模糊聚类在数据处理中的应用

在分析数据处理的意义基础上,提出了一种基于模糊聚类的数据处理方法。该方法不依赖于任何数学模型,通过对大量数据仿真处理,研究表明本文提出的方法能在保留原始数据的有用信息的基础上剔除冗余数据,侦破过失误差,减少随机误差。     

模糊聚类分析法在同义词研究中的应用

以往对同义词的研究只停留在判断某词与某词是否是同义词,是否构成同义关系上,本文从模糊数学的视角出发,认为语言中词语的同义关系是一种模糊相似关系,可以以此为前提对彼此间构成同义关系的词语进行模糊聚类分析。在具体的应用过程中,笔者引入了模糊数学、相似性科学和现代语义学等学科当中的有关方法和理论,不仅很好地体现了不同学科的结合,而且使我们对词语的同义现象有了一个全新的认识。     

模糊聚类在客户关系管理中的应用

企业积累了大量的客户消费数据,如何从大量的数据中发现用户的消费模式,对企业的营销策略具有重要的指导意义,数据挖掘技术正是可以从大量的数据中挖掘出对企业决策有价值的信息。针对客户数据的特点,提出一种基于Kruskal算法的最小生成树模糊聚类算法KTFC,并将其应用在客户关系管理中。实验证明,该模糊聚类算法可以有效地对企业客户群进行分类,并分析出每类客户的特点,动态地选取不同的λ值可以获得不同的聚类结果,大大地提高了聚类的灵活性。     

系统聚类在教育研究中的应用

聚类分析是运用数学的方法,研究各类事物之间的亲疏程度和对事物进行分类的一门科学.它包含了系统聚类、动态聚类、最优分段和模糊聚类等等.教育研究往往要考虑从面临的众多复杂的事物或因素中,找出主要矛盾或矛盾的主要方面.比如,在学校教育质量评价的研究中,就要对学校的办学思想、教学方法、师资状况及学生德.智、体发展等多方面的庞杂因素进行分析、比较.采用聚类的方法,可以从庞杂的因素中找出代表性大又便于评价的主要因素,也就是抓住其中的主要矛盾,作为学校教育质量的评价因素.本文着重介绍聚类分析中常用的系统聚类方法.系统聚类是将研究的样品看成各自独立的类,然后采用某些方法,将性质上最接近的类,逐步归并.使类的数目不断减少.直至归并成一类.它们     

模糊聚类算法在案例教学系统中的应用研究

针对传统案例教学系统检索效率不高,缺乏智能性等特点,本文提出采用模糊聚类的方法对学生和案例分别进行聚类分析,使得具有相同个性特征的学生划分到一个类中,同时对案例库中的案例根据相似性程度进行聚类组织,最后通过学生综合能力的测试,对具有相同认知能力的学生推荐合适的一组案例,优化了传统的CBR系统。     

模糊聚类在实训类课程成绩分析中的应用

成绩分析是对教学质量进行评价的一种手段,实训类课程由于其教学方法和考核方式的改革,传统的成绩分析方法已经不适用。本文使用模糊聚类的方法对实训类课程进行分析,能够使教师及时掌握学生的学习动态并加以引导。     

模糊聚类方法在测井相分析中的应用研究

在测井相分析的过程中,建立标准测井相数据库和对未取心井进行逐层岩性鉴别时一般都、首先要对测井相类型进行划分、文中讨论了模糊聚类方法的步骤以及模糊聚类方法在测井相类型划分中的运用、最后给出了一个应用实例。实践结果证明此方法是可行的、     

加权模糊聚类方法在煤矿安全事故中的应用

首先通过加权灰关联度定义了加权欧氏距离,给出了以F统计量确定最优γ阈值的方法.然后建立了基于灰关联度的模糊聚类分析方法.最后,以某煤矿集团的煤矿安全事故为例进行了实证分析,对事故进行了分类.分类结果表明:该方法实用有效,可作为有关部门进行煤矿事故分类和事故处理的决策依据.     

改进的模糊聚类在分类器设计中的应用

提出了一种基于改进的模糊C均值算法的分类器设计方法。该方法解决了分类过程中样本点分散和样本错分的问题。其基本思想是:在样本决策函数中引入隶属度函数,为了避免传统的隶属度函数归一化问题,引入放松的归一化条件,利用决策函数根据条件求偏导,得到经过训练的分类器。采用UCI标准进行数据集实验,实验结果表明,该算法具有一定的优越性。     

模糊c均值聚类在交通流高峰期确定中的应用

交通流高峰期是交通规划、交通控制中一个非常重要的概念．目前高峰期一般是凭经验人为确定的．文章利用模糊c均值聚类方法对交通流高峰期的确定问题进行研究．首先对模糊c均值聚类算法进行简要介绍,然后利用该算法对某城间高速公路交通流数据进行聚类分析,分别确定了该高速公路正、反向交通流的高峰期．结果表明,该算法聚类结果与经验交通流高峰期基本一致．     

模糊聚类法在矿井煤炭自燃预测中的应用

影响矿井煤炭自燃的因素包括煤炭自燃倾向性、地质条件、开采技术条件,煤炭自燃预测是一个模糊系统。应用模糊聚类分析法,将一定数量煤矿自燃信息作为样本进行聚类分析,可以得到煤层自燃危险程度模式,预测待开采煤层的自燃危险程度。     

模糊聚类在电子资源用户满意度评价中的应用

以问卷调查的形式对电子资源的满意度进行统计和模糊聚类分析,对其进行综合模糊评价,科学地评价电子资源的使用情况。实证表明,本评价方法具有合理性和较好的可操作性,为电子资源利用效率评价的定量化、规范化提供了一种有益思路。     

模糊聚类分析法在我国国际旅游市场中的应用

应用模糊聚类分析法,对我国8个地区的国际旅游接待市场进行聚类分析。在建立模糊等价关系的基础上,根据不同的需要,得到不同的分类结果,并结合旅游产品评价四象限法,对各个聚类对象进行分析。     

聚类自适应模糊控制器及其应用

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模糊C—均值聚类算法在客户满意度分析中的应用

客户是企业的重要资源和宝贵财富,是企业赖以生存和发展的基础。了解客户的需求,提升客户的满意度,成为众多企业关注的焦点。以某宾馆客户满意度分析为例,使用模糊C—均值聚类算法对客户满意度进行分析发现,客户最关心的是地理位置、服务态度、客房设施和员工素质等因素;较为关注前台服务、环境绿化、安全设施、客房服务、停车设施等因素;不太关注娱乐设施、周边环境、餐厅服务等因素;不关注会议设施和商务服务等因素。     

聚类技术在Web服务中的应用研究

通过对ProgrammableWeb在线社区进行研究,发现网站上的API服务数量庞大且含有丰富的数据信息。讨论了网页采集、数据预处理等相关技术,利用K Means和凝聚层次聚类技术在API服务数据集上进行实验,实验结果表明,K Means算法具有更好的聚类效果。     

加权模糊聚类算法在城市综合经济实力评估中的应用

综合经济实力反映一个城市的经济发展水平.该文运用加权模糊聚类算法,评估城市综合经济实力,并改进了指标权重的算法,避免不同属性对分类贡献无差异的问题.结合权重与模糊聚类算法,分析评估方案运用加权模糊聚类算法,评估河南省各市综合经济实力,结果表明,运用加权模糊聚类算法评价城市综合经济实力有效.     

聚类分析法在短跑教学中的应用研究

根据步长指数与步频指数的比值,应用聚类分析法对我院体育专业男、女生短跑类型分析、归类,从而分析我院体育专业男、女短跑类型特点及规律,从中找出不足,及时改进教学和训练方法。