分享到:

聚类分析新方法的研究与应用

聚类分析在模式识别的研究中占有重要地位。本文针对现有聚类算法存在的问题,提出一系列新的聚类算法和新观点:竞争学习的新算法克服了现有竞争学习算法的缺陷,充分利用数据集的几何结构信息,提高了聚类速度和准确性,使竞争学习的理论得到进一步发展;隶属度的新解释对正确认识模糊聚类、硬聚类和可能性聚类的优点和缺点具有重要的理论价值;对手抑制式模糊C-均值聚类算法有效地提高了算法的收敛速度,具有较大的理论与应用价值;对现有的两类模糊C-球壳聚类算法性能的研究成果填补了球壳聚类算法研究中的空白;针对现有基于欧氏距离的模糊C-球壳聚类算法的不足,提出的新算法在收敛速度和聚类准确性上都具有优良的性能;基于距离修正的模糊C-球壳聚类算法有效地提高了算法的收敛速度;对模糊联想记忆规则的新观点,阐明了规则遗漏对模糊联想记忆性能的影响,澄清了模糊联想记忆创始人的一个不妥当的结论,对正确认识和理解规则的作用有重要意义;针对现有模糊联想记忆规则提取的聚类算法存在  (本文共140页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京航空航天大学
南京航空航天大学

基于阴影集和粗糙集的模糊聚类算法研究与应用

由于真实数据环境复杂,越来越多的数据分析采用集成的方法来完成,以解决单一方法无法完成的任务。因此,将多种理论相互融合,构造合适的数据挖掘模型来解决真实数据分析问题成为学术界的研究热点。在数据挖掘领域,模糊聚类算法得到广泛的研究与应用。目前的模糊聚类算法在数据挖掘应用中存在对噪声数据敏感,仅适合簇大小相似的球形簇划分等不足。近年来,随着阴影集、粗糙集、模糊集理论的发展,有学者将粗糙集、阴影集理论应用到模糊聚类中,用于有效发现噪声数据。本文结合阴影集和粗糙集理论,对传统模糊聚类算法进行较为系统的改进和创新,主要探讨了模糊聚类算法目标函数的改进,设计了适合多种类型的数据、任意分布数据集的模糊聚类改进算法,并提出了一种新颖的模糊聚类有效性指标。实验结果表明,本文提出的一系列有关模糊聚类分析的新方法取得了良好的效果,而且一些有益算法在民航机场噪声时间序列预测等相关领域得到了应用。本文的研究工作和创新点主要有以下几个方面:(1)提出了一种模...  (本文共119页) 本文目录 | 阅读全文>>

湖南大学
湖南大学

几种新化学/生物分析方法及分析数据建模算法的研究与应用

21世纪是环境科学、生命科学以及材料科学的世纪,这些科学的基础研究和高技术开发都需要分析科学的支持,同时也对分析科学提出了新的挑战。近年来分析科学发展极为迅速,在化学修饰电极、压电阻抗分析技术、色谱分析技术以及后端数据处理、算法建模等领域的研究十分活跃,取得了大量理论和应用研究成果,极大推动了相关学科的发展。本文在广泛的文献调研基础上,开展了下述几个方面的研究工作:1、采用β-环糊精/聚乙酰苯胺/多壁碳纳米管(β-CD/poly(N-acetyaniline)/M WNTs)修饰的玻碳电极(GC)测定对苯二酚(HQ)。采用循环伏安法研究了HQ与修饰电极上β-CD的包合作用。HQ被包合在β-CD的空腔内,可以观察到可逆的伏安图。并详细讨论了扫描速度、溶液pH和富集时间对HQ峰电流的影响。实验表明,在1×10-6~5×10-3 mol L-1浓度范围内阳极峰电流与HQ浓度成比例,线性回归方程为:I/μA=0.4197+15.3036...  (本文共145页) 本文目录 | 阅读全文>>

吉林大学
吉林大学

面向精准农业的空间数据挖掘技术研究与应用

随着“3S”技术在农业领域的不断普及,农业数据增长迅速,农业已成为空间数据挖掘最富有机遇与挑战性的应用领域之一。本文是在实施国家“863”项目“玉米精准作业系统研究与应用”的过程中,基于土壤肥力数据库和玉米精准作业的要求,利用空间数据挖掘技术,提出了解决玉米精准施肥、土壤肥力评价、地力等级分类和产量预测等问题的新方法,研究成果已成功应用于玉米精准作业智能决策系统中。主要工作和创新点:1.进行了基于空间模糊聚类算法的玉米精准施肥的研究。使用模糊聚类分析方法,建立土壤养分分类模型;利用八连通法进行空间聚类分析,并将模糊聚类结果应用于空间聚类。这种两阶段聚类方法优于传统的单阶段聚类,其分类结果对玉米精准施肥具有重要的指导意义。2.提出了基于加权的空间模糊动态聚类算法及在土壤肥力评价中的应用。该算法与基于模糊等价关系的传递闭包方法进行比较表明,其聚类准确率要明显高于未加权的模糊聚类算法。将其改进的算法运用到精准农业的土壤肥力评价中,与实...  (本文共118页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

水文系统模糊不确定性分析方法的研究与应用

本文在分析水文学研究现状及水文系统不确定性分析方法的基础上,阐述陈守煜教授建立的模糊水文水资源学发展历程及其在水文系统中的研究与应用现状,针对水文系统不确定性存在的复杂性与普遍性特点,对水文系统中的模糊不确定性进行了理论及应用研究。取得的主要研究成果如下:(1)通过分析指标值与目标期望值之间的关系,本文提出加权平均优选权重的算法,建立迭代算法模型。将此算法应用于计算龙凤山水库的流域R平均面雨量,体现了对泰森多边形法权重的优选过程。经过迭代模型对参数率定与检验的误差分析,总平均误差及每个样本的误差比泰森多边形法的误差要小。最后运用提出的模型与传统的泰森多边形法分别计算各场次洪水面雨量,并采用模糊优选神经网络模型进行径流预报与比较,说明迭代模型计算面雨量方法的可行性。(2)本文以陈守煜建立的模糊模式识别理论的构架为基础,鉴于设计洪水发生中客观存在的随机性与识别中存在的模糊不确定性,提出采用耦合思路,使随机分析、模糊分析有机地结合起来...  (本文共125页) 本文目录 | 阅读全文>>

大连理工大学
大连理工大学

图像纹理特征表示方法研究与应用

随着科技的快速发展,图像越来越成为人类生活和工作中用于传递信息和进行交流的重要数据载体,图像的有效表示是进一步处理图像的重要基础。用各种观察系统取得的图像很多都是纹理型的,可以通过图像的纹理分析提取许多有价值的宏观信息。由于纹理的复杂性,关于图像纹理的精确定义至今尚未给出,这也就给纹理分析带来了相当大的难度。一般地说,纹理就是指在图像中反复出现的局部模式和它们的排列规则,纹理特征是对区域内部灰度级变化的特征进行量化。纹理的视觉特征一般有三个基本量:周期性、方向性和随机性,其中周期性和方向性是两个高层次的纹理特征,可以用来指导纹理图像的知觉感知。本文主要围绕纹理特征的表示理论进行研究,主要以纺织图像处理为应用背景,包含以下几方面工作:1.周期性是纹理的一个重要特征,本文概述了周期性特征提取方法,并分析了傅立叶变换提取周期性特征的原理。文中给出纹理周期性特征度量方法。针对纺织工业中具有典型周期性的机织布图像,本文提出了一个具有仿射不...  (本文共117页) 本文目录 | 阅读全文>>