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模糊聚类分析是一种应用广泛的模糊数学方法,可广泛应用于各个领域.此文首先阐述了模糊聚类分析的基本思想和一般的步骤,然后采用模糊聚类分析方法对数码相机市场进行有效的分类.结果表明模糊聚类分析法对数码市场预测分析准确、有效,且比其他方法预测的更接近实际的市场行情. 相似文献
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本文给出了模糊聚类分析的基本方法步骤,然后根据抚州市的气候环境资料,用模糊聚类分析方法对抚州市的气候环境进行初步分类,最后给出使用模糊聚类分析方法时几个注意点。 相似文献
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模糊聚类分析是依据客观事物间的特征亲疏程度和相似性通过建立模糊相似关系对客观事物进行分类的方法,本文探讨模糊聚类分析在社会经济中的应用. 相似文献
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概述模糊聚类分析是模糊数学的一个分支。它的主要功能是进行多指标的综合分类。由于它能分析客观世界中的模糊现象,给人以清晰的答案,因而越来越受到人们的重视。目前已在很多领域中得到了应用,成为人们处理模糊问题的有力工具。本文试图介绍模糊聚类分析的基本思想和运用步骤,聚类分析采用模糊数学方法显得更客观,贴合实际,更加自然化,这就是模糊聚类分析具有很强生命力之所在。 相似文献
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模糊神经网络在龙滩库周区经济预测中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
本文将基于Ｔａｋａｇｉ－Ｓｕｇｅｎｏ模型的模糊神经网络用于龙滩水电工程库周区经济的建模与预测,并采用误差反传迭代算法训练网络权值及模糊子集的划分。对于库周区各主要产业经济的建模与预测结果表明,该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理诸如库周区经济系统这种具有一定程度不确定性的非线性系统的建模与预测方面有很好的应用价值 相似文献
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运用模糊数学的概念和方法对具有模糊性的观测结果进行处理和识别,构成了模糊模式识别的基本内容。本课题着重研究瞬态模糊模式识别、连续语音模糊识别、视觉识别、遥感图象高精度分类等,旨在提供新的识别方法,开辟新的研究途径,为上述一批模式识别问题勾画出一新的实用化理论框架。作为一门交叉学科,它的突破对人工智能、自动控制、信号处理等研究领域都有很大的推动作用,对机器智能问题的解决具有重要的理论和实际意义,在军事上和国民经济建设中都会有广泛的应用前景。本课题是国家自然科学基金委员会重大项目“模糊信息处理与机器智能”的课题之一。本文介绍了本课题实施近二年半来取得的成果和今后的研究计划。 相似文献
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对具有不同度量单位的财务数据进行了标准化,根据最大最小法计算了相关系数,建立了相似矩阵,根据指标之间的相似度进行了模糊聚类,利用TOPSIS方法进行了模式识别。随机选取了29家不同财务状况上市公司的真实财务数据进行分析,其中训练样本23家,待估样本6家。利用SPSS软件,经过非参数检验、正态性检验等分析,确定了聚类和识别的相关指标。在对财务数据进行标准化后,根据模糊聚类方法将23家上市公司分为4类,并根据TOPSIS方法对6家评估样本进行了风险识别,以帮助决策者对本公司的财务风险进行管理。 相似文献
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高校智力资本的综合评价问题已经引起学者很大的关注.提出一种新的基于"软计算"的模糊评价方法,采用消除个人主观波动和整体波动的模糊构权法,利用模糊曲线作为隶属函数对五所高校智力资本进行综合评价,再运用聚类分析方法得出其智力资本的合理分类. 相似文献
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为了提高电力负荷预测的精度,将天气、日期因素纳入到了计算的范畴中来,使用基于模糊聚类的对相似日进行选取,得出该日的短期电力负荷预测模型。本文算法将天气、日期因素建立起模糊系数特性映射表,实现了对应影响因素的量化处理,便于算法的实现。然后,使用模糊聚类算法对相关的数据进行分类,因为使用了相似日,因此,样本的数量得以大大减少,提高了算法的速度和准确度。本文的是力负荷模型将天气、日期考虑进了电力负荷预测影响的因素中去,减少了算法在预测上的随机性。仿真实验结果证明了该算法拥有更高的预测精度。 相似文献
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应用模糊神经网络综合评定混凝土强度 总被引：1，自引：0，他引：1
钻芯和回弹是两种常用的混凝土测强方法。为了充分利用这两种测强手段的特点,本文将模糊神经网络应用到混凝土强度综合评定中。由于模糊神经网络具有很强的自学习、泛化和模糊逻辑推理功能,它可以有效地映射出钻芯、回弹数据间复杂的非线性关系。通过对试验数据的仿真计算,其强度预测精度高于常规的综合方法． 相似文献
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模糊支持向量机（FSVM）具有很好的抗噪声能力,受到了很多专家的重视。然而模糊支持向量机算法的时间复杂度通常较高。针对这一不足,本文提出了一种基于核聚类的模糊支持向量机算法。首先根据核聚类算法对每一类原始样本进行聚类,然后对每一簇求样本中心,用样本中心作为新的样本点替换该类别的原始样本。最后本文算法利用中心距离型计算新样本的模糊权重,并利用模糊支持向量机算法进行求解。实验充分验证了本文算法相对于传统模糊支持向量机方法具有更快的分类速度。 相似文献
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神经网络与模糊理论相结合在股市中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
为了避免人类感情因素在投资过程中的影响,采用比较符合人类思维习惯的模糊控制方法和神经网络相结合对股票投资进行研究。通过不确定性人工智能,解决了在实际模糊系统中输入变量隶属函数和知识规则确定的难题,利用神经网络实现了变量之间的非线性映射,从而对股票的走势进行预测。 相似文献
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模糊神经网络（Fuzzy Neural Networks,以下简称FNN）是模式识别领域的研究重点,具有广泛的应用背景。但FNN在复杂模式,尤其是在图象这样的高维空间上的分类效果并不理想。文章提出了一种基于交互式隶属度调整的模糊神经网络分类器算法,并在ORL人脸库上验证了该方法的有效性。 相似文献
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为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐。实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法。 相似文献
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针对玉米秸秆调质机械在试验过程中,无法明确判断各因素条件下调质效果,该文通过论述模糊聚类的分析方法,通过试验,研究模糊等价矩阵的步骤及在调质过程中调质效果。深入掌握了模糊聚类分析的优点是在无任何专家经验的基础上,给出各个变量之间的关系,即用模糊的方法来处理农业机械中处理效果的聚类问题。对国内近几年来,基于模糊聚类分析以及其与优化算法、统计分析等方法相结合的改进的模糊聚类分析方法在机械中的应用进行了评述和展望。 相似文献
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小区间内分类数学模型是否具有模糊收敛性是处理数学问题分类的关键。对该类数学问题进行建模,验证了小区间内数学分类问题具有可行性和模糊收敛性。通过一种相位重组近邻点收敛的小区间分类算法,分析小区间特征数据点之紧邻点的收敛价值权重,过滤少数局部最佳特征数据的干扰,促进小区间分类数据近邻点的收敛性,提高数据分类收敛速度,采用马维尔条件对小区间数据分类解集进行约束,确保小区间分类模型的不动点存在且收敛,根据马维尔不动点定理得到,不动点产生的上下边界的解集中存在极限点,采用马维尔条件对小区间内分类数学模型的模糊收敛性进行验证。仿真实验对三类实际采集数据集进行模型验证,结果说明模型具有模糊收敛性。 相似文献