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。     

模糊聚类在销售人员绩效评价中的应用研究

通过对标准遗传算法遗传算子的改进和扩充,提高基于此改进遗传算法的模糊聚类分析方法的运行效率和准确度,并将其应用于人力资源管理系统中,对企业销售人员的业绩进行科学合理的评价。     

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。     

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。     

模糊聚类分析法在专有技术评估中的应用

运用市场法对专有技术进行评估的过程中 ,可以运用聚类法来选出参照物。运用模糊聚类分析法来确定参照物 ,较直观、而且科学 ,实际应用过程中可以根据具体情况采用不同的相似度以选出满意的参照物 ,为专有技术的市场法评估提供理论依据     

模糊聚类法在顾客需求分类中的应用研究

顾客需求是企业一切活动的根本出发点,有效地对顾客需求数据进行分析至关重要。本文把模糊聚类方法运用到顾客的需求分类当中,能够弥补定性分析的不足,从而提高了需求分析的科学性和有效性。     

广东省县域经济发展模糊聚类研究

广东县域经济发展相对滞后,根据广东省各县域经济发展水平现状,选取反映广东肖县域经济综合实力的经济总量、发展速度两个方面具有代表性的13个基础性指标,使用模糊聚类方法对广东县域经济进行分类,分析各类别县域经济的特点,提出广东县域经济的发展策略如下：推进改革试点;发展地方特色经济;促进县域产业升级;突出教育和增收两大主线.     

基于模糊聚类的手写数字识别

本文提出了—种基于模糊聚类的手写数字识别方法,该方法先对手写数字图像进行预处理,然后对数字图像进行特征提取,得到能反映数字样本的低维特征,最后用模糊聚类的方法识别手写数字,Matlab仿真实验表明,该方法运算速度快,识别率较高。     

高校科研经费绩效研究——基于模糊聚类与模糊综合评价

随着国家对科技投入的加大,高校承担的科研项目与经费日趋增长,如何既能保证高校科研经费合理合法使用,又能促进科研水平的提高与优秀科研成果的产生,成为高校的科研管理中难题。基于模糊聚类与模糊综合评价方法,从科研投入、运行及产出构建三个1级指标、七个2级指标、11个三级指标的科研经费评价指标体系,在权重处理上利用聚类法剔除偏离程度大的专家权重,并针对A高等学校科研经费进行了绩效评价,得出了科学的、可量化的评价结果。     

基于模糊灰色聚类法的植保无人机健康状态评估

为了预测和掌握植保无人机的健康状态,提出一种基于模糊灰色聚类法的植保无人机健康状态评估模型。实例表明：构建的评估模型可处理小样本、贫信息、少数据建模的问题,能够对植保无人机健康状态进行有效评估,降低设备故障率,具有很好的应用价值。     

基于模糊聚类的房地产投资风险评价模型构建

本文根据房地产投资风险评价的多目标、多因素特点,利用聚类分析的特性,提出了一种基于模糊聚类的房地产投资风险评价模型,采用基于模糊聚类分析的综合排序方法,结合了数据挖掘中的聚类分析和模糊数学中的模糊相似矩阵的思想,实现对房地产投资风险的多目标评价,并通过实例应用验证了这个方法的可行性。为决策者提供了一个综合全部指标信息的决策依据。     

基于聚类和模糊神经网络的软件维护工作量预测

在对软件维护工作量分析的基础上,利用聚类和模糊神经网络理论,建立了时间序列对象的预测模型,并应用于软件维护工作量的预测研究,从而探讨了一条适合软件维护工作量预测的新途径。     

基于模糊聚类的旅游客源市场细分研究

旅游市场细分是旅游目标市场营销工作的基础和关键。近年来,有关旅游市场细分方面的研究越来越多。本文探讨运用模糊聚类这一定量分析方法,划分旅游市场。首先选择旅行目的作为变量将旅游市场划分为若干市场,然后将旅游行业特征和旅游消费者需求特征作为划分市场的依据,将需求特征相近的子市场归为一类。在此基础上,旅游企业根据自身的资源状况、市场容量等因素,动态调整旅游细分市场的数量和规模,准确地定位目标市场,为企业战略决策、产品定位和营销提供一定依据。     

基于模糊聚类和层次分析法的区域配送中心选址决策应用

为了解决物流配送网络过程中常出现的突发事件以及降低企业运营成本,对百蝶物流企业区域配送中心选址进行了仿真实践研究。首先通过分析调研企业的网络现状,运用模糊聚类分析法得出选址地点的集合,其次结合层次分析法选出最优选址方案,然后应用模拟仿真法、数字仿真法和混合仿真法构建仿真模型对选址方案深入分析,最后优化模型并运用于物流中心选址决策中,以此提高企业的运营效率,增强市场竞争力,减少企业决策错误。     

基于模糊聚类算法对网店规范化管理的探究

随着科技的发展信息技术的普及,网店、网上购物已经成为人们生活的一部分。据统计,2008年我国参加网上购物的人数已经达到3亿。电子商务的发展已成为一种历史潮流,但也正是随着电子商务的兴起,网络交易中的不规范行为急剧增多。本文首先介绍电子商务中存在的一些问题,再对这些问题进行分析,之后介绍模糊聚类算法的一种并给出基于聚类算法的网络监管的方法。最后,根据真实数据对算法进行仿真测试。     

基于灰色聚类决策的人员选聘研究

灰色聚类理论作为一门数学工具,为人力资源管理的人员选聘提供了科学有效的思维方法,它能使企业在人员选聘过程中加大科学含量,实现从主观判断到客观评价的有效过渡。本文首先介绍人员选聘中的灰色聚类决策方法,再以某高校招聘一名教学科研人员为例,讨论灰色聚类决策在人员选聘中的应用。     

灰色定权聚类在住宅产品决策中的应用

在住宅产品选择决策时,我们除了运用基于市场调研为基础的定性分析方法外,我们还需要应用定量分析方法。本文运用灰色系统理论的知识,建立了灰色定权聚类决策的模型,把它应用于住宅产品的选择总去,为我们在房地产投资决策方面提出了一种新的方法     

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。     

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。