【摘要】：灰色關(guān)聯(lián)聚類是灰色系統(tǒng)理論中重要的研究領(lǐng)域�，F(xiàn)有的灰關(guān)聯(lián)分析模型和灰色關(guān)聯(lián)聚類方法大多只能應(yīng)用于一維序列。此外,現(xiàn)有模型在評估序列間的相似度時,往往要求序列長度相等。若觀測對象的數(shù)據(jù)量不同,往往需要通過補(bǔ)齊數(shù)據(jù)或刪除冗余數(shù)據(jù)以獲取長度一致的序列,從而導(dǎo)致系統(tǒng)的不確定性有所增加。針對上述問題,本文開展了以下研究:1.一維灰色關(guān)聯(lián)分析模型及相應(yīng)的灰聚類方法。針對當(dāng)前一維灰關(guān)聯(lián)分析模型無法處理不等長序列這一問題,在動態(tài)時間彎曲距離的基礎(chǔ)上,提出了一種新的灰關(guān)聯(lián)分析模型。該模型通過計算一維序列間的最短距離,來度量其幾何模型的相近性。在此基礎(chǔ)上,構(gòu)建了相應(yīng)的灰關(guān)聯(lián)聚類方法以實(shí)現(xiàn)不等長一維序列的聚類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有更強(qiáng)的魯棒性,尤其在處理不同長度數(shù)據(jù)序列時,其聚類結(jié)果更優(yōu)。2.多維灰關(guān)聯(lián)分析模型及相應(yīng)的灰聚類方法。為解決多維序列的灰關(guān)聯(lián)分析問題,在三維灰關(guān)聯(lián)分析模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)造一種新的多維灰關(guān)聯(lián)分析模型。該模型將每個序列中的數(shù)據(jù)看作m維空間中的點(diǎn),并從中獲取參考序列。通過計算各觀測序列與該序列間的多維動態(tài)時間彎曲距離獲取序列間的最短彎曲路徑,以此判斷各序列幾何圖形的相近性。在此基礎(chǔ)上,提出了一種面向多維數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)聚類方法。該方法無需計算兩兩序列之間的灰關(guān)聯(lián)度,而是通過提取參考序列,完成一次灰關(guān)聯(lián)度計算即可,其計算過程更為簡便。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型的關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果更為準(zhǔn)確,聚類精度更高。最后通過將該方法應(yīng)用于家庭用電量分析中,驗(yàn)證了該聚類方法的有效性和可行性。
【圖文】：

解決了三維灰關(guān)聯(lián)分析模型無法直接用于處理不等長序列的問題。通過將型應(yīng)用于等長序列和不等長序列的聚類和決策過程中，驗(yàn)證了其有效性。針對傳統(tǒng)灰色關(guān)聯(lián)聚類方法無法處理多維序列問題，在基于動態(tài)時間彎曲的多維灰關(guān)聯(lián)分析模型的基礎(chǔ)上，提出了一種面向多維數(shù)據(jù)的灰色關(guān)聯(lián)聚類。該聚類方法從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中提取參考序列，通過計算各序列與該序列的多維聯(lián)度，實(shí)現(xiàn)相似對象的歸類。為了評估多維數(shù)據(jù)灰色關(guān)聯(lián)聚類方法的正確性效性，，采用 Iris 數(shù)據(jù)集和 Wine 數(shù)據(jù)集進(jìn)行了聚類實(shí)驗(yàn)，與已有的方法進(jìn)行對析。最后，利用該模型對一個家庭四年的用電規(guī)律進(jìn)行了分析。1.3.3 技術(shù)路線本文針對現(xiàn)有灰關(guān)聯(lián)分析模型在一維序列和多維序列應(yīng)用上存在的問題，了相應(yīng)的技術(shù)路線，如圖 1.1 所示。

士學(xué)位論文 第 2 章 灰關(guān)聯(lián)分析與于比較一維序列之間的相似度。為了解決該問題，文獻(xiàn)[3上，利用灰關(guān)聯(lián)空間的基本理論，將系統(tǒng)中各因素看作每一因素關(guān)于不同時刻或不同對象的觀測數(shù)據(jù)視為點(diǎn)的坐間kT 、指標(biāo)iX 、方案jS 的三維空間灰色關(guān)聯(lián)模型，如圖
【學(xué)位授予單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13;N941.5


本文編號：2637016