| 【中文题名】 | 基于聚类分析的水污染监测系统的应用研究 |
| 【英文题名】 | |
| 【学科专业】 | 计算机软件与理论 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-5-30 |
| 【中关键词】 | 数据挖掘,模糊聚类分析,凝聚的层次聚类,聚类中心,聚类检索,隶属度 |
| 【英关键词】 | Data Mining,Fuzzy clustering analysis,Hierarchical agglomerative cluster,Cluster center,Cluster retrieval,Degree of subordination,Matter element analysis,Optimal points selection, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>数据处理、数据处理系统>集中检测与巡回检测系统 |
| 【论文摘要】 | 随着数据库应用和互联网应用的迅速发展,人们对信息的需求也越来越多。面对如此巨大而丰富的数据资源,怎样从中发现对自己有用的数据,如何获取隐藏在这些数据中的更重要的信息成为人们特别关注的问题。因此数据挖掘技术就随之产生了。
聚类分析是数据挖掘中的一项重要技术,聚类就是从数据集中找出相似的数据并组成不同的簇。通过聚类,人们能够获得数据分布的情况,观察每个簇的特点,集中对特定的某些簇做进一步的分析。
本文主要是研究聚类分析方法在水污染监测系统中的应用,论述了包括河流污染区的划分、监测数据的聚类检索、河流综合水质评价和监测优化布点四方面的内容。
本文将模糊聚类方法应用于河流的污染区划分上,该方法先将原始监测数据组成样本矩阵,并对其进行正规化处理。然后使用一种新统计量--相似度对正规化的数据进行计算,该统计量包含距离系数与相似系数两个参数,能从“距离”和“形状”两方面较好的反映样本的相似程度。再以相似矩阵为基础进行聚类,每个聚类就代表一个污染区。
在模糊聚类的基础上,本文研究如何对监测数据进行聚类检索。聚类检索通过聚类产生相似数据的分类,并以此为基础进行数据查询,从而提高数... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
6-7 |
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ABSTRACT |
7-9 |
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第一章 引言 |
9-15 |
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1.1 课题提出的意义 |
9-10 |
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1.2 国内外研究的现状 |
10-14 |
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1.2.1 数据挖掘的研究 |
10-11 |
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1.2.2 聚类分析的研究 |
11-14 |
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1.3 本文主要研究的内容 |
14-15 |
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第二章 基本知识概述 |
15-24 |
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2.1 数据挖掘简介 |
15-19 |
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2.1.1 什么是数据挖掘 |
15 |
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2.1.2 数据挖掘的分类 |
15-16 |
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2.1.3 数据挖掘的步骤 |
16-17 |
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2.1.4 数据挖掘的特点 |
17-18 |
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2.1.5 水污染监测系统中的数据挖掘 |
18-19 |
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2.2 聚类分析方法 |
19-24 |
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2.2.1 聚类分析的基本思想 |
19-20 |
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2.2.2 聚类算法的分类 |
20-23 |
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2.2.3 水污染监测系统中使用的聚类算法 |
23-24 |
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第三章 水污染监测系统中聚类分析的应用 |
24-54 |
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3.1 聚类分析方法 |
24-30 |
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3.1.1 聚类中的数据类型及其正规化 |
24-25 |
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3.1.2 衡量样本相似程度的统计量 |
25-28 |
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3.1.3 新统计量—相似度 |
28-29 |
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3.1.4 聚类分析方法 |
29-30 |
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3.2 模糊聚类分析在污染区划分上的应用 |
30-37 |
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3.3 聚类检索的应用 |
37-40 |
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3.3.1 聚类中心文件 |
38 |
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3.3.2 数据检索 |
38-40 |
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3.4 模糊评判方法在河流水质评价中的应用 |
40-47 |
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3.4.1 计算污染指标的隶属度 |
41-43 |
|
3.4.2 计算各污染指标的权重 |
43 |
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3.4.3 模糊矩阵的复合运算 |
43-44 |
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3.4.4 河流水质的综合评价 |
44-47 |
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3.5 基于物元分析的聚类分析在监测优化布点上的应用 |
47-54 |
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3.5.1 物元分析原理 |
48 |
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3.5.2 模糊聚类分析 |
48-49 |
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3.5.3 监测优化布点的实际应用 |
49-54 |
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第四章 聚类分析在水污染监测系统中应用的不足与改进 |
54-58 |
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第五章 结束语 |
58-59 |
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参考文献 |
59-63 |
|
致谢 |
63-64 |
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攻读学位期间已经发表的论文 |
64-65 |
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学位论文评阅及答辩情况表 |
65 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.378367 |
