导读:本文包含了模糊聚类分析方法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:模糊聚类分析,方法概述,应用步骤,高含水期油藏
模糊聚类分析方法论文文献综述
李小波,刘威,李健[1]（2019）在《基于模糊聚类分析方法的高含水期油藏层系优化》一文中研究指出针对高含水期油藏的层系优化问题,提出了一种基于模糊聚类分析的方法,阐述了在高含水期油藏层系优化过程中的使用过程,并实际验证应用效果。研究表明:使用模糊聚类分析方法以后,各层之间的矛盾明显减少,且各层系都具有一定的原油储量和厚度,各油井都具有一定的产能,每个层系都可以成为独立的开发系统。(本文来源于《当代化工》期刊2019年11期）
吕振伟,刘坤[2]（2019）在《模糊聚类分析的方法及实例应用》一文中研究指出首先介绍了模糊聚类分析在分类中的重要性,其次介绍了模糊聚类分析的步骤,最后将模糊聚类分析算法与实际问题结合起来,并给出了分类结果,验证了方法的有效性.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2019年06期）
孙超勇,张永进,张燕军,石坤[3]（2019）在《基于模糊聚类分析的人机系统功能聚类方法》一文中研究指出针对人机系统功能模块聚类的复杂和模糊性,提出一种基于模糊聚类分析的人机系统功能聚类新方法。首先根据人机系统各功能模块的特性指标,通过平移-标准差变换和平移-极差变换建立相应的模糊矩阵;其次应用关联系数法和逐次平方法求出模糊等价矩阵,然后根据不同的阈值,取其相应的λ-截矩阵,给出人机系统功能模块的动态聚类图;最后以某型作战飞机驾驶舱人机系统为例,验证了该方法的有效性和可行性。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2019年01期）
艾春安,奉非东,李剑,刘凯旋[4]（2019）在《基于区间数判断矩阵与模糊聚类分析的主观群决策AHP方法》一文中研究指出针对基于AHP的主观群决策方法中数值型判断矩阵无法描述专家对关系判断的不确定性,建立了一个包含判断矩阵构造、一致性检验、区间权重求解、多专家权重融合等多步骤的区间数主观群决策方法,提出一种新的区间数判断矩阵生产与一致性调整方法,将模糊c均值聚类分析应用到多专家权重的融合中。文章还从理论上和通过算例验证了该方法的可行性与合理性。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年02期）
沈振辉,杨拴强[5]（2018）在《基于模糊聚类及相关性分析的温度测点布置优化方法研究》一文中研究指出热误差严重影响机床的加工精度,通过热误差补偿技术提高机床加工精度是一个非常有效的途径。温度测点的选择与优化是热误差补偿技术研究中的难点。为了合理地减少温度测点数量,通过实验检测不同工况下进给系统各部件的温度分布,利用模糊聚类分析方法按温度变化规律对温度测点进行分类,通过对主轴温度场分布情况的分析,利用相关性分析方法,从24个温度测点中选取5个温度特征点,用于加工中心的热误差补偿,很大程度上提高了热误差建模的效率。结合以上两种方法,优化温度传感器测点的布置位置,减少了温度测点数量,提高了热误差补偿的精度。(本文来源于《现代制造工程》期刊2018年11期）
冯国庆,潘丽燕,孔冰,罗佳顺[6]（2018）在《基于模糊聚类分析方法的层系优化研究》一文中研究指出针对H油藏开发现状的不足和剩余油分布规律,应用模糊聚类分析方法和数值模拟技术进行层系优化,对储层的多个影响因素进行评价,最终得到一个综合评价指标,并据此优化层系,以达到减少层间矛盾,提高水驱动用程度的目的。首先,利用灰色关联分析法确定出油藏小层的采出程度、水驱动用程度、含水率、剩余油储量丰度、孔隙度、渗透率变异系数、储层深度、含油面积和渗透率9个特征参数为评价指标,基于模糊聚类分析方法将小层进行重组分类,得到层系优化后的叁套方案,每套方案分为两套层系。再利用数值模拟方法预测10年后3套方案的年产油量、采出程度、含水率对比情况,得出最佳方案。实例结果证明了模糊聚类分析方法在层系优化中的实际应用可行性。(本文来源于《油气藏评价与开发》期刊2018年03期）
祖颖,朱平,马冲[7]（2018）在《检验双重性质特征的基因模糊聚类分析方法》一文中研究指出针对基因序列分类的特点,结合模糊聚类分析方法,在原来的Markov链模型基因聚类方法的基础上,引入核酸碱基对的相互作用,得到具有双重性质特征的距离矩阵,并根据模糊聚类分析方法得到模糊相似性矩阵和其动态聚类图,从而实现基因序列的分类。通过对包括人类16个物种的16条p53基因序列进行模糊聚类得出,物种关系越相近,更容易聚成一类。此外,还检验双重性质的矩阵方法与原来的单一性质方法作聚类结果对比,发现具有双重性质的方法更准确。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年19期）
侯惠娟[8]（2016）在《试分析在内蒙古农业经济类型划分中模糊聚类分析方法的应用》一文中研究指出农业作为第一产业,是国民经济持续健康发展的重要基础,与人们的日常生活息息相关。我国作为人口大国和农业大国,农业发展状况的好坏严重影响着国家经济的发展。(本文来源于《农业与技术》期刊2016年16期）
杨晓亚[9]（2016）在《基于模糊聚类分析方法的建筑节能气候分区研究》一文中研究指出事物之间的界限,有些是确切的,有些则是模糊的。模糊聚类算法是涉及事物之间的模糊界限时,按一定要求对事物进行分类的数学方法。本文重点研究模糊聚类算法在建筑气候分区上的应用。在本文研究过程中首先就模糊C均值聚类(FCM)算法和加权模糊C均值聚类(WFCM)算法在气候分析上的适用性进行了探讨,并对两种算法的实验结果进行分析和检验,基于分析结果本文选用加权模糊C均值聚类算法进行建筑节能气候分区研究。加权模糊C均值算法权值的确定采用主成分分析方法,将模糊C均值算法目标函数中的欧氏距离改用加权欧氏距离来定义,使得各指标在建筑气候划分中的贡献比例不同,从而使模糊聚类结果更加符合实际情况。由于加权模糊C均值聚类算法是一种无监督学习的模糊聚类算法,需要事先给定模糊聚类数。本文根据建筑气候划分的实际情况给出聚类数的取值范围,并一一进行模糊聚类。并在第五章使用聚类有效性指数对所有聚类结果进行有效性分析,实践结果表明,当聚类数为8时,得到的分类结果最优,并以此为基础对划分结果进行分析并针对不同的划分区域提出相应的被动式设计策略。另外,还将本文的建筑气候区划图与我国建筑热工区划图相比较,对分区结果中的部分异常点做出了解释和分析,并从全国气候划分的整体出发,得出本文的划分结果相对较准确一些。(本文来源于《西安建筑科技大学》期刊2016-06-01）
赵劲帅,邱晓燕,马菁曼,陈科彬[10]（2016）在《基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法》一文中研究指出在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法(multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚类分析来寻找每代的集群最优解。与MOPSO相比,FCMOPSO增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优化结果中Pareto前沿分布更均匀。在求得Pareto最优解集后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为例,验证算法的有效性和可行性。(本文来源于《电网技术》期刊2016年08期）
模糊聚类分析方法论文开题报告
（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：
首先介绍了模糊聚类分析在分类中的重要性,其次介绍了模糊聚类分析的步骤,最后将模糊聚类分析算法与实际问题结合起来,并给出了分类结果,验证了方法的有效性.
（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。
模糊聚类分析方法论文参考文献
[1].李小波,刘威,李健.基于模糊聚类分析方法的高含水期油藏层系优化[J].当代化工.2019
[2].吕振伟,刘坤.模糊聚类分析的方法及实例应用[J].数学的实践与认识.2019
[3].孙超勇,张永进,张燕军,石坤.基于模糊聚类分析的人机系统功能聚类方法[J].机械工程与自动化.2019
[4].艾春安,奉非东,李剑,刘凯旋.基于区间数判断矩阵与模糊聚类分析的主观群决策AHP方法[J].统计与决策.2019
[5].沈振辉,杨拴强.基于模糊聚类及相关性分析的温度测点布置优化方法研究[J].现代制造工程.2018
[6].冯国庆,潘丽燕,孔冰,罗佳顺.基于模糊聚类分析方法的层系优化研究[J].油气藏评价与开发.2018
[7].祖颖,朱平,马冲.检验双重性质特征的基因模糊聚类分析方法[J].计算机工程与应用.2018
[8].侯惠娟.试分析在内蒙古农业经济类型划分中模糊聚类分析方法的应用[J].农业与技术.2016
[9].杨晓亚.基于模糊聚类分析方法的建筑节能气候分区研究[D].西安建筑科技大学.2016
[10].赵劲帅,邱晓燕,马菁曼,陈科彬.基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法[J].电网技术.2016