基于模糊相关度的模糊聚类有效性检验方法

本文在模糊聚类算法基础上,提出了对聚类效果进行有效性检验的方法。在考虑不同指标权重、相对隶属度和距离函数的共同作用下,引入模糊划分的类间模糊相关度公式,并定义了聚类有效性函数来优选最佳聚类数,引用划分的平均模糊熵对有效性检验方法确定的最佳聚类数进行验证。通过实例应用,结合成因分析与二元对比法确定各指标权重,对聚类有效性函数的性能进行了检验,分析聚类效果,说明了本文提出的模糊聚类有效性检验方法具有较好的判断功能。     

煤与瓦斯突出预报的模糊聚类相似分析法

影响煤与瓦斯突出的因素多数是定性的或是模糊相似，采用模糊聚类分析方法对煤炭与瓦斯突出程度进行分析，建立模糊模式；应用模糊相似选择原理进行评价，以模糊模式为评价对象，以待预报样本为参考对象，根据模糊模式与以待预报样本的相似程度进行预测预报。哪一模式与预报样本最相近，等待预报样本即属于那一突出类型。采用模糊聚类及模糊相似原理2种方法结合分析预测，不仅克服了模糊聚类单一分析方法的不确定性，使定性预报转为定量预报，而且提高了预报效果的准确程度。实例分析表明，这是预报煤与瓦斯突出危险程度的一种较好的方法。     

两级模糊分级聚类法在斜坡带稳定性综合评价中的应用

针对斜坡稳定性分带界限存在的模糊性,应用模糊数学理论建立多级模糊分级聚类法.介绍了两级模糊分级聚类在斜坡稳定性分带中的计算方法及步聚.通过两级模糊分级聚类法,分选出了与某地区斜坡带相吻合的稳定性类型.并与其它方法计算结果进行对比,说明两级模糊分级聚类法的应用效果较好,是一种简单快速的好方法.     

地下矿山工程围岩稳定性模糊动态聚类分区

针对梅山铁矿二期工程开拓设计的需要, 本文介绍了梅山地下矿山工程围岩稳定性模糊动态聚类分区的研究方法及其部分结果。该研究首先涉及分区资料的获取, 整理与分析；其次是分区因素的选取与指标确定；最后是模糊动态聚类分析方法在工程围岩分区中的应用。     

模糊属性自动机在多类异常识别中的应用

本文将句法模式识别理论与地质科学中的有关理论相结合,提出了识别多类异常的模糊属性自动机。它具有识别时间短,效率高等特点,在矿藏预测、预报以及其他领域具有广泛的应用前景。     

水库控制流域汛期分期的有效聚类分析

受诸多因素影响的水库汛期分期其实质是一个聚类数目未确知的高维时间序列聚类问题,它要求聚类方法具有能处理高维和时序性数据,且能同时回答聚为几类最为合理的能力。鉴于目前常规聚类方法不同时具备这些能力,在模糊C-均值聚类和紧密与分离聚类有效函数的基础上,提出了能够处理高维时序聚类问题的动态模糊C-均值聚类分析方法和相应的时序聚类有效性函数,耦合二者建立了适用于汛期分期的有效模糊聚类分析方法,提出采用实码加速遗传算法优化求解,克服了模糊C-均值聚类方法常规迭代优化求解对初值敏感的困难,并给出了完备的建模步骤和模型的合理性检验。最后,将模型应用于滦河流域潘家口水库汛期分期中,得出了合理的结论。     

复杂系统模糊模式识别动态规划模型研究

将模糊识别集合算子和非结构决策分析方法引入模糊动态规划中,推导出了两种求解复杂系统多目标多阶段决策问题的方法:级别特征值最小法和阶段模糊识别递推法。这两种方法具有不同的递推方程,可以应用于不同的情况,从而形成了模糊模式识别动态规划模型。此模型可以有效地获取和集成决策者的经验知识和偏好。此模型已应用到实践中,并取得良好效果。     

模糊聚类在地层分析中的应用

传统上,对于依据原始资料进行地层的划分与合并往往依靠工程师个人的经验与习惯。引入了模糊聚类概念,提出了一种根据基本物理力学指标进行土层归并分类的合理方法,物理意义明确,计算简捷,具有普遍意义。还提出了一种用参数的变异系数来检验模糊聚类结果的方法,使模糊聚类的结果与统计参数对应起来,从而使验证结果满足规范的规定,保证了地层归并的合理性。     

基于集对分析和模糊集合论的水体营养化评价模型的应用研究

尝试在水环境评价领域引入并应用集对分析和模糊集合论，结合水体营养化等水环境评价中模式识别、等级评价问题的实际应用，将相关的概念和理论进行拓广，定义了广义联系熵和广义相对隶属度。分别建立了基于集对分析的水体营养化评价一级模型和基于集对分析一模糊集合论的水体营养化评价二级模型。我国12个有代表性的湖库营养化程度评价的应用实例表明：所建模型的评价结果与调查结果相符，与单一模糊模式识别结果基本相符；二级模型与一级模型和单一模糊模式相比，评价结果相对全面，更符合用水障碍调查结果的实际情况；而且从广义联系熵判断，二级模型的广义联系熵较一级模型和单一模糊模式大一些，即更好地反映了待评价水样与评价标准两个集合的确定不确定关系和联系程度，从而在一定程度上验证了所建模型的有效性和简便性。文中所用理论方法和所建模型也可推广应用于其他领域。     

模糊聚类分析法与舒卡列夫法在小范围内岩溶水化学分类中的比较分析

以西龙河峄山断层带水源地岩溶水系统为例,着重利用模糊聚类分析法进行了岩溶水化学分类,并且与舒卡列夫分类法得到的结果作了比较分析,最后得出结论:模糊聚类分析法分类更合理,更能系统地、全面地反映地下水各种属性、含水层间的水力联系以及地下水的补排关系.     

基于DRASTIC的地下水易污染性多目标模糊模式识别模型

介绍了目前国外广泛应用的含水层易污染性评价的DRASTIC模型,分析了该模型存在问题及产生原因,讨论了含水层易污染性及其评价中存在的模糊性,建立了多目标模糊模式识别模型,给出含水层易污染性评价大小的习惯性描述语言.分别用DRASTIC模型和多目标模糊模式识别模型对一个应用实例进行了研究,由评价结果的分析比较结果表明,多目标模糊模式识别模型比DRASTIC模型更真实地反映含水层易污染性.     

双目标耦合不确定性模糊模式识别模型

本文在陈守煜建立的模糊模式识别理论的构架基础上,将加权广义距离与模糊熵最小作为模式识别的复合目标函数,建立了考虑随机和模糊不确定性,使目标函数最小的新型模糊模式识别耦合模型。应用此模型对我国12个湖库的富营养化程度进行综合评价,并与原模型的双目标结果进行比较,说明本文建立的模型考虑了不确定性因素的优越性。     

基于模糊聚类分析和模糊模式识别的煤与瓦斯突出预测

煤与瓦斯突出发生的内在机理复杂,突出影响因素与突出事件之间的相关规律具不精确性和模糊性,使得基于经验的传统预测方法和基于数学建模的统计预测方法的应用受到很大限制。提出了采用模糊聚类分析与模糊模式识别方法相结合的煤与瓦斯突出区域预测方法。首先采用模糊聚类分析对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立不同程度的模糊模式,然后对待预测样本进行模糊模式识别,以此来预测待测样本的煤与瓦斯突出危险程度。实例验证表明,本法预测可靠。      

基于模糊模式识别的支持向量机的回归预测方法

尝试把最近发展起来的支持向量机引入水文预测中,建立了支持向量机水文回归预测模型,为小样本情况下水文预测提供一种行之有效的可选择的方法。在此基础上,为了更好地处理水文系统中广泛存在的不确定、模糊信息,进一步把模糊模式识别理论引入支持向量机,提出一种模糊模式识别核函数。该核函数具有更明确合理的物理意义。冰凌预测实例表明了SVM水文回归预测方法及模糊模式识别核函数的有效性和可行性。     

基于模糊模式识别的地下水水质综合评价研究

地下水质量的优劣是影响水资源可利用性的一个重要方面,因此对地下水水质进行合理评价是水资源开发利用、保护的依据。本文根据水质评价的特殊性,就模糊模式识别模型进行了改进,将改进的模糊模式识别模型应用于江阴市地下水水质综合评价,将评价结果与基于熵权法赋权的模糊综合评价及传统模糊综合评价结果进行了对比分析。研究表明:模糊模式识别方法对地下水水质评价问题具有较高的数值稳定性和适用性,模糊模式识别法评价的水质级别趋于平均化、中间化,本文提出的模糊模式识别理论模型应用于典型案例地区地下水水质评价是有效可行的。     

模糊数学在数字测井解释岩石强度中的应用

目前岩石相对硬度分六个等级,在实际工作中,可不考虑某一岩石的抗压强度的准确性,只需求出它隶属于某一级硬度的可靠程度即可,为此提出模糊模式识别方法解决这类问题:首先确定与岩石抗压强度相关的3个数字测井参数——强度指数、杨氏模量、密度参与计算,然后分配相应权重,构建与硬度级别相对应的6个模糊子集,最后建立判别岩石硬度分级的6个隶属函数作为模糊模式识别岩石硬度等级。判别原则:将任一深度的强度指数、杨氏模量、密度3个数据加权求和,将其值作为判别对象依次代入6个模糊模式得到6个计算值,按照最大隶属原则,确定其相对的硬度级别,该值越接近1,则其隶属于那个硬度级别的程度就越大。     

基于动态聚类分析和模糊模式识别法的北京城区汛期降雨时空分布规律研究

以北京城区近十几年汛期50场暴雨过程为样本,利用动态聚类分析和模糊模式识别方法对单站雨型和降雨整体空间分布特征进行了研究,得到北京城区汛期最容易发生的雨型以及时空分布规律。结果表明,北京城区汛期主要发生前单峰型雨,峰值集中且极值雨量大,容易造成内涝积水。发生双峰型雨的次数较少,且极值雨量较小,对内涝积水影响相对较小。     

径流预报的模糊神经网络方法

径流预报是水资源系统优化调度的重要因素。探讨了神经网络及模糊模式识别的部分理论,在通常的神经网络预报模型及模糊模式识别预报模型的基础上提出了一种模糊模式识别神经网络预报模型及其相应算法,加强了系统的知识表达能力,使预报结果更为可信。通过实例计算,验证了模型的可行性以及所给算法对模型训练的有效性,从而为径流预报提供了一种新方法。     

模糊聚类实现岩性自动划分

利用测井数据中的自然伽玛、中子、声波和密度测井曲线所蕴含的岩性信息,用模糊聚类算法实现岩性的自动划分。该方法识别准确度高,可靠性强。通过对川西坳陷十八口井的实际应用,此方法在低孔低渗的致密碎屑岩岩性划分中取得了良好的效果。