省区识别载体的模糊归类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别遥感影像地物提取和分类识别在现代测绘技术中扮演着重要的角色。
通过遥感技术，我们能够获取到大量的卫星和航空影像数据，而这些数据中蕴藏着宝贵的地理信息，可以用于城市规划、土地利用、环境监测等众多领域。
然而，由于遥感影像的复杂性和巨大数据量，如何高效准确地提取和识别地物成为了一个挑战。
在本文中，我将介绍一些常用的方法和技术，来分享在测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别。
首先，我们需要了解遥感影像地物提取的基本原理。
遥感图像是通过卫星或飞机拍摄到的图像，可以直接获取到地面的信息。
地物提取就是将这些遥感图像中的地物进行识别和分割，以获取地物的位置、形状和其他相关属性。
地物提取的方法主要分为基于像素的分类和基于目标的识别。
基于像素的分类是将每个像素点根据其像素值、光谱特征等属性进行分类，从而得到一个像素分类的地物提取结果。
而基于目标的识别则是先对整幅图像进行预处理，然后利用各种图像处理算法和模式识别方法，对图像中的目标进行检测和识别。
第二，对于地物分类识别，选择适当的特征是非常重要的。
地物的特征可以包括形状、纹理、光谱等。
对于形状特征，我们可以使用边缘检测、形态学运算等方法来提取。
纹理特征可以通过对图像进行灰度共生矩阵、小波变换等处理来获取。
而光谱特征则是通过分析图像中每个像素的反射率或辐射亮度来获得。
这些特征的选择和提取将直接影响到分类的准确性和稳定性。
接下来，我们讨论一些常用的算法和技术。
在地物提取中，常用的算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等。
这些算法可以根据训练样本中的特征和标签进行模型训练，然后应用到新的遥感图像数据中，以实现地物的分类提取。
此外，深度学习在地物分类识别中也显示出了巨大的潜力。
卷积神经网络（CNN）是目前最常用的深度学习算法之一，它可以利用卷积和池化等操作提取图像的特征，并通过全连接层输出分类结果。
高分辨率遥感图像的目标识别与分类
图像处理方法主要通过对遥感图像进行预处理、特征提取和图像分割等步骤来实现目标识别与分类。
首先，对遥感图像进行预处理，包括图像去噪、增强和校正等。预处理可以提高遥感图像的质量，减少噪声干扰。
其次，进行特征提取，提取图像的纹理、形状和光谱等特征。纹理特征可以通过局部二值模式（LBP）等方法来提取，形状特征可以通过边缘检测和形状描述子等方法来提取，光谱特征可以通过光谱反射率来提取。
首先，高分辨率遥感图像的细节丰富，能够清晰地显示目标的形状、纹理和结构特征。例如，在农业领域，可以通过高分辨率遥感图像来检测农田中不同作物的生长情况，进而进行精确的农作物分类。
其次，高分辨率遥感图像的空间分辨率高，能够提供更精确的地物位置信息。在城市规划中，可以利用高分辨率遥感图像来识别建筑物、道路和绿地等地物，为城市规划提供参考。
其次，选择适当的特征和分类器。特征可以是由图像处理方法提取的纹理、形状和光谱特征，分类器可以是SVM、随机森林或CNN等。
最后，通过训练分类器，并利用测试数据集来评估分类器的性能。根据分类器的性能可以选择调整参数或选择其他方法来改进目标识别与分类的准确率和鲁棒性。
三、高分辨率遥感图像目标识别与分类的挑战
总结：
高分辨率遥感图像的目标识别与分类是一项复杂而重要的任务。通过图像处理和机器学习方法，可以实现对高分辨率遥感图像中的目标进行准确、快速的识别与分类。然而，目标识别与分类仍面临着许多挑战，如数据量大、地物类型多样和噪声遮挡问题等。因此，未来需要进一步研究和改进高分辨率遥感图像目标识别与分类的方法，以提高其准确性和鲁棒性。
最后，进行图像分割，将遥感图像分割成不同的区域，以便对每个区域进行目标识别与分类。图像分割可以通过阈值分割、区域生长和基于能量最小化等方法来实现。
互联网传销识别指南(2017 版) - 网贷之家
互联网传销识别指南（2017版）江苏省互联网金融协会自1998年国务院通知全面禁止传销以来，在国务院的统一部署下，工商、公安等部门认真履行职责，对各类传销活动进行严厉打击，取得显著成效，大规模、公开化的传销活动得到有效遏制。
但是近年来，传销势力有所抬头，并且进一步发展成为互联网传销，打着所谓“微商”“电商”“多层分销”“消费投资”“爱心互助”等名义从事传销活动，在组织上更加封闭，在交易上更加隐蔽，在手段上更加恶劣，并且也越来越体现出高智商化的特点。
因此，传销活动尤其是互联网传销不仅严重扰乱正常的市场经济秩序，也直接危害人民群众的生命财产安全，破坏社会稳定。
为协助政府打击互联网传销，提高人民群众辨别传销的能力，江苏省互联网金融协会在广泛调查研究并吸收当前的传销发展变化新特点的基础上，制定《互联网传销识别指南（2017版）》。
今后，协会将根据互联网传销发展变化的新特点，持续更新互联网传销识别指南的有关内容，为广大人民群众提供识别传销的指导。
一、互联网传销的含义传销是指组织者或者经营者发展人员，通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者销售业绩为依据计算和给付报酬，或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为。
但是诸如“专挑熟人下手”“限制人身自由”“对新入者上课洗脑”“以昂贵的商品为媒介”等传统传销已不是主流，而是借助互联网为工具形成的互联网传销则成为当前社会传销的新型模式。
互联网传销是传统传销的升级版，互联网传销是以互联网为载体的一种新型传销模式，一般由组织者和经营者通过互联网，以暴利为诱饵，赋予上线成员直接或者间接发展下线成员的权利，通过成员缴纳一定费用或者购买特定的商品，以发展下线数量作为计算和给付报酬的依据的非法牟利违法犯罪行为。
二、互联网传销的特点互联网传销主要以互联网为载体，传销的基本行为都是在互联网环境下进行，互联网传销比起传统传销在危害范围、危害程度、打击力度上更大、更难。
多民族地区的乡村聚落景观分区识别——以贵州省铜仁市石阡县为例
landscape characteristics of rural settlements in multi-ethnic areas, so as to provide a basis for targeted landscape construction guidance.Key words multi-ethnic areas; rural area; settlement landscape; zoning0 引言中国作为多民族国家，在长期的发展历程中广泛存在不同民族交流、互动、融合的现象，并在广西、贵州、云南等地形成了多民族混合居住地区。
该类地区通常地形复杂、交通不便，还普遍面临着生态保护、文化传承、人地平衡等问题。
文化景观通常是人类为满足需求在自然景观上叠加活动而形成，直接表现为聚落形态、土地利用类型和建筑样式[1]。
其中，乡村聚落作为一种经长期积淀形成的文化特征更具有持续性、标志性和代表性，能够反映人类活动和发展的特点（李旭旦[2]、刘沛林等[3]）。
石阡县地处贵州东北部的铜仁、遵义、黔东南三市交界处，是山地地形与多民族混合聚居的典型区域。
因此，对该样本进行研究能够挖掘多民族地区乡村聚落的景观特征，从而为该类区域的村庄建设发展提供科学依据。
1 研究设计1.1 研究步骤本研究对乡村聚落景观形态进行量化分析与空间聚类分析，并划分为若干分区，定性分析其影响因素，最后与石阡县乡村风貌规划进行对比。
1.1.1 划分基本单元基于石阡县高程数据，利用GIS 水文分析功能划分汇水区，作为聚落景观分区的基本单元。
1.1.2 研究指标确定综合现有研究确定聚落景观分区的地理环境、文化摘要 我国多民族地区是在长期交流互动中形成的特殊区域，其发展与特色保护面临诸多问题。
乡村聚落作为长时间文化积淀的载体，是进行文化景观研究的重要切入点。
研究以石阡县自然地理、空间建设和社会经济数据为基础，综合地理环境、文化背景、聚落景观、建筑形态因素，运用K-均值聚类法将石阡县划分为七类分区，并进一步分析自然地理、乡村发展和民族迁徙历史对乡村聚落“条带-核心”模式分区形态的影响。
如何识别与利用模糊信息
如何识别与利用模糊信息一直以来，人类在信息化的的道路上不断迈进。
每一次信息革命，都极大地增强了人们的收集信息的功能，使人类获取信息的器官、传递信息的网络，以及存储处理与再生信息的思维器官得到了不同程度的延伸。
但现实中我们经常会得到许多模糊信息——由模糊现象所获得的不精确的、非定量的信息。
模糊信息并不一定是虚假信息。
在现实生活中，存在大量的模糊现象，其界线是模糊的。
比如人的经验就是模糊的东西。
模糊事件提供的信息量可大可小，例如，说某人“体重一百斤左右”，就比说他“偏瘦”的信息量大。
所以，模糊信息也是可以计量的。
利用已知的类型来识别给定对象属于哪一个类型的问题，这就是模式识别问题。
识别分为两大类：1.具体事物的识别，如对文字、照片、音乐、语言等周围事识别2.对抽象事物的识别，如对已知的一个问题的理解等。
“模式识别”是一门研究用机器代替人来识别事物的学科。
“模式”是供模仿用的客体集合，“识别”就是判定所给的对象应归属于那一个客体。
当模式或被识别的对象只能用模糊集合表达时，这类模式识别被称为模糊模式识别。
在模糊模式识别的具体应用中，最为关键的部分是模式或被识别对象的模糊集合的构造，即如何建立描述模式或对象的模糊集合。
模糊模式识别是对传统模式识别方法即统计方法和句法方法的有用补充，就是能对模糊事物进行识别和判断，它的理论基础是模糊数学。
模糊模式识别就是在模式识别中引入模糊数学方法，用模糊技术来设计机器识别系统，可简化识别系统的结构，更广泛、更深入地模拟人脑的思维过程，从而对客观事物进行更为有效的分类与识别。
然而对于已有的模糊信息，我们要想合理地利用好这些信息还要做到以下几点：1.要对信息有较强的灵敏度，善于从手中已获得的模糊信息中发现对自己工作有帮助的东西，从而有效的利用信息资源2.要对信息有较强的归纳总结能力，面对已经筛选出来的有用信息，能够有效的将其组合利用，能总结出事物的本质规律3.要对重组好的信息进行延拓和发散，从信息中得到自己的认识，加以创新，开阔自己的思维。
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别
测绘技术中如何进行遥感影像的地物提取和分类识别遥感影像的地物提取和分类识别是现代测绘技术中的重要内容，它通过对遥感影像的处理与分析，能够快速准确地获取地物信息，为城市规划、农业管理、环境保护等领域提供了有力的支持。
本文将从数据获取、特征提取和分类识别三个方面介绍遥感影像的地物提取和分类识别技术。
首先，数据获取是遥感影像地物提取与分类识别的基础。
遥感影像数据可以通过卫星、航空器和无人机等载体获取。
其中，卫星遥感是最常用的获取方式。
通过卫星传感器获取的遥感影像具有广阔的覆盖范围和较高的空间分辨率，可以获取大面积的地物信息。
而航空器和无人机遥感则具有较高的时间分辨率和较高的空间分辨率，适合于对局部区域进行高精度的地物提取与分类识别。
除了卫星、航空器和无人机，地面观测设备也可以用于获取遥感影像数据，如摄影测量仪、激光雷达等。
这些设备可以提供高质量、高分辨率的遥感影像数据，为地物提取与分类识别提供更准确的输入。
其次，特征提取是遥感影像地物提取与分类识别的关键环节。
遥感影像中地物的特征可以分为两大类：光谱特征和几何特征。
光谱特征是指地物在遥感影像中的反射或辐射特征，通常通过遥感传感器记录的多光谱或高光谱数据来获取。
通过对多光谱或高光谱数据进行预处理和特征提取，可以获取到地物的光谱信息，进而进行地物提取与分类识别。
几何特征是指地物在遥感影像中的形状、大小、纹理等几何属性，可以通过图像分割和图像处理等方法提取出来。
几何特征在地物提取与分类识别中起到了重要的作用，特别是对于一些没有明显光谱差异的地物，几何特征可以提供辅助信息，提高地物提取与分类的准确度。
最后，分类识别是遥感影像地物提取与分类识别的核心任务。
分类识别的目标是将遥感影像中的像元划分为不同的地物类别。
常见的分类方法有监督分类和无监督分类。
监督分类是指人工选择一些代表性样本进行训练，然后根据这些样本对遥感影像进行分类。
无监督分类则是根据遥感影像中像元间的相似度进行自动分类。
基于地名识别的地方新闻分类方法
2018年软 件2018, V ol. 39, No. 4基金项目: 湖南文理学院2016年校级科研项目(项目编号：16YB17)作者简介: 李果(1983-)，男，硕士研究生，主要研究方向：智能信息处理技术。
通讯联系人: 刘任任(1959-)，男，教授，主要研究方向：多值逻辑。
基于地名识别的地方新闻分类方法李 果1,2，刘任任1（1. 湘潭大学 信息工程学院，湖南 湘潭 411105；2. 湖南文理学院 计算机科学与技术学院，湖南 常德 415000）摘 要: 地方新闻时常因为传播渠道窄而被忽视，但在特定范围内具有较高的价值。
新闻文本中有很多地理空间信息，本文提出了一种基于地名识别的地方新闻分类方法，首先建立地名词典，利用中文分词、地名识别技术将原始文本转换为地名词汇集，然后利用地名标准化、地名消歧技术进一步精简地名词汇集，最后通过规则匹配实现新闻文本的行政区划归类。
实验结果表明，该方法对于地方新闻文本分类具有较高的准确率和召回率。
关键词: 地名识别；地方新闻；文本分类；中文信息处理中图分类号: TP391 文献标识码: A DOI ：10.3969/j.issn.1003-6970.2018.04.015本文著录格式：李果，刘任任. 基于地名识别的地方新闻分类方法[J]. 软件，2018，39（4）：73-76A Classification Method of Local News Based on Place Name RecognitionLI Guo 1,2, LIU Ren-ren 1(1. College of Information Engineering,Xiangtan University,Xiangtan,Hunan 410075, China ;2. College of Computer Science and Technology, Hunan University of Arts and Science,Changde,Hunan 415000, China )【Abstract 】: Local news is often neglected because of the narrow channel of communication, but it is of high value in a certain range. There are a lot of geospatial information in news texts, this paper proposes a classification method of local news based on place name recognition, firstly, establish a toponym library, convert the original text into a place name set by using Chinese segmentation, name recognition technology, then use the standardization of geo-graphical names, geographical names disambiguation technology to streamline the place name set, finally the rule matching is used to complete the classification of the news text. The experimental result shows that the method has high accuracy and recall rate for local news text classification.【Key words 】: Place Name Recognithion; Local News; Text Categorization; Chinese Information Processing0 引言地方新闻指通过各种渠道传播的以地方区域为范围的新闻。
省区识别载体的模糊归类识别
一、提取原则类别旳辨认特征值
1 建立论域
（1）取第一类地域为样本：北京（B）、天津（T）、上海（S）、广东（G）
（2）根据表6-4（P174）和表6-7（P180），分别选择四类因子中贡献率高旳 因子为上述样本旳特征值：X1—GDP、X2—人均GDP、X3—铁路网密度、 X4—地域行政级别
则可得,论域U=为样本空间（样本总数为n=4），而每一种样本有 m=4个特征：
谢谢！
xik min{xik }
uik
1in
max{xik } min{xik }
1in
1in
计算过程列举u如11 下XX：1411
X 21 X 21
2174.46 1450.06 8464.31 1450.06
0.1032
……………… ………………
u12
X12 X 42 X 32 X 42
19846 11728 30805 11728
其辨认精确率：
= n-w 100% 30 5 100% 83.33%
n
30
辨认效果较为理想。
原则类别辨认特征旳提取
•建立论域 U1 •原则化 •辨认特征值
归类辨认分析
•建立论域 U2 •数据原则化 •计算贴近度 •依择近原则判断
•判断与待定对象最贴近旳对象
•替代数值构建新论域U3
•数值互换，取得新辨认矩阵 •原则化 •计算辨认矩阵旳聚类中心向量 •待定对象旳类别归属分析
同理可得：
0.6984
N
~
H,
~
T
0.6448
N
~
H,
~
T
0.6448
（4） 根据择近原则判断
根据模糊辨认旳择近原则，判断与香港最为贴近旳对象如
基于机器视觉的烟叶自动分级方法
基于机器视觉的烟叶自动分级方法作者：刘东来来源：《广东蚕业》 2020年第8期DOI：10.3969/j.issn.2095-1205.2020.08.31刘东来（永州职业技术学院湖南永州 425000）基金项目：湖南省教育厅科学研究项目（19C1852）]摘要文章分析了以机器视觉为基础的烟叶自动分级方法，介绍了烟叶的等级标准和机器视觉分级技术的实现方式，其可以提高烟叶分级效率，简化烟叶分级流程，降低操作成本。
通过分析机器视觉技术下的烟叶自动分级方法，不断推进烟叶自动分级技术的完善和研究，提高烟叶分级质量，推动烟叶分级技术的发展。
关键词机器视觉；烟叶分级；自动分级技术；模糊识别方法中图分类号:TS47 文献标识码:A 文章编号:2095-1205(2020)08-64-03随着科技的不断发展，烟草行业也在探索新的生产技术手段以推进生产效率、提高生产质量，机器视觉烟叶自动分级技术应运而生，并广泛应用于烟草企业的生产中。
该技术的利用，不仅可以实现烟叶自动分级，而且可以通过机器视觉更高质量地处理烟叶，实现对烟草产品的分级处理。
下面对机器视觉的烟叶自动分级方法展开详细的论述。
1 烟叶分级标准结合烟草行业对烟叶的利用情况，需要在生产过程中对烟叶进行等级划分，确定不同的烟叶利用结果。
现阶段主要采用机器视觉的烟叶自动分级技术，通过判断烟叶的外观、形状、颜色等性状标准，来鉴别烟叶的等级。
具体而言，确定烟叶的分级标准是结合烤烟生产情况进行区分，通过判断烟叶不同部位颜色的方式，具体确定烟叶等级。
通常情况下，可以从烟叶的成熟度、叶片结构的松散度、烟叶油性成分的含量、烟叶的色度等4 个方面进行烟叶的分级。
结合机器视觉技术的利用情况，在机器视觉的烟叶自动分级当中，以烟叶的外表特征为基础，通过上述四个分类方面，实现对烟叶细胞排列方式和松散程度的标准划分，详细的松散程度包括了疏松、尚疏松、稍密以及精密4 个程度。
2 机器视觉的烟叶自动分级方法利用过程结合机器视觉基础下烟叶分级的标准，在烟叶自动分级方法上，通过烟叶图像的采集、图像信息的处理、图像中烟叶外观特征的提取以及烟叶识别分级等4 个步骤，由机器视觉来完成对烟叶自动分级。
广东省县域经济发展模糊聚类研究
属 Ｕ＝ ｊ 个 。 度， 是一 × 矩阵， ＝ Ｖ１ …， 】 Ｖ ［ ， 是一 ｌ２ ，
个 ｓ 矩阵 。解 决上述规划 问题采用叠 代算法 。 ｃ Ｘ 开始 ， 选取 ￡＞ ， ０ 初始 聚类 中心 ｖｎ令 ｋ ｌ （ ， ＝。 计算 ｕ ∞
一
、
ｆ （） 】 ｔ
计算
∑ （】 七 ）
如果 ｌ ‘ 一 ‘ ｌ ， 叠代 ， Ｉ Ｖ“ ’＜ 结束 Ｉ 否则 令 ｋｋ ｌ ＝＋ 重新
计算 Ｖ（＋ ） ， １。 ｋ 该算法是 收敛的 ， 其解 可以收敛到一 个局部最小点 。 采用模糊 模式识别方 法对县域经 济进行评判分 析。一 个 是 一般直 接 法 ， 最 大隶属 原则 归 类 ， 按 主要用 于 个体 识 别（ 即单 项指 标识 别 ）另 一个 是 间接 方法 ， ； 按择 近原 则 归 类 ， 用于群 体模 型识别 。 由于县域 经济评 估结果 一般是 应 多个 指标 的综合 ， 以采用 间接 方法 择近原 则完成 任务判 所 别分 析。 三、 东县域经 济模 糊聚 类实 证 广
于 明确 发 展路 径 ， 快县 域 经济 发展 ， 加 对广 东 县域 经济 科 学 的评测具 有巨大 的现 实意义 。
二、 县域 经济模糊 聚类分析方 法 聚类 的算 法很多 ，比较 系统 常用 的有两种 ， 即等价矩
阵法 和 Ｆ Ｍ算 法 。 Ｃ 本研究采用 Ｆ Ｍ算法 ， Ｃ 借助 ｍ ｔｂ ａａ 软件 ｌ
实现具 体计算 。 Ｆ Ｍ算法可 以表示成数 学规划 问题 ： Ｃ
ａ Ｊ（ ＝ ｒｎ ，） ∑∑” ｉ，
ｉ ｊ＝ ＝１ ｌ
∑ ＝， ＞ “ ０≤ ， １ ∑ ０ ，ｆ １ Ｃ ｌ Ｊ
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X
1
，
即为第1类别的识别特征值
其中
xk
j
为第k个特征个平均值，
n
xk
j
根据公式（7-23）
1 j j xik n i 1
k 1,2,…,m
二、归类识别分析
1
计算在第一类中与待定对象香港（H）最为贴近 的对象
（1） 建立论域
将香港加入原始数据，形成 表2 ： 特特征值
1 建立论域
（1）取第一类地区为样本：北京（B）、天津（T）、上海（S）、广东（G） （2）根据表6-4（P174）和表6-7（P180），分别选择四类因子中贡献率高的 因子为上述样本的特征值：X1—GDP、X2—人均GDP、X3—铁路网密度、 X4—地区行政级别
可得出结论： 香港与第1类别的贴近度最大，因 此香港应属于物流园区布局的 第1类 空间载体。
三、识别效果检验
根据前述方法，将30个城市分别代入检验，计算获得标准类 别中各个对象的识别计算结果， 如表7-12。由表可见，在对 原始对象的回判过程中，广东、福建、内蒙、黑龙江、新疆5 省区识别结果不符， n-w 100% 根据公式公式（7-31） = n
归类识别分析
•判断与待定对象最贴近的对象
•依择近原则判断
•数值交换，获得新识别矩阵
•计算识别矩阵的聚类中心向量 •待定对象的类别归属分析
•替换数值构建新论域U3 •标准化
识别效果检验
•计算原始数据矩阵 与识别矩阵的贴近度 •依择近原则判断
标准类别识别特征的提取
•建立论域 U1 •标准化 •识别特征值
数据标准化
对新论域按公式（ 7-3） 进行标准化，重新获得矩阵U2 ：
1 0 B 0.0598 0.0427 T 0 0.0224 0.6688 0 U 2 S 0.2133 0.1004 0.5795 0.0357 0 0 1 G 0.5789 H 1 1 0.4178 0.0179
u11 X 41 X 21
2174.46 1450.06 0.1032 8464.31 1450.06
………………
u12
………………
X12 X 42 19846 11728 0.4255 X 32 X 42 30805 11728
第1类原始数据标准化矩阵为： 1 0 B 0.1032 0.4225 T 0 0.8374 0.6688 0 1 U1 X S 0.3698 1 0.5795 0.0357 G 1 0 0 1
2 0.8 2 D1 0.8 0.2978=0.2382
N1 1 D1 0.7618
贴近度:
与以上步骤类似，即可得到 书上表7-11
重复以上步骤，分别获得香港与5类别地区的贴近 度大小。 根据模糊识别的择近原则，根据公式（7-30）：
X1y ， 1 N X jy ， j N X X 1 j r
X3 679.23 468.67 309.1 43.48
（2）标准化，获得识别矩阵
将交换后的原始数据进行第1类别新数据标准化，而获得待定对象在第
1类别的标准化矩阵 ，
1 X y 即为识别矩阵。
1 0 B 0.0598 0.0427 T 0 0.0224 0.6688 0 1y U3 X H 1 1 0.4178 0.0179 0 0 1 G 0.5789
411.9 43.48
5
7 61
2
数据标准化
数据标准化就是根据模糊矩阵的要求，将数据压缩到区间[0，1]上， 其计算公式为（可参考公式（7-3）P188）：
uik
xik min{xik }
1i n
max{xik } min{xik }
1i n 1i n
计算过程列举如下： X 21 X11
（3）
计算贴近度
根据公式（7-21）
N B, A 1 DB, A
DB, A
其中：
B y Ax
i 1 i i
m
2
——距离修正系数，为保证贴近函数数值在[0，1]区间内， 以便于比较。
此处，取
1
m
=0.25 计算过程列举如下：
2
~ ~ D H, S
——距离修正系数
计算过程列举如下：
X 1y ， 1 D X （ 3766 1728 2 0.3822 0.2756 0. -0. ） 0.4963-0.6538 0.5 0.3947
2 2 2
0.2978
修正距离：此处，取
~ ~ Hyi Sx i i 1
1 0.21332 1 0.10042 0.4178 0.57952 0.0179 0.03572
~ ~ ~ ~ N H, S 1 D H, S 1 0.25 1.2061 0.6984
3
计算识别矩阵的聚类中心向量
根据公式（7-23）进行“聚类中心向量”求解，得到 对于第1类别识别矩阵的均值向量：
B 0.2756 1y T 0.1728 X H 0.6538 G 0.3947
由此得出 ： 上海与香港贴近度最高 成为与香港进行数值交换的对象
2
数值交换，获得新识别矩阵
用香港的替换上海的数据，构建新论域 得到
特征
（1）替换数值
表3
X4 5 5 6 61
：
样本 北京 B 天津 T 香港 H 广东 G
X1 2174.46 1450.06 13566.3 8464.31
X2 19846 15976 201732 11728
省区识别载体的模糊归类识别
7.5 物流园区宏观布局载体归类识别原理和 计算步骤问题研究
为解决 待定对象 的类别归属问题，提出研究方法
7.6 7.7
省区识别载体的模糊归类识别 （香港） 地级市载体的模糊归类识别
根据 7.5节介绍的研究方法，进行实例分析
标准类别识别特征的提取（表7-9 ） 归类识别分析（表7-10 7-11）
3
计算识别特征值
1 T 0.3766 X S 0.4963 G 0.5000
各类别的识别特征值主要是其聚类中心向量。（可参考P208） 针对各类的标准化矩阵计算可获得第1类的聚类中心向量为： B 0.3822
•建立论域 U2 •数据标准化 •计算贴近度
归类识别分析
•判断与待定对象最贴近的对象
•依择近原则判断
•数值交换，获得新识别矩阵
•计算识别矩阵的聚类中心向量 •待定对象的类别归属分析
识别效果检验
谢谢！
则可得,论域U=为样本空间（样本总数为n=4），而每一个样本有 m=4个特征： 构造原始数据 表1 为：
特征 样本 北京 B 2174.46 19846 679.23 5
X1
X2
X3
X4
天津 T
上海 S 广东 G
1450.06
4034.96 8464.31
15976
30805 11728
468.67
1.2061
D H, S
~ ~
Hyi Sx i i 1
m ~ ~
2
1 0.21332 1 0.10042 0.4178 0.57952 0.0179 0.03572
~ ~ ~ ~ N H, S 1 D H, S 1 0.25 1.2061 0.6984 同理可得：
样本
北京 B 天津 T 上海 S 广东 G 香港 H
X1 2174.46 1450.06 4034.96 8464.31 13566.3
X2 19846 15976 30805 11728 201732
X3 679.23 468.67 411.9 43.48 309.1
X4 5 5 7 61 6
（2）
4
待定对象的类别归属分析
X1y ， 1 1 D X1y ， 1 N X X
X 1y X 1 i1
m 2
根据公式 （7-28）
其中：
X 1y ， 1 D X
w——类别归属会判中错判的对象个数 n——参与会判的对象总数，即各类别中对象的总数 其识别准确率：
n-w 30 5 = 100% 100% 83.33% n 30
识别效果较为理想。
标准类别识别特征的提取
•建立论域 U1 •标准化 •识别特征值
•建立论域 U2 •数据标准化 •计算贴近度
1.2061
~ ~ N H, T 0.6448
~ ~ N H, T 0.6448
（4） 根据择近原则判断
根据模糊识别的择近原则，判断与香港最为贴近的对象如 下：
~ ~ ~ ~ ~ N H, S/ G/ B/ T 0.6984 0.61950.52350.6448 , , , 0.6984