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八达岭森林健康示范区森林火险等级区划的研究 被引量:16
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作者 谷建才 陆贵巧 +4 位作者 吴斌 余新晓 白顺江 张锁成 李校 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期46-48,共3页
针对八达岭森林健康示范区森林火灾发生特点与规律,选取海拔高度、郁闭度、经营措施、距旅游点的距离、优势树种、林道距离6个影响林火发生较大的因子,运用聚类分析的方法,对八达岭森林健康示范区的121个小班进行了森林火险等级区划,把... 针对八达岭森林健康示范区森林火灾发生特点与规律,选取海拔高度、郁闭度、经营措施、距旅游点的距离、优势树种、林道距离6个影响林火发生较大的因子,运用聚类分析的方法,对八达岭森林健康示范区的121个小班进行了森林火险等级区划,把森林健康示范区分成3个火险等级区,通过实际调查,分类小班和实际情况较一致,为林业部门进行森林火灾管理提供有价值的参考,从而达到防灾减灾,保护森林资源的目的。 展开更多
关键词 林火 火险等级 分析 因子
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我国东部夏季雨带的气候分类及其环流特征 被引量:15
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作者 赵汉光 张先恭 《气象》 CSCD 北大核心 1993年第9期3-8,共6页
利用主分量分析和K-均值聚类分析的方法,对我国东部夏季雨带进行客观的气候分类。分析表明:当聚类因子(N=4),聚类数(K=2)时,第2主分量成分是在所有聚类因子中起决定性的因素,它不仅反映出两类不同雨带类型及其强弱的变化,而且在环流特... 利用主分量分析和K-均值聚类分析的方法,对我国东部夏季雨带进行客观的气候分类。分析表明:当聚类因子(N=4),聚类数(K=2)时,第2主分量成分是在所有聚类因子中起决定性的因素,它不仅反映出两类不同雨带类型及其强弱的变化,而且在环流特征上具有显著性的差异。 展开更多
关键词 雨带 气候 大气环流 因子
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一种快速的支持向量聚类雷达信号分选方法 被引量:2
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作者 李文君 鱼佳欣 周春来 《现代电子技术》 2013年第17期65-67,共3页
针对现有支持向量聚类算法复杂度较高,在密集、复杂、多变的现代雷达对抗信号环境中,无法同时满足雷达信号分选的准确性和实时性,提出了锥面映射支持向量聚类的雷达信号分选方法,并利用熵表征的聚类因子调整验证聚类效果。仿真结果表明... 针对现有支持向量聚类算法复杂度较高,在密集、复杂、多变的现代雷达对抗信号环境中,无法同时满足雷达信号分选的准确性和实时性,提出了锥面映射支持向量聚类的雷达信号分选方法,并利用熵表征的聚类因子调整验证聚类效果。仿真结果表明,该方法在保证信号分选正确率的同时,可有效提高雷达信号分选速度,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 雷达信号分选 支持向量 锥面映射 熵表征 因子
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海洋预警报产品抽稀方法研究——以海流数据为例 被引量:1
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作者 柳力多 孙永华 +1 位作者 李小娟 滕骏华 《工程勘察》 2015年第8期74-78,共5页
在确保海洋预警报产品质量的前提下,基于抽稀比例要求,定量抽稀海量数据,从而快速、准确地进行海洋预警报产品可视化表达。以海流数据为例,提出基于空间分层抽样的抽稀方法。将统计学中的抽样理论应用于海流数据的抽稀方法中,通过对海... 在确保海洋预警报产品质量的前提下,基于抽稀比例要求,定量抽稀海量数据,从而快速、准确地进行海洋预警报产品可视化表达。以海流数据为例,提出基于空间分层抽样的抽稀方法。将统计学中的抽样理论应用于海流数据的抽稀方法中,通过对海流数据单一聚类因子加权处理,得到综合聚类因子。基于综合聚类因子建立"抽稀框",在充分顾及局部环境内海流大小和方向奇异值的前提下,进行冗余点的删除。从而保证了抽稀后海流预警报产品质量和可视化效果。 展开更多
关键词 GIS 数据抽稀 抽稀比例 因子 抽稀框
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西安市户县土地利用分区研究 被引量:1
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作者 戴淼 向亚丽 《西部大开发(土地开发工程研究)》 2016年第2期66-72,共7页
土地利用分区是土地利用总体规划的重要组成部分,是根据区域内地形地貌多样,社会经济发展程度不同,土地利用地域分异,对土地资源进行科学、合理的分区。本文综合运用了叠置法、主成分分析、聚类分析法三种方法,其中主要叙述主成分分析... 土地利用分区是土地利用总体规划的重要组成部分,是根据区域内地形地貌多样,社会经济发展程度不同,土地利用地域分异,对土地资源进行科学、合理的分区。本文综合运用了叠置法、主成分分析、聚类分析法三种方法,其中主要叙述主成分分析法确定聚类因子的过程,基于区域内各个土地单元在主成分上的得分作为聚类因子,进一步对户县16个土地单元做聚类分析和土地利用分区,并分析各土地利用区特点,确定土地利用合理方向,为今后土地利用管理提供科学依据。 展开更多
关键词 土地利用分区 主成分分析 因子 户县
原文传递
甘肃省林业气候区划 被引量:1
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作者 陈昌毓 《干旱气象》 1993年第1期17-20,共4页
根据甘肃林木生长与气候因素的相关分析,选取8个对林木生长影响较大的气候因素作为聚类因子。应用模糊聚类方法,把我省划分成9个不同类型的林业气候区,并对各分区作了较详细的评述,提出了保护和发展林业的对策。
关键词 甘肃林业气候 因子 区划
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聚类因子分析在太湖水质参数评价中的应用 被引量:22
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作者 张绪美 董元华 +1 位作者 石浚哲 王辉 《安全与环境学报》 CAS CSCD 2006年第6期58-62,共5页
为明确太湖水质恶化的主要影响因子,利用2005年太湖常规监测数据,通过聚类因子分析法对太湖水质参数进行了分析。结果表明,聚类分析将太湖按其污染程度分为4个湖区,这4个湖区在污染状况上的空间分布与太湖富营养化分布趋势基本一致。通... 为明确太湖水质恶化的主要影响因子,利用2005年太湖常规监测数据,通过聚类因子分析法对太湖水质参数进行了分析。结果表明,聚类分析将太湖按其污染程度分为4个湖区,这4个湖区在污染状况上的空间分布与太湖富营养化分布趋势基本一致。通过对4个湖区因子分析发现,湖区Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的第一主成分都含有营养盐,表明营养盐与水质关系密切,是控制这3个湖区水质的主导因素。由于各湖区所处的地理位置以及人为因素所产生的影响不同,主导因素营养盐的种类也不同。湖区Ⅰ主要受磷营养盐控制;湖区Ⅱ主要受氮营养盐控制;湖区Ⅲ主要受氮、磷营养盐的共同控制,属于全湖营养盐富集区,富营养化水平较高;湖区Ⅳ主要受叶绿素、温度和砷的控制。由此判断,先对太湖进行聚类分析,然后对分类湖区进行因子分析的方法具有较高的可行性;太湖水质恶化一方面受营养盐与叶绿素的决定性影响,另一方面砷化合物的影响也很大,由于砷具有一定的毒性,其对太湖水质的影响不容忽视。 展开更多
关键词 污染生态学 太湖 水质参数 -因子分析
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基于聚类离群因子和相互密度的离群点检测算法 被引量:11
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作者 张忠平 邱敬仰 +2 位作者 刘丛 朱梦凡 章德斌 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2314-2323,共10页
针对大多基于聚类的离群点检测算法往往需要人工输入参数,对于不同的数据集很难选择一个合适参数的问题,将无参数的基于自然邻居的离群点检测算法的自然邻居搜索算法和密度峰值聚类算法相结合,提出一种基于聚类离群因子和相互密度的离... 针对大多基于聚类的离群点检测算法往往需要人工输入参数,对于不同的数据集很难选择一个合适参数的问题,将无参数的基于自然邻居的离群点检测算法的自然邻居搜索算法和密度峰值聚类算法相结合,提出一种基于聚类离群因子和相互密度的离群点检测算法。该算法使用相互密度和γ密度构造决策图,将γ密度异常大的样本点作为聚类中心进行聚类,最后根据聚类的离群因子找出离群聚类边界检测离群点,该算法不需要人工输入参数。在模拟数据集和真实数据集下进行了实验,证明了所提算法能很好地进行聚类和离群数据的挖掘。 展开更多
关键词 离群点 数据挖掘 离群因子 相互密度 γ密度
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聚类量化在风机轴承退化评估中的应用
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作者 张磊 陈长征 +1 位作者 周丽婷 杨明政 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第12期139-143,共5页
为解决风机轴承退化指标单调性差、可解释性不足的问题,提出了一种基于t分布随机邻近嵌入(t-SNE)和聚类量化的风机轴承退化评估方法。该方法首先提取健康参考状态和任意时刻监测状态振动信号的时域、频域及时频域特征,并对其进行参照化... 为解决风机轴承退化指标单调性差、可解释性不足的问题,提出了一种基于t分布随机邻近嵌入(t-SNE)和聚类量化的风机轴承退化评估方法。该方法首先提取健康参考状态和任意时刻监测状态振动信号的时域、频域及时频域特征,并对其进行参照化特征融合;其次,为避免维数灾难利用t-SNE对高维数据进行降维;最后,选用聚类量化因子表征风机轴承的退化程度,设定自适应阈值,进而实现退化评估。经过与其他算法对比和实际信号验证,所建立的退化指标能够及时预警风机轴承早期故障,且单调性强、可有效减少误警率。 展开更多
关键词 t-SNE 量化因子 自适应阈值 退化指标单调性
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全国百强县教育与经济协调发展的定量研究 被引量:6
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作者 王淑芬 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2007年第8期86-88,共3页
本文主要在聚类分析和因子分析的基础上,采用回归分析和灰色关联分析方法,对百强县的教育和经济发展水平进行了多侧面、定量地分析;探求了二者之间的关系以及各区域类别之间的差异性。所得结论对推动百强县教育与经济的协调发展具有一... 本文主要在聚类分析和因子分析的基础上,采用回归分析和灰色关联分析方法,对百强县的教育和经济发展水平进行了多侧面、定量地分析;探求了二者之间的关系以及各区域类别之间的差异性。所得结论对推动百强县教育与经济的协调发展具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 教育和经济发展水平 协调发展 因子分析 灰色关联分析 相关及回归分析
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