【摘 要】
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针对气候变化与空气质量评价问题,考虑到空气质量数据具有复杂、不确定、不完备、海量高维的特点,提出基于分层递阶商空间的粒度聚类分析法。利用分层递阶模型,通过属性函数
【机 构】
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安徽师范大学数学计算机科学学院,安徽大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61175046,61073117);安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2012Z121);安徽师范大学人才培育基金资助项目(2010rcpy037)
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针对气候变化与空气质量评价问题,考虑到空气质量数据具有复杂、不确定、不完备、海量高维的特点,提出基于分层递阶商空间的粒度聚类分析法。利用分层递阶模型,通过属性函数对原问题的论域进行划分,获得问题求解的不同层次粒度空间,可以将不确定信息转换成确定性信息,降低问题复杂性,易推广至高维海量数据分析中。宣城市空气质量评价实验结果表明,这种方法能很好地反映该市空气质量的日变化和季节变化,进一步验证了其有效性。
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