投影寻踪动态聚类模型

投影寻踪聚类模型在多因素聚类分析中被广泛应用并取得了满意的效果,然而,该模型还存在诸如密度窗宽参数取值经验确定等不足,有待改进提高.本文针对投影寻踪聚类模型的不足,首次把投影寻踪的思想和动态聚类方法结合起来构造投影指标,基于免疫进化算法,建立了投影寻踪动态聚类新模型.新模型一方面在整个运算过程中毋需人为给定参数,聚类结果客观、明确,另一方面,它还具有稳定性好、操作简便等特点.洪水分类的实际应用表明,投影寻踪动态聚类模型切实可行,取得了很好的效果,在多因素聚类分析领域具有广阔的应用前景.     

考虑决策者偏好的洪水灾害模糊聚类迭代评估模型

决策者偏好对洪水灾害的评估结果有重要影响.传统的评估方法可能会出现次要指标权重过大的情况,难以有效体现决策者偏好对评估结果的影响,为此将模糊聚类迭代模型推广到考虑决策者偏好的情况,并给出单一偏好条件下的理论解,提出了基于决策者偏好模糊聚类迭代模型.在该模型中,通过增加一个松弛因子构造一个增广拉格朗日乘子添加到模糊聚类迭代模型的目标函数中,将体现决策者偏好的不等式约束转化为等式约束,并依此求出该偏好条件下权重向量的解析解,可为考虑决策者偏好评估方法的研究提供理论依据;再根据样本特征值矩阵与解得的最优权重向量求出各样本的灾情综合评价值,结合最优隶属度矩阵确定各样本所属洪灾等级,各等级内部样本依据灾情综合评价值排序.该模型直接利用样本特征值矩阵对洪灾样本灾情大小进行识别,降低对最优隶属度矩阵的依赖性,使得排序结果更准确合理.最后,将该模型应用于2013年四川省部分地区洪水资料,验证了考虑决策者偏好模糊聚类迭代模型的理论结果,灾情综合评价值法的排序结果比传统的类别特征值法更合理.     

中国水资源利用效率评估模型构建及应用

构建了一种基于投影寻踪及遗传算法的水资源利用效率评估模型. 首先运用层次分析法(AHP)对指标集进行筛选, 利用Ward系统聚类方法划分样本初始等级; 以初始等级和所选指标为基础建立投影寻踪模型; 采用遗传算法进行求解. 并将所构建的模型应用于对我国31个省级行政区的水资源利用效率进行评估. 根据模型计算结果, 北京、天津、山西等地水资源利用效率较高, 而宁夏、广西、西藏等水资源利用效率低. 分析发现中国水资源利用效率具有较为明显的地域特征和区域差异, 其基本趋势是: 水资源短缺压力较大或经济较发达的地区水资源利用效率相对较高; 反之亦然. 水资源利用效率较高的地区呈现出万元工业增加值用水量少、 去变异化农业用水效率高、人均GDP高等显著特点.     

基于决策者偏好投影寻踪模型的多属性决策法

针对现有主观赋权法和客观赋权法的不足,提出了一种新的综合赋权方法——基于决策者偏好及投影寻踪聚类模型的综合赋权法。该方法运用投影寻踪聚类模型,把多属性决策问题中的高维数据转化到低维子空间,同时用自适应粒子群优化算法来优化投影指标函数和模型参数,获得了决策属性体系最佳投影方向和投影值,揭示了高维数据的结构特征。同时,也考虑了决策者对不同属性的偏好,使对属性的赋权达到主观与客观的统一。最后通过一个仿真实例说明了该方法的可行性与有效性。     

农业生产力综合评价的投影寻踪模型

提出了用投影寻踪模型进行农业生产力综合评价的新思路（PPEPC）,利用PPEPC模型可把农业生产力多维评价指标样本集综合成一维投影指标值,根据该投影指标值的大小谅可对该样本集进行统一评价。采用实码加速遗传传算法优化PPEPC模型参数,克服了常规投影寻踪方法计算量大、编程实现困难的缺点,为投影寻踪技术在各种综合评价中的广泛应用提供了新工具。     

一种使用支撑集的区域型模糊聚类算法

使用支撑集和模糊待分集的概念来描述数据集的分布。在此基础上提出了一种基于类别融合的区域型模糊聚类算法 (regionalfuzzyclusteringalgorithm ,RFCA) ,并就该模型的两个聚类参数 (δ和ε)对聚类性能的影响进行了分析。仿真结果表明 ,该算法有比常用的模糊C均值更好的聚类性能。     

基于CCPSO及PP模型的洪灾评估方法及其仿真应用

以求解洪水灾情评估问题为背景,针对洪灾评估模型参数难以优化这一问题,研究了一种混沌文化粒子群算法(CCPSO)。该算法将PSO纳入文化算法的框架,并在算法中引入局部遍历搜索性能较强的混沌搜索,组成基于PSO的群体空间以及基于混沌优化的信念空间,通过两个种群的独立演化及信息交流来提升算法的全局寻优能力。典型的测试函数的测试结果表明,CCPSO可以有效克服PSO存在的早熟收敛问题,全局收敛能力较PSO有较大提高。同时,为提高洪水灾情评估的灾情分辨率,提出一种基于CCPSO及投影寻踪模型的洪灾评估方法,该方法采用一种修正Logistic曲线来建立洪灾评估的投影寻踪模型,并使用CCPSO来优化投影指标函数以及模型参数。仿真应用结果验证了该方法的合理性及有效性。     

自适应特征熵权模糊C均值聚类算法的研究

特征权重算法对聚类效果有很大的影响,而传统的特征权重算法忽略了特征项在类间和类内的分布情况.因此,研究聚类后样本特征属性表现的有序性程度对聚类结果的影响,分析聚类后样本特征属性的分布情况,提出了一种自适应特征熵权模糊C均值聚类算法.该算法以聚类后的特征熵和信息增益作为准则调整特征权值,通过聚类与权重更新逐步迭代优化,直至获得最优的特征权值.实验表明,自适应特征熵权模糊C均值聚类算法能够有效地区分各个特征属性对聚类效果的重要程度;较于其它加权模糊C均值聚类算法,该算法能够得到更高的聚类准确率.     

投影寻踪模型在水资源工程方案优选中的应用

提出了水资源工程方案优选的投影寻踪(PP)模型的新方法。利用PP模型可把方案多维评价指标值综合成一维投影值,投影值越大表示该方案优选,根据投影值的大小就可对方案集进行优选。采用实码加速遗传算法进行PP建模,简化了投影寻踪技术的实现过程,克服了目前投影寻踪技术计算复杂、编程实现困难的缺点,为投影寻踪技术在水资源系统工程中的广泛应用提供了新的有力工具。应用实例的结果说明,直接由样本数据驱动的PP模型用于水资源工程方案优选简便可行,PP模型的投影值比较分散、易于决策,适用性和可操作性强,不需确定评价指标的权重,优选结果较为客观。     

引导函数支配的进化模糊聚类算法

建立了多维属性样本的模糊聚类目标函数.构建了引导进化算法收敛的指数函数曲线模型,给出了模型的参数计算方法.设计了一种具有全局变异和局部变异算子的进化模糊聚类算法,根据全局变异前后个体适应度值和分量值的变化趋势,实现定向变异,并给出了算法的种群进化策略.选择文本分类和点聚类计算实例,实验表明,设计的引导函数是有效的.进化模糊聚类算法具有较强的局部寻优能力,在收敛速度和聚类精度方面优于比较的遗传模糊C-均值聚类等算法.     

评估洪水灾情等级的投影寻踪模型

为检验所订洪水灾情等级标准的合理性 ,解决各单项指标灾情等级评估结果的不相容问题 ,提高灾情等级模型的灾级分辨率 ,提出了一种新的洪水灾情等级模型——投影寻踪 ( PP)模型 ,它的灾级是连续的实数值 .为减少 PP建模的计算量 ,给出了一套建模方案 ,构造了新的投影指标函数 ,并统一用实码加速遗传算法来优化投影指标函数和模型参数 .实例的计算结果表明 ,该方案是有效的和通用的 ,具有广泛的应用前景.     

模糊综合评判法与参数投影寻踪评价模型在农机选型中的对比研究

以6种型号的农业机器作为备选机型,分别利用模糊综合评判法与基于加速遗传算法(RAGA)的投影寻踪(PPC)模型进行数据处理,对备选机型选优排序;并对这两种选优模型进行对比分析探讨,指出两种方法利弊所在,同时针对不同归一化数据处理对结果产生的影响进行分析。为该方向的研究提出了新的思路模式。表1,参3。     

多维非线性时间序列的投影寻踪学习逼近

建立了多维非线性时间序列投影踪学习网络结构及算法,证明了投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性时间序列。解决了基于投影寻学习的多维非线性时间序列的建模和预测问题,实际应用例子表明该算法可行。     

基于知识元的非常规突发洪水事件演化风险研究

为解决非常规突发洪水事件风险分析中所存在的多因素高维数据与小样本数据信息不完备问题,将非常规突发洪水事件系统进行粒度分解,在知识元层建立基于投影寻踪及信息扩散的非常规突发洪水事件演化风险分析模型.利用知识元理论,将事件间的演化风险转变为事件所处情境内承灾载体状态属性变化引发输出属性变化的风险.根据承灾载体知识元内部状态属性阀值建立后续事件演化规则,利用投影寻踪方法与信息扩散理论,将监测样本所包含风险信息扩散到输出属性的风险指标论域控制点,计算事件演化概率分布,确定非常规突发洪水事件演化风险.以桃曲坡水库为例,在上游发生暴雨的情景下,计算水库水位上升向漫坝事件演化风险.实例分析结果表明,该演化风险分析模型能够根据风险等级标准和少量监测数据,对非常规突发事件风险概率分布进行动态定量分析与评估,帮助应急决策者实时掌握事件发展状况,及时做出应急响应,减少次生事件所造成的损失.     

基于类内差和改进划分系数的聚类有效性函数

针对改进划分系数对模糊聚类有效性的判决并不十分理想,提出了将类内差和改进划分系数相结合的两个聚类有效性函数。该聚类有效性函数从数据聚类效果要求类内样本越相似而类间样本相差越大的观点出发,通过将反映数据聚类类内紧致性程度的类内差和类间分离性程度的改进划分系数相结合,并考虑到模糊C 均值聚类算法的适用条件作为构造聚类有效性函数的约束因子,得到新的聚类有效性标准。给出应用该函数进行模糊C 均值聚类有效性判决的具体步骤,通过仿真实验证明该有效性函数具有良好的分类性能。     

投影寻踪方法在工程环境影响评价中的应用

简要介绍投影寻踪方法 ,并将其用于水电工程的环境影响评价 .应用表明 ,新的评价方法能利用一个综合反映多因素之间复杂关系的特征指标给出相应的评价结果 ,且根据计算结果还可以分析工程建设中严重影响环境质量的主要因素 ,为工程环境影响评价提供了一种计算过程简单、直观的新方法 .     

基于目标函数的直觉模糊集合数据的聚类方法

针对直觉模糊集合数据的聚类问题,提出了一种基于目标函数的聚类方法。该方法定义了直觉模糊集合间的加权相似性准则,解决了数据聚类过程中各维特征分配不均匀的问题。通过增加非隶属度参数对模糊c〖CD*2〗均值(fuzzy c means, FCM)聚类算法中的模糊划分矩阵〖WTHX〗U〖WTBZ〗和目标函数进行改造,进而给出迭代推导公式和算法描述,把聚类归结为一个带约束的线性规划问题,适用于大数据量的情况。最后通过典型实例验证了该方法的有效性和优越性。