导读:本文包含了模糊聚类模型论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:GM(1,1)模型,模糊聚类分析,国际航运复苏
模糊聚类模型论文文献综述
李春晓[1]（2019）在《基于GM(1,1)预测模型的国际航运复苏因素模糊聚类分析》一文中研究指出运用GM(1,1)模型对国际航运复苏态势进行预测,根据预测结果应用模糊聚类分析的方法与理论,综合考虑影响国际航运复苏的各种因素,建立国际航运复苏因素分类数学模型。通过对国际航运复苏因素的分类,进一步反映国际航运复苏各因素之间的内在联系,为抓住航运市场反弹点,进一步复苏国际航运市场提供参考依据。(本文来源于《2019年海事管理学术年会优秀论文集》期刊2019-10-11）
许敏,贺松,张玉玺[2]（2019）在《基于空间域模糊聚类与CV模型的医学图像分割》一文中研究指出针对CV模型分割图像时存在的分割精度低及对初始轮廓敏感等问题,提出一种CV模型结合空间域模糊C均值聚类(Spatial fuzzy C-means,SFCM)的图像分割算法(SFCM-CV),用于边界不清晰、存在伪影且含有高噪声的MRI及CT图像分割。在利用空间域模糊C均值聚类算法对图像进行粗分割的基础上,用聚类信息来辅助CV模型设定初始轮廓,迭代演化分割出目标区域。实验结果表明,当迭代次数仅为50时,SFCM-CV算法分割人脑MRI图像的Dice系数为89.17%,比传统CV模型提高了38.9%。可知该算法对医学图像的区分度更高、分割效果更好。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2019年05期）
杨炎,高炜,杨胜强,田建艳,高云松[3]（2019）在《基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型》一文中研究指出目的实现滚磨光整加工工艺制定过程中滚抛磨块快速、准确地优选。方法在分析滚磨光整加工工艺特点的基础上,根据滚抛磨块优选的E-R图构建案例库,建立基于案例推理的滚抛磨块优选模型。针对不同案例特征属性的数据类型,选择合适的特征属性相似度计算方法;通过层次分析法确定案例特征属性的权重,采用加权最近邻居法计算案例间的综合相似度,并通过案例处理获得新问题的优选磨块。采用模糊C均值聚类算法对案例库中的冗余案例进行处理,实现案例库的动态优化。最后,采用实际的不同零件类型的不同数据进行仿真。结果大量仿真结果表明,采用模糊C均值聚类算法,处理案例库中的冗余案例,可以有效提高案例推理的检索效率和精度;针对实际的新问题,基于模型并通过案例检索、修正,可以从案例库中快速提取出新问题的相似案例,验证了模型的可行性和有效性,重要的是能够为新问题的磨块优选提供决策指导。结论基于模糊聚类的案例推理技术可以用于滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选。(本文来源于《表面技术》期刊2019年09期）
胡忠超[4]（2019）在《引入HMRF模型模糊聚类算法的遥感图像分类性能分析》一文中研究指出传统模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)聚类算法没有充分考虑图像中空间信息的约束作用,导致其对噪声比较敏感。为了改善上述问题,基于隐马尔科夫(Hidden Markov Random Field, HMRF)模型的模糊聚类算法被提出,该文将以遥感图像为研究数据,对该算法的分类结果进行定性评价。(本文来源于《科技资讯》期刊2019年20期）
杨炎[5]（2019）在《基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型研究》一文中研究指出零件的表面质量对零件的寿命和使用性能有着极大的影响,滚磨光整加工作为提高零件表面质量的重要方式,因具有加工成本低、可进行批量加工、生产效率高等优点而被广泛应用在零件的表面处理中。滚抛磨块是影响加工效果和加工效率的关键因素之一,目前在滚磨光整加工中,滚抛磨块的选取需要针对不同的加工对象及加工要求,实际加工过程中,需要在操作者丰富经验的基础上进行大量试验才能确定,缺乏更深层次的理论指导。同时,历史上已经形成的以传统纸质实验文件或电子文档为数据保存的大量成功案例又不能快捷有效的在新工艺方案制定过程中发挥作用。为此,如何利用已有的案例数据实现滚抛磨块的快速优选是非常有研究意义的。针对上述问题,本论文提出了“基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型”。首先建立滚抛磨块优选案例库,然后采用案例推理和模糊聚类算法实现滚抛磨块的快速优选,为了给用户提供友好、直观、便于操作的人机界面,采用C#语言设计滚抛磨块优选平台。本论文主要研究内容有:(1)深入分析滚磨光整加工的工艺流程,选取影响磨块优选的因素和磨块本身指标建立磨块优选案例库。(2)设计了基于案例推理的滚抛磨块优选原理框图,通过加权综合相似度进行案例检索,采用层次分析法确定案例特征的权重。采用工厂的实际数据进行仿真研究,结果表明,该方法可快速、准确地优选出所需磨块。(3)为了去除案例库的冗余案例,采用减法聚类改进的模糊C均值聚类算法对案例库进行精简。首先通过减法聚类确定模糊C均值聚类算法的初始聚类数上限和初始聚类中心,然后通过模糊C均值聚类算法对工厂实际的加工数据进行聚类分析,精简案例库,结果表明,该方法可有效地节省案例的存储空间,提高案例推理的检索效率。(4)在课题组已有的滚磨光整加工数据库的基础上,采用C#语言设计了滚抛磨块优选平台,将基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型应用在平台中,为用户搭建了滚抛磨块的智能优选平台。为了实现滚磨光整加工中滚抛磨块的智能优选,本论文采用模糊C均值聚类和案例推理建立了滚抛磨块优选模型。采用实际加工的零件数据进行验证,该方法在满足加工要求的同时,能够快速、准确地优选出待加工零件所需的磨块,为滚磨光整加工工艺实施时的滚抛磨块优选提供了决策指导。(本文来源于《太原理工大学》期刊2019-06-01）
付忠广,高学伟,李闯,刘炳含,王树成[6]（2019）在《基于改进模糊聚类与IPSO-SVM的燃煤电站NO_x排放多模型预测》一文中研究指出通过挖掘大量脱硝系统现场运行数据,提出一种新的多模型选择性催化还原(SCR)脱硝系统建模方法:首先对SCR脱硝系统进行理论分析和实际运行研究,应用改进遗传模拟退火的模糊聚类算法对训练集进行聚类划分,得到最优聚类效果;然后建立相应的支持向量机子模型,并采用改进的粒子群算法对模型参数进行优化,所建立的子模型通过隶属度值加权融合得到最终的整体预测模型。以某电站锅炉脱硝系统为例,对所提出的方法进行验证,并与其他建模方法进行比较。结果表明:所建立的模型具有较高的泛化能力和预测精度。(本文来源于《动力工程学报》期刊2019年05期）
林凡盛,赵国忱,徐邮邮[7]（2019）在《基于模糊聚类循环迭代模型的煤仓沉降预测应用研究》一文中研究指出针对神经网络等模型在时间、荷载等综合因素影响下预测精度不高的问题,提出将模糊聚类循环迭代模型应用于沉降预报,根据前期经验数据对后期沉降趋势进行模拟,引用平均相对误差、均方根误差分别衡量总体精度和偏差;经验证模型精度优于BP神经网络和支持向量机等3种方法。结果表明:基于模糊聚类循环迭代模型适用于多因素影响下的煤仓沉降预测,新沉降预测模型应用也将为工程设计应用提供更多参考。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年03期）
何晔,张晏铭,熊炜,邹晓松,袁旭峰[8]（2018）在《基于模糊聚类的连锁故障事故链模型研究》一文中研究指出在分析电力系统连锁故障发展一般规律的基础上,针对连锁故障事故链模型的不足,提出基于模糊聚类的连锁故障事故链模型。在事故链初始故障环节选取中,考虑系统的拓扑结构、运行状态以及故障概率影响,建立系统的综合关键指标,以系统中易引起后续连锁故障的支路集作为初始故障支路集。中间环节预测中根据连锁故障的发展规律建立综合评价指标,并引入加权模糊C聚类算法对中间环节支路进行分类,以指标值最高的一类支路作为下级故障环节,从而改进连锁故障事故链预测方法的不足,同时减少工作量。最后以IEEE-RTS79系统为算例,通过仿真分析验证了方法的合理有效性。(本文来源于《电气自动化》期刊2018年06期）
吴迪,张海涛,何斌,王全九,周蓓蓓[9]（2018）在《基于模糊聚类循环迭代模型的陕西省农业干旱风险评估与区划》一文中研究指出为了加强陕西省农业干旱风险评估和应急管理能力,以10个地级市为研究对象,选择表征农业干旱风险的危害性、暴露性、脆弱性和抗旱能力等方面的17个代表性指标,建立了具有区域适用性的农业干旱风险评价指标体系;基于模糊聚类循环迭代方法构建了农业干旱风险评估模型,并结合GIS技术,对陕西省农业干旱风险进行评估和区划研究。结果表明:全省农业干旱风险具有明显的区域差异性和规律性,极严重-严重干旱风险区主要分布在榆林、渭南、商洛地区;中度干旱风险区主要分布在延安、宝鸡和咸阳地区;一般-轻度干旱风险区主要分布在铜川、安康、西安和汉中地区,农业干旱风险总体呈北部地区大于南部地区,关中东部地区高于西部地区的特点。依据研究结果,为管理部门决策制定提出了不同风险区抗旱减灾措施建议。(本文来源于《干旱地区农业研究》期刊2018年05期）
钮永莉,陈晖,魏光杏[10]（2018）在《基于模糊聚类的神经网络模型研究及应用》一文中研究指出利用模糊理论和BP网络相结合组成的模糊神经网络系统,能够克服单独使用BP网络的局限性,但采用模糊神经网络解决实际问题时存在的难点是如何确定其结构模型.采用模糊聚类分析法对学习样本进行特征抽取,同时综合考虑样本的输入、输出信息,以确定隐层节点数和网络结构.通过对实验数据的分析,提出的模糊神经网络模型取得了理想的识别效果.(本文来源于《韶关学院学报》期刊2018年06期）
模糊聚类模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对CV模型分割图像时存在的分割精度低及对初始轮廓敏感等问题,提出一种CV模型结合空间域模糊C均值聚类(Spatial fuzzy C-means,SFCM)的图像分割算法(SFCM-CV),用于边界不清晰、存在伪影且含有高噪声的MRI及CT图像分割。在利用空间域模糊C均值聚类算法对图像进行粗分割的基础上,用聚类信息来辅助CV模型设定初始轮廓,迭代演化分割出目标区域。实验结果表明,当迭代次数仅为50时,SFCM-CV算法分割人脑MRI图像的Dice系数为89.17%,比传统CV模型提高了38.9%。可知该算法对医学图像的区分度更高、分割效果更好。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
模糊聚类模型论文参考文献
[1].李春晓.基于GM(1,1)预测模型的国际航运复苏因素模糊聚类分析[C].2019年海事管理学术年会优秀论文集.2019
[2].许敏,贺松,张玉玺.基于空间域模糊聚类与CV模型的医学图像分割[J].智能计算机与应用.2019
[3].杨炎,高炜,杨胜强,田建艳,高云松.基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型[J].表面技术.2019
[4].胡忠超.引入HMRF模型模糊聚类算法的遥感图像分类性能分析[J].科技资讯.2019
[5].杨炎.基于模糊聚类和案例推理的滚抛磨块优选模型研究[D].太原理工大学.2019
[6].付忠广,高学伟,李闯,刘炳含,王树成.基于改进模糊聚类与IPSO-SVM的燃煤电站NO_x排放多模型预测[J].动力工程学报.2019
[7].林凡盛,赵国忱,徐邮邮.基于模糊聚类循环迭代模型的煤仓沉降预测应用研究[J].测绘与空间地理信息.2019
[8].何晔,张晏铭,熊炜,邹晓松,袁旭峰.基于模糊聚类的连锁故障事故链模型研究[J].电气自动化.2018
[9].吴迪,张海涛,何斌,王全九,周蓓蓓.基于模糊聚类循环迭代模型的陕西省农业干旱风险评估与区划[J].干旱地区农业研究.2018
[10].钮永莉,陈晖,魏光杏.基于模糊聚类的神经网络模型研究及应用[J].韶关学院学报.2018