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光皮桦苗高生长期划分有序样本聚类分析 被引量：59
1
作者 陈存及 李生 +2 位作者 曹永慧 陈俊河 刘春霞 《福建林学院学报》 CSCD 北大核心 2002年第3期197-200,共4页
以光皮桦苗高月净生长量为样本 ,采用有序样本聚类分析将光皮桦苗高生长过程划分为 4个时期 ,出苗期为 5月 1 0日～ 5月 31日 ,幼苗期为 6月 1日～ 7月 31日 ,苗高速生期为 8月 1日～9月 30日 ,苗木生长后期为 1 0月 1日～ 1 2月 31日 ... 以光皮桦苗高月净生长量为样本 ,采用有序样本聚类分析将光皮桦苗高生长过程划分为 4个时期 ,出苗期为 5月 1 0日～ 5月 31日 ,幼苗期为 6月 1日～ 7月 31日 ,苗高速生期为 8月 1日～9月 30日 ,苗木生长后期为 1 0月 1日～ 1 2月 31日 .苗高速生期时间推迟到 8～ 9月 ,原因是由于当年 5月上旬播种 ,播种时间推迟 ,速生期苗高生长量占苗木全年总生长量的 5 1 .87% .提出了各期的关键育苗措施 .保证苗高速生期有充足的水肥条件 。 展开更多
关键词 苗高生长期 光皮桦 生长期划分 有序样本 聚类分析
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遥感图像分类精度的点、群样本检验与评估 被引量：46
2
作者 刘旭拢 何春阳 +2 位作者 潘耀忠 杨明川 张锦水 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期366-372,共7页
遥感专题分类结果在使用前,必须进行客观可靠的精度验证和分析,以保持遥感分类结果的可靠性。本文利用不同分辨率遥感数据获取的同一地区土地利用/覆盖信息,进行了简单随机抽样、系统抽样和分层抽样三种不同抽样组织方式下的点样本和群... 遥感专题分类结果在使用前,必须进行客观可靠的精度验证和分析,以保持遥感分类结果的可靠性。本文利用不同分辨率遥感数据获取的同一地区土地利用/覆盖信息,进行了简单随机抽样、系统抽样和分层抽样三种不同抽样组织方式下的点样本和群样本检验分析,评估了不同抽样方式下的点样本和群样本检验效果。研究结果表明:(1)抽样方式对遥感分类精度评价结果的影响是客观存在的,不同抽样方式下的点样本和群样本检验结果都存在一定的随机性,但同一种抽样方式下,点样本检验精度评估结果的波动幅度小于群样本检验,稳定性比群样本检验要好;(2)不同抽样方式下的多次点样本和群样本检验的平均精度检验结果基本上都能够反映分类图像的精度特征,其中,点样本检验中,分层随机抽样点样本检验效果较好;群样本检验中,系统抽样群样本检验和分层随机抽样群样本检验的效果优于简单随机抽样群样本检验。 展开更多
关键词 遥感分类 精度评估 点样本检验 群样本检验
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浙江省公共卫生监测样本地区设计研究 被引量：42
3
作者 俞敏 赵华娟 饶克勤 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2002年第3期151-154,共4页
目的　通过抽样设计 ,确定浙江省公共卫生监测样本地区。方法　选择社会经济、人口、教育和健康等多个指标的资料 ,采用相关分析、因子分析寻找分层标识 ,用K means聚类分析进行分层 ,采用整群随机抽样方法抽取多种组合样本 ,通过样本... 目的　通过抽样设计 ,确定浙江省公共卫生监测样本地区。方法　选择社会经济、人口、教育和健康等多个指标的资料 ,采用相关分析、因子分析寻找分层标识 ,用K means聚类分析进行分层 ,采用整群随机抽样方法抽取多种组合样本 ,通过样本统计量与总体参数的比较确定样本容量。结果　全省分为 5类地区 ,城市 2类 ,分别有 17和 11个区 ;农村 3类 ,分别有 19、13、3 1个县。给定样本量进行样本统计量与总体参数比较显示 ,样本量为 2 0 ,2 5时 ,样本各指标均数与总体参数的平均误差为 1%左右 ,2 5以上的样本量 ,其精度 99%以上。样本量 3 0以上时 ,样本各指标均数的平均变异系数 5 %左右。结论　选择 3 0个县 (区 ) 展开更多
关键词 浙江 公共卫生监测 样本地区 橛本容量 K-means聚类分析
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SARS与急性上呼吸道感染中医证候分型及指标数量化方法的探讨 被引量：18
4
作者 欧爱华 罗翌 +7 位作者 严夏 刘涛 华荣 李际强 刘敏雯 杨荣源 方志坚 罗云坚 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2006年第4期309-311,共3页
目的探讨早期SARS与急性上呼吸道感染患者中医证候及四诊指标数量化,为中医证候客观化研究提供方法学参考。方法应用自编急诊发热病例中医证候观察表,收集急诊SARS患者与急性上呼吸道感染患者中医临床四诊信息,建立数据库,运用样品聚类... 目的探讨早期SARS与急性上呼吸道感染患者中医证候及四诊指标数量化,为中医证候客观化研究提供方法学参考。方法应用自编急诊发热病例中医证候观察表,收集急诊SARS患者与急性上呼吸道感染患者中医临床四诊信息,建立数据库,运用样品聚类分析及频数归一化权重分析。结果早期SARS患者的中医证型主要有两型;急性上呼吸道感染患者早期证候主要有三个证型。结论样品聚类分析与频数归一化权重方法可用于SARS患者与急性上呼吸道感染患者的中医证候客观化研究,也可用于其他病的中医证候客观化研究。 展开更多
关键词 SARS 中医证候 样品聚类 权重
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乳源木莲苗高年生长规律 被引量：18
5
作者 刘春霞 陈存及 +2 位作者 赖培淼 张国防 赵思金 《福建林学院学报》 CSCD 北大核心 2003年第2期173-176,共4页
从乳源木莲苗高年生长曲线上看出,苗高从5月开始快速生长,7月进入速生期,7月中旬达到生长高峰,9月生长速度变缓,10月净生长量开始下降,至11月生长逐渐趋于稳定.以乳源木莲定期观测的苗高净生长量为样本,采用有序样本聚类分析将乳源木莲... 从乳源木莲苗高年生长曲线上看出,苗高从5月开始快速生长,7月进入速生期,7月中旬达到生长高峰,9月生长速度变缓,10月净生长量开始下降,至11月生长逐渐趋于稳定.以乳源木莲定期观测的苗高净生长量为样本,采用有序样本聚类分析将乳源木莲苗高生长过程划分为4个时期,出苗期为3月12日至4月30日,幼苗期为5月1日至6月30日,苗高速生期为7月1日至9月30日,苗木生长后期为10月1日至12月16日.根据各时期苗高的生长特点,提出了关键育苗措施,以提高成苗率、质量与产量. 展开更多
关键词 乳源木莲 苗高生长 年生长规律 有序样本聚类分析 育苗
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市面主要酱油品种基本成分差异分析 被引量：10
6
作者 李莹 刘敏 +2 位作者 崔春 杨兰英 赵谋明 《中国调味品》 CAS 北大核心 2008年第10期24-29,共6页
对市面上购置的41个具有代表性的酱油产品的总氮、氨基态氮、非氨态氮、总酸、食盐、固形物、可溶性无盐固形物、色深物质等基本成分的含量进行测定,分析比较了发酵工艺、生抽和老抽、质量等级、地区分布对酱油样品基本成分的影响。结... 对市面上购置的41个具有代表性的酱油产品的总氮、氨基态氮、非氨态氮、总酸、食盐、固形物、可溶性无盐固形物、色深物质等基本成分的含量进行测定,分析比较了发酵工艺、生抽和老抽、质量等级、地区分布对酱油样品基本成分的影响。结果表明:高盐稀态法生产的酱油的氨基态氮含量显著高于低盐固态法生产的酱油样品;老抽的非氨基氮、固形物含量和可溶性无盐固形物含量、色深物质含量高于生抽;不同地区的酱油的产品的基本成分差异较大。以聚类分析法将酱油样品聚为5类,并对各类别的基本成分特点进行了总结。 展开更多
关键词 酱油 样品 成分 显著性比较 聚类分析
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顶空固相微萃取-气相色谱质谱联用分析比较鲜/干高良姜挥发性成分 被引量：11
7
作者 陈凌霄 张菀鑫 +1 位作者 李绍平 赵静 《药物分析杂志》 CAS CSCD 北大核心 2017年第9期1615-1620,共6页
目的:比较鲜品和干品高良姜挥发性成分的异同,为其质量评价提供依据。方法:顶空固相微萃取(HS-SPME)结合气相色谱联用质谱法(GC-MS法)分析不同高良姜样品的挥发性成分。具体条件:SPME萃取头于样品瓶中80℃平衡10 min,再吸附20 min,250... 目的:比较鲜品和干品高良姜挥发性成分的异同,为其质量评价提供依据。方法:顶空固相微萃取(HS-SPME)结合气相色谱联用质谱法(GC-MS法)分析不同高良姜样品的挥发性成分。具体条件:SPME萃取头于样品瓶中80℃平衡10 min,再吸附20 min,250℃解吸5 min进样;GC分离采用HP-5MS毛细管柱(30 m×0.25 mm×0.25μm),载气为He气,柱流量1.0 mL·min^(-1),柱温为程序升温(初始温度60℃,以4℃·min^(-1)的速率程序升温至116℃,保持20 min,以5℃·min^(-1)的速率程序升温至160℃,以20℃·min^(-1)速率提升至280℃,保持2 min);质谱检测为EI离子源,电子能量70 e V,四极杆温度150℃,接口温度250℃,质量范围为m/z 50~500。结果:依据MS数据库及文献检索,共鉴定出主要化合物30个,主要为烯、醇类成分,其中桉油精、α-松油醇、石竹烯、α-香柑油烯及α-金合欢烯含量较高。新鲜和干燥高良姜挥发性成分的种类差异不大,但含量差异较为明显。干品高良姜中依然含有较高含量的桉油精,与高良姜干品浓烈的辛香味有关。结论:本法能够快速比较鲜/干高良姜中挥发性成分,为高良姜挥发性成分质控指标选择提供依据。 展开更多
关键词 高良姜 新鲜品 干燥品 挥发性成分 桉油精 顶空固相微萃取 气相色谱联用质谱法 主成分分析 聚类分析
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有序样品聚类的最优分割应用程序开发 被引量：6
8
作者 范迪富 《江苏地质》 2004年第1期22-26,共5页
在地层划分、蚀变、矿化、圈定矿体的研究中 ,有序样品聚类的最优分割法———数学处理方法是一个十分有效的方法 ,而该方法的数据处理是一个复杂而繁琐的过程。为了有志于地质研究的爱好者 ,根据最优分割的数学处理原理 ,将最优分割法... 在地层划分、蚀变、矿化、圈定矿体的研究中 ,有序样品聚类的最优分割法———数学处理方法是一个十分有效的方法 ,而该方法的数据处理是一个复杂而繁琐的过程。为了有志于地质研究的爱好者 ,根据最优分割的数学处理原理 ,将最优分割法编制成易于为非计算机专业人员所利用的处理软件 ,并免费共享。该程序使用方便 ,操作简单 ,只要按文中说明加以编辑 ,即可投入使用。 展开更多
关键词 样品聚类 最优分割 应用程序 数据库 江苏南京
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京沪高铁客运市场细分与客票营销策略研究 被引量：8
9
作者 赵娟 任民 《铁道经济研究》 2014年第6期13-17,共5页
面对激烈的客运市场竞争,如何提高高铁客运市场份额,保证客运量稳步增长是亟待研究的课题。以京沪高铁为典型案例,通过抽样调查方法得到7 000余个京沪高铁旅客样本,基于市场细分及营销理论,运用因子分析及聚类分析方法对样本进行聚类和... 面对激烈的客运市场竞争,如何提高高铁客运市场份额,保证客运量稳步增长是亟待研究的课题。以京沪高铁为典型案例,通过抽样调查方法得到7 000余个京沪高铁旅客样本,基于市场细分及营销理论,运用因子分析及聚类分析方法对样本进行聚类和客户细分,提出京沪高铁客票营销策略,为高铁开拓客运市场提供新的思路和建议。 展开更多
关键词 京沪高铁 市场细分 抽样调查 因子分析 聚类分析 客票营销
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秃杉苗高生长期划分的有序样本聚类分析 被引量：7
10
作者 连勇机 陈元品 林贤山 《福建林业科技》 2004年第2期45-48,共4页
以秃杉苗高15d的净生长量为样本,采用有序样本聚类分析方法,将秃杉苗高生长过程划分为4个时期:出苗期(3月1日～5月31日)、幼苗期(6月1日～7月31日)、苗高速生期(8月1日～10月31日)、苗木生长后期(11月1日～11月30日),其中苗高速生期的... 以秃杉苗高15d的净生长量为样本,采用有序样本聚类分析方法,将秃杉苗高生长过程划分为4个时期:出苗期(3月1日～5月31日)、幼苗期(6月1日～7月31日)、苗高速生期(8月1日～10月31日)、苗木生长后期(11月1日～11月30日),其中苗高速生期的高生长量占全年生长量的64%。根据各时期苗木生长的特点,提出了各时期的管理措施,为培育秃杉优质壮苗提供依据。 展开更多
关键词 秃杉 苗高 生长期 有序样本 聚类分析 生长量
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自组织神经网络用于地质样品分类 被引量：4
11
作者 王硕儒 赵举孝 范德江 《物探与化探》 CAS CSCD 1997年第2期139-144,共6页
地质样品的分类是地质学中一个重要问题。本文提出用一种神经网络———ART2模型来实现自动分类。该方法简单、实用 ,分类效果令人满意。
关键词 地质样品 聚类分析 自组织 神经网络 分类
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经典名方阳和汤基准样品的HPLC指纹图谱分析 被引量：6
12
作者 张泽康 王昌海 +5 位作者 赵玥瑛 张晴 彭警 杜守颖 白洁 陆洋 《中国实验方剂学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期13-20,共8页
目的:建立经典名方阳和汤基准样品的高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱,结合化学计量学方法对其质量进行评价,为阳和汤基准样品的质量控制提供参考。方法:采用HPLC建立阳和汤基准样品指纹图谱,使用ZORBAX SB-C_(18)色谱柱(4.6 mm×250 m... 目的:建立经典名方阳和汤基准样品的高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱,结合化学计量学方法对其质量进行评价,为阳和汤基准样品的质量控制提供参考。方法:采用HPLC建立阳和汤基准样品指纹图谱,使用ZORBAX SB-C_(18)色谱柱(4.6 mm×250 mm,5μm),流动相选择乙腈(A)-0.05%磷酸水溶液(含0.05%三乙胺溶液)(B)梯度洗脱(0~5 min,2%~3%A;5~15 min,3%~5%A;15~65 min,5%~30%A;65~90 min,30%~70%A),流速1.0 mL·min^(-1),柱温35℃,检测波长210、260 nm。采用“中药色谱指纹图谱相似度评价系统”(2012版)并结合聚类分析、主成分分析与偏最小二乘法-判别分析对指纹图谱结果进行分析,评价不同批次阳和汤基准样品的质量差异,并寻找造成质量差异的主要化学成分。结果:建立了阳和汤基准样品的HPLC指纹图谱,确定了13个共有峰,并对各共有峰进行归属,其中2、8号峰来自熟地黄,10、11号峰来自肉桂,1、3~6号峰来自炒白芥子,13号峰来自麻黄,7、9、12号峰来自甘草。通过对照品指认了8个成分,分别为2号峰5-羟甲基糠醛、4号峰芥子碱硫氰酸盐、7号峰甘草苷、8号峰毛蕊花糖苷、10号峰肉桂酸、11号峰桂皮醛、12号峰甘草酸、13号峰盐酸麻黄碱。15批阳和汤基准样品的HPLC指纹图谱与对照指纹图谱的相似度均>0.80;3种化学计量学方法均可将样品分为两类;筛选出了8种主要差异性成分,其中已指认出的有5-羟甲基糠醛、芥子碱硫氰酸盐、毛蕊花糖苷、盐酸麻黄碱。结论:建立的HPLC指纹图谱分析方法灵敏度高、稳定性强,基本体现了阳和汤基准样品的整体化学成分特征,可为该经典名方复方制剂的质量标准建立提供依据。 展开更多
关键词 经典名方 阳和汤 基准样品 高效液相色谱法(HPLC)指纹图谱 聚类分析 主成分分析(PCA) 偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)
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基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法 被引量：5
13
作者 谢娟英 郭文娟 +1 位作者 谢维信 高新波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第3期638-642,共5页
针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度... 针对传统次胜者受罚竞争学习(RPCL)算法忽略数据集几何结构对节点权值调整的影响,以及魏立梅等提出的新RPCL算法(魏立梅,谢维信.聚类分析中竞争学习的一种新算法.电子科学学刊,2000,22(1):13-18)引入密度来对节点的权值进行调整时,密度定义的主观性,提出基于样本空间分布密度的改进RPCL算法。该算法根据数据集样本自然分布定义样本密度,将此密度引入RPCL节点权值调整;使用UCI机器学习数据库数据集以及随机生成的带有噪声点的人工模拟数据集对算法进行实验测试,对算法确定数据集类簇数目的准确率、运行时间、聚类误差平方和、聚类结果的Rand指数、Jaccard系数以及Adjust Rand index参数进行分析比较。各项实验结果显示:所提算法优于原始RPCL算法和魏立梅算法,具有更好的聚类效果,对噪声数据有很强的抗干扰性能。所提算法不仅能根据样本的自然分布确定数据集的合理类簇数目,而且能确定合适的类簇中心,提高聚类的准确性,使聚类结果尽可能快地收敛到全局最优解。 展开更多
关键词 聚类 次胜者受罚竞争学习算法 样本密度 聚类数目 聚类中心
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基于样本与特征双加权的自适应FCM聚类算法 被引量：5
14
作者 林甲祥 吴丽萍 +1 位作者 巫建伟 张泽均 《黑龙江大学自然科学学报》 CAS 2018年第2期244-252,共9页
针对传统FCM算法无法获得令人满意的聚类结果的问题,提出了基于样本与特征双加权的自适应FCM聚类算法。采用特征和样本双加权的策略,以特征权重信息熵作为代价函数,与样本权重、特征权重相融合,通过迭代优化的方法动态计算各属性特征对... 针对传统FCM算法无法获得令人满意的聚类结果的问题,提出了基于样本与特征双加权的自适应FCM聚类算法。采用特征和样本双加权的策略,以特征权重信息熵作为代价函数,与样本权重、特征权重相融合,通过迭代优化的方法动态计算各属性特征对不同类别的权重系数、每个样本对聚类的重要性权重值,综合考虑各个样本的贡献度和各个特征的重要性,从而达到提高聚类结果质量的目的。使用5个来自UCI的标准机器学习数据集,对聚类算法的有效性进行验证。结果表明,对于具有不同样本贡献度和不同特征重要性的数据集,提出的算法具有较好的聚类效果。 展开更多
关键词 样本加权 特征加权 信息熵 模糊C-均值 聚类分析
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利用OpenStreetMap数据进行高空间分辨率遥感影像分类 被引量：4
15
作者 郝怀旭 万太礼 罗年学 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2019年第7期69-70,71,72,126,共5页
针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题,提出了一种利用OpenStreetMap (OSM)数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同,该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先,基于OSM数据提供... 针对高分辨率遥感影像分类样本标注困难的问题,提出了一种利用OpenStreetMap (OSM)数据自动获取标注样本的方法。与现有的利用OSM数据进行分类的方法不同,该方法加入了空间特征以弥补单独使用光谱特征分类的不足。首先,基于OSM数据提供的地物类别和位置信息进行样本标注,为了降低OSM数据中少量错误信息对分类结果的影响,采用聚类分析的方法对样本进行提纯;其次,使用形态学轮廓来提取影像的结构特征,挖掘高分辨率遥感影像丰富的空间信息,与光谱特征相叠加并输入分类器进行分类。试验证明,本文提出的方法能够有效避免人工样本标注所需要的人力物力;同时,联合影像的光谱空间特征能够更好地描述地物特性,得到较高的分类精度。 展开更多
关键词 样本标注 OpenStreetMap 形态学轮廓 聚类分析 高分辨率遥感影像
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高速公路自然景观段落划分及人文节点设置方法 被引量：4
16
作者 王荣华 许金良 王子赓 《长安大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第2期122-131,共10页
为美化高速公路行车视觉空间,增强公路景观规划的可操作性,分析公路自然景观资源属性,针对走廊带沿线自然景观资源的序列性,运用有序样品的最优分割法(OSOS)划分高速公路自然景观段落;通过行车单调性试验和景观节点设置间隔试验,推导出... 为美化高速公路行车视觉空间,增强公路景观规划的可操作性,分析公路自然景观资源属性,针对走廊带沿线自然景观资源的序列性,运用有序样品的最优分割法(OSOS)划分高速公路自然景观段落;通过行车单调性试验和景观节点设置间隔试验,推导出景观节点设置间隔公式,计算人文景观节点位置;最后以西安—宝鸡高速公路为例,用研究的方法划分自然景观段落,计算景观节点位置,并确定各景观段落主题。研究结果表明:提出OSOS法划分自然景观段落符合工程实际,操作简单,具有很强的实用性;人文景观节点的设置间隔宜为V85/12km,以节点为控制点、景观段落主题为主导,设计景观节点处的景观要素或景观小品;有序样品的最优分割法和节点控制法,能够有效指导高速公路景观段落规划与节点设计。 展开更多
关键词 交通工程 高速公路 景观段落 节点 有序样品 聚类分析
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有序样本聚类分析在长序榆苗高生长期划分中的应用 被引量：3
17
作者 赖文胜 《福建林业科技》 2001年第1期16-18,共3页
以长序榆苗高净生长量为样本 ,采用有序样本聚类分析将长序榆苗高生长过程划分为 4个时期 :出苗期为 4月 13日～ 5月 1日 ,生长初期为 5月 2日～ 8月 1日 ,生长盛期为 8月 2日～ 10月 2 1日 ,生长后期为 10月 2 2日～ 12月 1日。生长盛... 以长序榆苗高净生长量为样本 ,采用有序样本聚类分析将长序榆苗高生长过程划分为 4个时期 :出苗期为 4月 13日～ 5月 1日 ,生长初期为 5月 2日～ 8月 1日 ,生长盛期为 8月 2日～ 10月 2 1日 ,生长后期为 10月 2 2日～ 12月 1日。生长盛期时间较短 ,但生长量却占总生长量的 74 19% 。 展开更多
关键词 长序榆 生长期划分 有序样本 聚类分析 树苗 苗木
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基于RBF神经网络的软件成本估算模型 被引量：3
18
作者 曾一 李娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第23期61-63,140,共4页
软件成本估算是软件开发过程中一项非常重要的活动,但现有的方法在准确估算软件成本方面还存在不足。针对软件成本估算不够准确的现状,提出了一种基于RBF神经网络的软件成本估算模型。该模型采用样本聚类的方法确定隐含层节点数,利用遗... 软件成本估算是软件开发过程中一项非常重要的活动,但现有的方法在准确估算软件成本方面还存在不足。针对软件成本估算不够准确的现状,提出了一种基于RBF神经网络的软件成本估算模型。该模型采用样本聚类的方法确定隐含层节点数,利用遗传算法对隐层节点中心值和高斯函数的宽度进行优化,利用线性最小二乘法训练网络的权值。实验证明,该模型能够准确有效地估算软件成本。 展开更多
关键词 软件成本估算 RBF神经网络 遗传算法 样本聚类
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基于带有虚拟单元聚类分析的广义DEA方法 被引量：3
19
作者 马生昀 马占新 +1 位作者 媛媛 吉日木吐 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2013年第21期82-87,共6页
广义DEA方法是相对于样本单元对决策单元进行评价,如何选择样本单元对于评价的结果有一定的影响.有时可以选择决策单元集的子集作为样本单元集,这样更容易被决策者所接受.通过构造符合一定条件的虚拟决策单元与所有决策单元一起采取最... 广义DEA方法是相对于样本单元对决策单元进行评价,如何选择样本单元对于评价的结果有一定的影响.有时可以选择决策单元集的子集作为样本单元集,这样更容易被决策者所接受.通过构造符合一定条件的虚拟决策单元与所有决策单元一起采取最短距离法进行聚类分析,用包含虚拟决策单元的类作为样本单元集,可以使评价结果与传统DEA方法相比能够进一步体现出相对效率之间的差异. 展开更多
关键词 广义DEA方法 样本单元 决策单元 虚拟决策单元 DEA有效 聚类分析 最短距离法
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数量差异较大决策单元的DEA有效性评价 被引量：3
20
作者 马生昀 张军 +2 位作者 马占新 曹娜 赵真 《数学的实践与认识》 北大核心 2019年第20期98-102,共5页
传统DEA方法基于决策单元集对每个决策单元进行相对效率评价,如果决策单元之间在数量上存在较大差异,评价结果可能不尽合理.为了解决这个问题,首先利用聚类分析按一定标准将决策单元进行分类,然后计算每个决策单元相对其所在类的相对效... 传统DEA方法基于决策单元集对每个决策单元进行相对效率评价,如果决策单元之间在数量上存在较大差异,评价结果可能不尽合理.为了解决这个问题,首先利用聚类分析按一定标准将决策单元进行分类,然后计算每个决策单元相对其所在类的相对效率,最后根据决策单元集和每个类的数量规模进行赋权,给出决策单元的加权综合效率. 展开更多
关键词 传统DEA方法 广义DEA方法 决策单元 样本单元 聚类分析 DEA有效 数量差异
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