简介:介绍一些网络聚类算法及其基本原理,简述了其在生物信息学的应用。本文不是网络聚类算法的全面综述,只介绍这些网络聚类算法的基本思路,体会其数学建模的基本思想。
简介:对于多属性群决策中专家权重确定的问题,本文提出了基于聚类的专家权重确定方法,将专家权重分为类别间权重和类别内权重,对专家聚类步骤和类别间权重的计算方法进行了改进。通过专家给出的判断矩阵构建相容度矩阵,利用系统聚类原理,对相容度矩阵进行聚类,得到最大相容度谱系图。通过最大相容度间的距离和给定阈值的比较,对专家进行恰当分类,从而避免了根据现有研究步骤只能将专家分为两类的不足。此外,在确定类别间权重时,除继续对类容量较大的类赋予较大的类别间权重系数外,还引入专家判断矩阵的属性权重一致性来反映类别间的差异,从而有效避免了当某几类专家中含有相等数目专家时,赋予这几类专家相同类别间权重系数的问题。所提方法结构清晰、计算简便,并使得专家权重计算结果更为合理准确。最后运用一个算例对比验证了该方法的可行性和有效性。
简介:针对GM(1,1)模型在矿井瓦斯涌出量预测的不足,在灰色预测模型基础上引入了拓扑预测,将两者的优点结合起来,建立了矿井瓦斯涌出量预测的灰色拓扑预测模型.继而将该模型应用到采区工作面的瓦斯涌出量预测的分析中.实验结果表明:原始数据的GM(1,1)模型结果与测量值相差很大,且不满足精度要求,而采用灰色拓扑预测模型要求精度达到"很好"级别,预测结果和实测结果波形变化一致,绝对误差为0.2m~3/min,相对误差为3.8%,误差小.实验验证了灰色拓扑模型能够解决传统的GM(1,1)模型对于波动类型数据预测的不足.对于矿井瓦斯管理具有指导意义.
简介:针对SINS/GPS组合导航系统中的GPS故障,结合GPS导航定位信息的特点,提出了基于改进型灰色预测的GPS故障预测模型,实现了GPS故障预测;结合SINS/GPS组合导航系统数学模型,进行了基于改进型灰色预测的SINS/GPS组合导航系统仿真。仿真结果表明,GPS位置数据预测残差小于1.5m;在GPS短暂故障期间,由预测数据取代GPS故障数据,可以有效提高SINS/GPS组合导航系统的抗干扰能力,保证其导航精度;比较GPS故障数据和预测数据,并根据故障数据的持续时间和变化特点等,可以诊断GPS故障是硬件故障还是外部干扰的影响,有助于实现GPS的故障判别与隔离。