基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类分析

聚类分析是数据挖掘的一个重要研究课题,模糊聚类是聚类分析的一个有效手段。本文在分析AFS方法和FCM算法的基础上,设计了一个基于AFS拓扑和FCM的模糊聚类算法,进行iris数据的聚类实验证明它聚类结果优于传统的FCM聚类算法,具有很好的推广性和实际应用价值。     

基于AFS逻辑的模糊聚类分析

应用 AFS结构[8] 和 EI代数 [8] 给出一个新的模糊聚类分析方法。它和人类根据某些模糊特征对一些对象进行聚类分析的过程类似。并通过例子说明该方法分类的结果与用直觉分类的结果相似。     

基于混合型模糊聚类分析的降水区域分类法

在混合型模糊聚类分析的基础上,先用传递闭包法得出动态聚类结果,然后引用F统计量找到最佳分类,针对此最佳分类给出具体算法求得初始分类矩阵,然后利用模糊C-均值算法对初始分类矩阵进行迭代计算,对原分类结果进行软划分修正从而得出最终聚类结果.方法减少了两次人为因素对聚类结果的干扰.将其应用于降水区域划分的实证分析表明,可以对降水区域进行更为有效的划分.     

基于AFS模糊逻辑系统和贴近度的属性约简

在科学技术迅猛发展的今天．数据库被应用于人们工作生活的各个角落,数据量急剧增加。人们收集大量数据的目的是想从中得到有用的信息,而无用的信息充斥其中必然导致应用数据库效率的下降,因此数据库冗余数据的化简和属性的约简就变得很重要。本文应用一种新的模糊数学分析方法——AFS理论与贴近度相结合,得到了一种新的数据库属性约简方法。通过实例可以看出此方法在某些方面优于粗糙集的属性约简方法．而且客观、统一性强,便于理解,有利于人们进行数据挖掘。     

模糊聚类分析理论与应用研究进展

本文对模糊聚类分析在国内的理论与应用情况作了综述和评价，并介绍了作者在该领域的一些新成果。     

基于模糊聚类分析的教师课堂教学质量评价

用模糊聚类的方法对教师的课堂教学进行分类分析,选取合适的相似系数,建立模糊相似矩阵,用直接聚类法进行分类,它不能实现我们传统意义的名次排序,但它很好的实现了量化评价和质性评价的结合,实现了评价的诊断功能,为信息反馈提供了依据,充分发挥了评价的导向和激励功能.     

*EI代数上的拓扑分子格及其在聚类分析中的应用

在AFS代数和AFS结构的基础上,通过对AFS代数上的拓扑分子格结构的讨论,给出了EM中,由一些模糊概念生成的拓扑分子格所诱导出的X上拓扑的几点性质,并利用这些性质,对一个实际例子构造了隶属函数进行聚类分析,说明了这些性质在聚类分析中的应用。     

模糊聚类分析的新算法

提出了一种模糊聚类分析的新算法——追踪法 ,解决了以往模糊聚类分析计算量过大以及难于编程实现的问题 .该方法尤其适用于大规模数据的模糊聚类分析 ,对于模糊聚类分析的推广使用有重要意义 .     

模糊聚类分析在足球队排名中的应用

本文针对93年全国大学生数学建模竞赛B题,运用模糊聚类分析的方法,讨论了足球队比赛的排名问题,得到的结果是:T_7,T_1,T_3,T_9,T_(10),T_8,T_(11),T_(12),T_2,T_6,T_5,T_4,此排名结果合理、可信,并且对参数在一定范围内的变化有良好的稳定性。     

基于相对隶属度的织物风格模糊聚类分析

分析比较了统计数学、模糊数学和灰色数学在织物风格分析中的缺陷.特别针对模糊数学需人为确定隶属函数的缺陷提出采用基于相对隶属度的织物风格模糊聚类分析方法.以相对隶属度矩阵和模糊聚类中心矩阵的迭代求解为依据,对苎麻等十种织物的风格测试参数进行了聚类分析.通过聚类计算得到了织物相对类别特征值的聚类结果.经验证认为该结果符合客观实际和人们的感知经验.     

Fuzzy Topology Based on Residuated Lattice-Valued Logic

We use a semantical method of complete residuated lattice-valued logic to give a generalization of fuzzy topology as a partial answer to a problem by Roser and Turquette. This work is supported by the National Foundation for Distinguished Young Scholars (Grant No: 69725004), Research and Development Project of High-Technology (Grant No: 863-306-ZT06-04-3) and Foundation of Natural Sciences (Grant No: 69823001) of China and Fok Ying-Tung Education Foundation     

基于模糊聚类的语音识别

指出模糊聚类方法影响语间识别的正确率 ,提出用基于分解构造的模糊聚类方法设立语音模式的参考向量 ,说明该方法能提高语章识别的正确率。     

基于二元关系的直觉模糊近似空间与直觉模糊拓扑

讨论在一般二元关系下直党模糊近似空间诱导的直党模糊拓扑空问的若干性质;由直觉模糊拓扑空间诱导直觉模糊近似空同所需的TC条件及其所得近似空间的近似算子若干性质.     

基于集值统计的直觉模糊聚类

针对聚类问题中样品属性值不能或很难直接给出的情况,提出了一种基于集值统计的直觉模糊聚类方法,讨论了四种情况下的属性直觉模糊相似矩阵的公式,给出了聚类方法的步骤,最后通过算例 对该方法进行了说明和分析.     

基于模糊聚类的属性匹配算法

提出了一种基于模糊聚类的属性匹配算法。该算法采用能综合反映属性名称相似性和语义相似性的模糊相似关系,提高了属性匹配的准确率;以等价闭包法对相似属性进行模糊聚类,得到多层次属性分类结果,更客观真实地反映了属性匹配的模糊性;同时,属性匹配过程中不需要设置匹配参数,避免了人为造成的误差。     

一种具有综合评价功能的模糊聚类方法

证明模糊关系R为A∈F(X)上模糊等价关系的一个充要条件。定义A∈F(X)上的模糊相似关系，同时讨论上述模糊等价关系及相似关系的性质，给出一种具有综合评价功能的模糊聚类方法，该方法对解决具有某种模糊前提条件的聚类问题非常有效。     

模糊集IF-THEN规则的蚁群空间聚类分析

将蚂蚁的拾起和放下对象的行为表示为模糊集.通过模糊集的IF-THEN规则计算蚂蚁执行任务的激励和反应阈值,得到蚂蚁拾起或放下项目的概率,对蚂蚁的行为做出决策,实现对空间数据的聚类.以矿山实际测量数据为空间数据源,采用基本的蚁群聚类算法和模糊蚁群空间聚类算法分别对其进行聚类.通过对这两种算法的实验结果进行分析比较,证明改进后的算法提高了聚类效果.     

基于模糊聚类算法的客户细分研究

以客户关系为导向的服务经济时代,客户细分是企业判断具有相似特征的客户,并以此为基础有针对性的提供产品及服务的最为有效的手段.利用数据挖掘技术,将模糊聚类算法应用于客户细分中,以此寻找具有相似特征及价值的客户,并在电信行业中进行实证应用.