指纹数据进行聚类处理,最后进行在线定位。实验结果表明，与传统的WLAN位置指纹定位方法和K-means聚类定位方法相比，基于改进指纹聚类的定位优化方法不仅缩短了定位时间，还能有效提高定位精度。