模糊聚类法

摘要： 气候变化已成为当今世界公认的最重要的环境问题。深入研究塔里木盆地对气候变暖的响应,对水资源可持续利用具有重要意义。本文根据盆地内25个站点近46年来的气象资料分析了盆地气候变化的特征,结果显示塔里木盆地气候存在着变暖的趋势,降水也有增加的趋势,90年代以后增温、增湿都较显著。塔里木盆地气候变化存在明显的区域性,各测站气候倾向率变化幅度不同。

摘要： 水团的季节分布特征及温盐结构的时空变化对近海水文、气候渔场位置有着重要影响.基于东海西部近海春、秋季航次的温盐深实测资料,分析了温度和盐度在平面和垂向上的空间分布特征,并采用模糊聚类法及T-S相似度法将调查海域的水团划分为5类:闽浙沿岸水、混合水、台湾暖流水、黑潮表层水及黑潮次表层水.闽浙沿岸水在沿岸呈带状分布,春季其与混合水交汇时形成狭长的温、盐锋面.黑潮表层水在春季占据远岸海域深度<75 m的绝大部分海域,并在50 m层向岸延伸出两条高盐水舌;而在秋季仅分布在调查海域东北角,在东南部则被台湾暖流水取代.黑潮次表层水在春、秋季均存在跨陆架的涌升现象,秋季涌升至50 m层,并将台湾暖流水截断为南、北两部分.

摘要： 基于大连市登沙河监测断面的水质数据,采用系统聚类法、模糊聚类法和物元分析法进行优化,筛选代表性断面.结果表明,优化后的监测断面个数减少了40％,相关性较高的相邻断面个数由优化前的71％减少为54％,优化前、后的样本方差齐且均值无显著性差异.优化后的监测断面在显著提高效率的同时也确保了数据的代表性,使得断面重复布设情况得到明显改善.

摘要： 目前已有较多针对高压电缆交联聚乙烯绝缘的试验室加速老化研究,但评价服役电缆绝缘老化状态的相关研究少.为此,对22根110 kV服役电缆的绝缘进行了机械拉伸、交流击穿、热重分析、红外光谱等与绝缘老化密切相关的多个影响因子的检测,并通过线性回归方法分析,选取断裂伸长率、击穿场强、热分解温度、羰基指数和熔融温度5个强相关的影响因子作为服役电缆绝缘老化状态评估的特征参数.基于模糊聚类法建立了绝缘老化评估模型,计算了各特征参数的聚类中心,建立了隶属度函数,得到了22根110 kV服役电缆的绝缘老化程度.

摘要： 随着不动产行业的蓬勃发展,市场对不动产估价的需求越来越多,对不动产估价的专业性和科学性要求越来越高.估价方法中,市场比较法因易操作性和易理解性,成为估价师评估不动产的首选.但在市场比较法实务中,可比实例筛选原则较为随意,降低了不动产估价结论的可靠性,也增加了不动产估价师的执业风险.因此,文章基于模糊聚类分析法筛选市场比较法的可比实例,探讨实务工作的具体改进方式及实施过程,通过具体案例验证该改进方法的合理性和可行性,构建基于模糊聚类分析方法的市场比较法估价程序,为不动产估价提供科学的实践参考.

摘要： 以往分时电价的时段划分仅考虑负荷曲线的数值变化,忽视了时段划分对分时电价的制定和对用户行为的影响,使得分时电价优化受限,需求侧响应不能达到最优的效果。为此提出了基于用户行为的分时电价时段划分和价格制定模型,首先通过模糊聚类法初步制定峰段、平段、谷段,然后将峰谷时段的起始时间和终止时间设为待优化的变量,并根据消费者心理学建立用户电价电量响应行为模型,最后以用户满意度和电网收益最大化为目标,同时对分时电价和时段划分进行优化。仿真结果显示,与直接根据FCM模糊聚类分析方法划分时段相比,该模型更能针对负荷特性激励用户响应分时电价,促使用户响应曲线更加平滑,进一步降低调峰成本,验证了该模型通过优化时段划分方法提高社会福利的有效性。

摘要： 通过对A区管网基础数据收集和整理,建立某市A区供水管网水力模型.对其进行修正和校核,使其与实际管网相符.在现有测压点基础上,选择适合正常供水调度的模糊聚类法用以对测压点位置的确定,最终增加7个监测点对管网压力进行监测.

摘要： 针对现在大气环境的污染,我们采取了一系列的措施进行预防和改善,通过降低环境的污染程度给我们带来一个美好的生活环境.在进行环境监测的过程中,我们肯定会遇到大气环境质量评价,通过对各种条件的分析来判断大气的污染情况.但是我们所获得的有些信息并不是定量描述的,而是有一定的模糊性,因此模糊聚类分析便开始在大气环境评价中便得到了应用.本文对模糊聚类法的定义和实时步骤进行了介绍,同时分析了其在大气环境质量评价中的应用.

摘要： 无功补偿是配电系统管理的重要组成部分，它们是配电网降低损耗和改善电压质量的有效手段.配电网无功/电压问题是区域性问题，对配电网进行合理分区，同时在每个分区内确定合适的无功补偿节点将会提高配电网的电压稳定性，同时降低网络总损耗。rn 针对配电网电压无功优化问题如何正确快速解决，本文提出了基于空间灵敏度构成模糊聚类得到无功电压控制子区域的新方法。基于模糊聚类法本文利用“空间灵敏度”将配电网分成几个藕合强的小区，同时引入准则函数以避免由于人为给定分类数的不恰当所产生的分区不当问题。该方法能够合理配置无功电源并实现无功补偿分区域平衡，降低节点电压波动和减少了网络损耗。算例IEEE69节点系统的仿真结果证明了运用本文所提方法求出分区结果的合理性以及对子区域电压/无功问题的可控性，方案能够提高网络电压稳定性并降低网络损耗。因此，本文方法具有良好的实际工程应用前景。

摘要： 针对实际应用的坡度计算中没有考虑DEM高程精度的影响,本文提出采用模糊聚类法进行坡度分级,给出了具体的精度评定方法.用该方法对我国南方某地区某镇的第二次土地调查耕地成果数据进行了分析,并与传统的直接计算方法进行了比较.结果表明,两种方法得到的图斑坡度级基本相同;从总体分类精度与Kappa系数计算来看,两者基本接近,模糊聚类法略微优于直接计算法,而且由于其顾及了DEM高程精度的影响,得到的分级结果可靠性更高.

摘要： 继电保护设备在中国电力系统中一直发挥着重要的作用,多年来,中国在这个方面也取得了一个较好的成绩,但是随着经济的发展与各项事业的不断进步,电力系统中的继电保护设备也逐渐显示出了一些弊端,尤其是设备的周期检修,那么针对这样的状况,工作人员在对其进行深入研究的同时,提出了数据采集与监视控制系统在其设备中的应用.能够运用模糊的数学方法对数据进行处理,进而建立一个完整的状态信息数据库,实现对设备整个过程的监管和控制,这样做,不但能够实现对故障设备的分类检修,同时也有效的提高了设备检修的效率与质量。提出要对继电保护设备引入寿命管理机制，设立继电保护设备状态检修应急预案，要加紧继电保护设备状态检修相关法规的出台和完善。

摘要： 本文应用模糊聚类法、最优分割法和矢量统计法对南水水库汛期进行了划分。结合广东地区的降雨成因特性以及历史洪水,将南水水库汛期分为三期：3月上旬～4月下旬为前汛期;5月上旬～7月上旬为主汛期;7月中旬～10月下旬为后汛期,分期较为合理。

摘要： 根据水质监测断面布设总原则,以浦阳江干流9个水质监测断面2010-2014年监测数据为基础,采用历史数据分析法、物元分析-系统聚类法、模糊聚类分析法及贴近度法对9个监测断面进行优化分析,将9个监测断面优化为7个监测断面,优化结果通过F检验及t检验的一致性检验,优化结果科学有效,可为浦阳江水质监测断面优化工作提供参考.

摘要： 根据水质监测断面布设总原则,以浦阳江干流9个水质监测断面2010-2014年监测数据为基础,采用历史数据分析法、物元分析-系统聚类法、模糊聚类分析法及贴近度法对9个监测断面进行优化分析,将9个监测断面优化为7个监测断面,优化结果通过F检验及t检验的一致性检验,优化结果科学有效,可为浦阳江水质监测断面优化工作提供参考.

摘要： 根据水质监测断面布设总原则,以浦阳江干流9个水质监测断面2010-2014年监测数据为基础,采用历史数据分析法、物元分析-系统聚类法、模糊聚类分析法及贴近度法对9个监测断面进行优化分析,将9个监测断面优化为7个监测断面,优化结果通过F检验及t检验的一致性检验,优化结果科学有效,可为浦阳江水质监测断面优化工作提供参考.

摘要： 根据水质监测断面布设总原则,以浦阳江干流9个水质监测断面2010-2014年监测数据为基础,采用历史数据分析法、物元分析-系统聚类法、模糊聚类分析法及贴近度法对9个监测断面进行优化分析,将9个监测断面优化为7个监测断面,优化结果通过F检验及t检验的一致性检验,优化结果科学有效,可为浦阳江水质监测断面优化工作提供参考.

摘要： 根据水质监测断面布设总原则,以浦阳江干流9个水质监测断面2010-2014年监测数据为基础,采用历史数据分析法、物元分析-系统聚类法、模糊聚类分析法及贴近度法对9个监测断面进行优化分析,将9个监测断面优化为7个监测断面,优化结果通过F检验及t检验的一致性检验,优化结果科学有效,可为浦阳江水质监测断面优化工作提供参考.

摘要： 根据水质监测断面布设总原则,以浦阳江干流9个水质监测断面2010-2014年监测数据为基础,采用历史数据分析法、物元分析-系统聚类法、模糊聚类分析法及贴近度法对9个监测断面进行优化分析,将9个监测断面优化为7个监测断面,优化结果通过F检验及t检验的一致性检验,优化结果科学有效,可为浦阳江水质监测断面优化工作提供参考.

摘要： 基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN‑MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。

摘要： 广西是我国原木最大产地，其中桉树是主要品种，桉树的生长需要大量的肥料养分，导致土壤肥力下降，越来越贫瘠，地表结块，出现沙化。因此林地土壤肥力分析是一个迫在眉睫的课题。土壤肥力分析是科学施肥的基础，介于现有的土壤肥力测量步骤繁琐，效率低下，人工成本高。本文公开了基于模糊聚类算法的桉树土壤肥力分析方法，提出了一种经过灰度关联法加权处理后模糊聚类算法，对数据进行预处理，设定土壤成分权重，能有效区分土壤各属性之间的不平衡性，并综合考虑土壤中微量元素和有机质等养分实现对土壤肥力的精准分析，为科学施肥和防范土壤污染提供保障。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊聚类分析法的滑坡临界雨量阈值确定方法，构建算法实证模型，对滑坡临界降雨量阈值进行确定，通过德尔菲法进行模糊聚类因子的选取；基于此进行滑坡临界雨量阈值的模糊聚类分析，创建数据矩阵、标准化数据矩阵并建立模糊相似矩阵，最后进行模糊聚类并确定临界雨量阈值。本发明基于模糊聚类分析法的滑坡临界雨量阈值确定方法，严格的数学算法推导以及统计技术和物理手段，充分考虑区域各影响因子，从而确定降雨阈值。该方法准确度高，能满足当前滑坡预警报的要求，大大提高阈值准确性，临界雨量阈值的合理确定对保障滑坡预警报准确性有重要作用。

摘要： 本发明公开了基于子空间和模糊C均值聚类的风电机组轴承故障诊断法，利用随机子空间的线性状态空间模型

摘要： 基于密度聚类法和形态学聚类法的驾驶员注视点聚类方法，属于典型密度聚类方法和数学形态学聚类方法的聚类方法领域。包括：提出密度方法与数学形态学方法相结合的自适应DBSCAN-MMC方法；将方法用于驾驶员注视点聚类；首先使用注视点结构参数设置Eps的取值；通过DBSCAN得到MMC聚类的初始点集并确定聚类数目；使用自适应的MMC聚类减少DBSCAN聚类产生的离群点，并最终完成面向驾驶员注视区域的聚类。本发明充分利用了DBSCAN和MMC的不规则形状聚类优势并较好地弥补了两种聚类方法的缺陷，在进行驾驶员注视区域划分时聚类效果优于常规DBSCAN聚类方法和MMC聚类方法，提高了驾驶员注视点聚类质量。

摘要： 本发明公开了基于精准模糊聚类算法的居民电力数据聚类方法及装置，该方法包括：步骤1：推导精准模糊聚类算法的目标函数，并定义精准模糊聚类中心，计算隶属矩阵，控制精准模糊聚类算法的误差，使得精准模糊聚类算法的目标函数最小；步骤2：根据评价数据集聚类方法的度量指标，选取与居民电力数据可维护性和响度指标值影响最大的每类加权方法、低耦合度方法、对每个类的响应度方法这三个度量指标算得的度量值重新组合运算，得到一个影响精准模糊隶属矩阵精度的隶属系数，从而确定精准模糊聚类算法的聚类中心，并运用精准模糊聚类算法对数据聚类。本发明提高了聚类算法的准确度和精度，聚类算法的可维护性和响度指标值也得到优化。

摘要： 本发明公开了一种基于粒子群模糊聚类的服务聚类方法，包括：获取多个服务对应的服务数据；对所述服务数据进行预处理，以得到目标服务数据，所述目标服务数据中包括关键词数据和关键词词频数据；确定所述服务数据对应的服务的簇个数；初始化粒子群；确定每个粒子的适应度值；更新每个粒子的速度和位置；判断更新后的每个粒子的位置是否满足全局位置最优值；根据判断结果，对服务进行聚类处理，其中，当粒子的位置满足全局位置最优值时，则基于模糊聚类算法，对所述服务进行聚类；当粒子的位置不满足全局位置最优值时，则重复步骤5至步骤8，直到服务聚类完成。本发明能够考虑服务与服务之间的相互关系，从而提高服务聚类准确度。

摘要： 本发明公开了一种基于深度子空间模糊聚类的图像聚类方法及系统，涉及图像聚类技术领域。本发明包括：设计深度自编码器模型，初始化网络；基于输入样本与重构输出样本误差最小化，构建自表达模块损失函数，并对自编码器模型预训练，学习图像的低维空间特征表示；在自编码器模型目标函数中加入模糊聚类模块损失，构建基于模糊聚类的自编码器目标函数，对自编码器进行训练，进行网络参数再学习，并同时实现图像模糊聚类；输出图像聚类结果。实现了图像特征学习和模糊聚类同时进行，在深度自编码器特征学习过程中，增加权值正则化约束和非负权值约束，并在模糊聚类过程中，进行深度自编码器低维特征再学习，有效提高深度子空间聚类的性能。

摘要： 本发明涉及一种基于模糊聚类的全局子空间人脸图像聚类方法，将包含n个a×b像素规模的数据集拉长为一个数据矩阵，在得到预处理后图像数据矩阵X的基础上，构建基于模糊聚类的子空间人脸图像聚类模型：交替迭代优化构建得到的目标函数，通过Y和W,M的交替优化可以得到目标函数收敛后的隶属度矩阵Y和低维投影矩阵W，Z＝WTX为原始样本经过降维得到的低维数据矩阵。对隶属度矩阵Y按行选取最大值所在列，即可得到最后的聚类结果。本发明图像数据处理效率显著提升，将模糊聚类思想引入到低维子空间中，保持了数据的全局结构，并直接探索了低维子空间中最不相关的数据，避免了对数据进行降维操作，可以很好地处理高维度数据集。

摘要： 本发明涉及一种基于模糊聚类的图像鲁棒聚类方法，在聚类图像数据的同时，筛选出被噪声污染的图像，保留了纯净无污染的图像数据，对噪声变化具有较高的鲁棒性。并且本发明是一种无监督的算法，不需要用到标签数据，减小了大量的获取标签数据所用到的时间。算法在求解过程中不需要更新图矩阵，因此降低了算法的计算复杂度，加快了运算速度。因此可以实现对被噪声污染图像进行快速、有效且鲁棒的聚类。本发明可以通过迭代优化目标函数的正则化参数，自适应地计算出每个样本相应正则化参数，的在应用过程中极大地降低了调节正则化参数难度，节省了人力成本，在鲁棒地筛选出被噪声污染图像数据同时，提高了图像聚类准确度。