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环境工程技术学报 2024年第4期14卷 1232-1238页

作者：赵瀚森刘峰均张夏夏吴柏莹沈怡秀高逸飞陈高江苏省生态环境监测监控有限公司江苏省环保集团有限公司江苏省生态环境大数据有限公司

基于工业园区污染物排放总量核算模型,以东南沿海某重点石化产业基地VOCs的排放总量核算为例,对比研究了Nelder-Mead单纯形法(NM)、双模退火优化算法(DA)、粒子群优化算法(PSO)3种优化算法和通过偏差平方和(目标函数1)、对数变换(目标函... 详细信息

基于工业园区污染物排放总量核算模型,以东南沿海某重点石化产业基地VOCs的排放总量核算为例,对比研究了Nelder-Mead单纯形法(NM)、双模退火优化算法(DA)、粒子群优化算法(PSO)3种优化算法和通过偏差平方和(目标函数1)、对数变换(目标函数2)、双曲余弦变换(目标函数3)构建的3种优化目标函数在不同随机误差强度和失效站点数量下的反演性能。结果表明:PSO算法的反演性能与粒子数量有关,但整体表现不适用于当前条件下的反演优化,NM和DA优化算法具有较好的反演准确性(MARE<30%),但NM优化算法的反演计算效率约为DA优化算法的11~20倍,NM优化算法反演性能最好;3种优化目标函数均适用于当前条件下的反演优化(MARE<30%),其中目标函数1和目标函数3在随机误差强度、失效站点数量较小的情况下反演性能更好,而目标函数2在随机误差强度、失效站点数量相对较大的情况下反演性能更好。

关键词：工业园区污染排放总量核算优化算法优化目标函数源参数反演

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优势关系下的混合属性数据粒度聚类算法研究与应用

优势关系下的混合属性数据粒度聚类算法研究与应用

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作者：沈怡秀南京财经大学

学位级别：硕士

聚类分析可以在缺乏先验知识的情况下,根据数据对象的特征及内部结构,使用某种相似性度量对数据集进行分类来挖掘其中有价值的知识。但大多数传统的聚类算法只能够处理由单一类型属性构成的数据,比如数值型或名词型,针对混合属性数据的... 详细信息

聚类分析可以在缺乏先验知识的情况下,根据数据对象的特征及内部结构,使用某种相似性度量对数据集进行分类来挖掘其中有价值的知识。但大多数传统的聚类算法只能够处理由单一类型属性构成的数据,比如数值型或名词型,针对混合属性数据的聚类算法相对较少。然而现实世界中存在的数据类型大多为混合型,所以针对混合属性数据的聚类算法的研究具有重要的科学理论意义和实践价值。另一方面,传统的硬聚类算法,对于类属问题,每个数据对象都明确地表示属于簇或者不属于簇。但由于自然界中模糊性存在的客观规律,在很多时候,类簇与类簇之间的界限不是非常明确,现实数据中,许多数据游离于两个概念之间,具有亦此亦彼的特性。因此探索有效的适用于混合数据的软聚类算法具有重要的现实意义。本文以基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合方案,混合属性数据的阴影粗糙聚类定性组合方案的研究为主线,研究适用于混合属性数据集上的软聚类算法,并探索了粗糙聚类定性组合方案在粮食产后损失分析中的应用。主要研究工作包括:(1)基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法在现实世界中,人们通常从不同粒度上考虑问题,因此客户在选择某项产品和服务时通常还需要单独考虑其中某个属性的情况。此外,产品或服务的属性评估通常是由数据序列呈现的。而已有的对混合数据处理的算法,大多都是将所有属性综合考量,通过相异性度量来划分类簇,只能找到总体最优的类簇却不能兼顾客户在某一特殊属性上较优的要求,也不易对类簇进行语义结构的分析。而定性组合方案(QRD)对不同属性粒分别进行聚类得到子类簇,这样既能给客户表示出总体最优的类簇,也能兼顾客户在某个属性上的特殊要求。同时聚类之后再进行组合也方便对类簇进行语义结构分析。然而该方案只考虑到了数值属性数据集,依然无法适用于混合属性数据的聚类分析,另外,该方案组合后的结果过于理想化,在实际应用中,数据的属性数目远多于两个,往往会产生组合后类簇碎片过多的问题。为了能够对包含数值和名词属性的混合数据进行定性组合聚类分析,并对序结构进一步进行精细描述,本文提出了一种基于模糊优势关系的粗糙聚类方案定性组合算法,并通过实例对比分析验证了算法的优越性。(2)混合属性数据的阴影粗糙聚类定性组合方案基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法虽然已可较好地应用在混合属性数据集上,但该方案是按照单个属性分别聚类之后再进行组合,忽视了按照不同属性聚类之后信息粒之间所存在的关联关系,一定程度上影响了定性组合方案的整体正确率。因此引入阴影集来对信息粒之间的连接关系进行挖掘,本文提出了一种考虑粒度层次的混合属性数据阴影粗糙聚类定性组合方案。首先按照不同属性进行阴影粗糙聚类,然后以一个属性的聚类为基准,按照其它属性聚类后各信息粒落在该属性所划分的类簇上的平均隶属度加入该属性的聚类迭代过程中,得到更加合理有效的结果,最后将所有属性迭代后得到的结果进行组合。考虑粒度层次的定性组合算法对各个属性粒之间的关系进行了挖掘,减少了信息损失,提高了算法的整体精度,通过在UCI数据集上的仿真对比分析验证了算法的有效性。(3)粗糙聚类定性组合方案在粮食产后损失分析中的应用基于前述对混合数据定性组合聚类方案的研究,探索了研究成果在粮食产后损失分析中的应用。粮食产后损失数据是典型的混合属性数据,一条数据信息可以包含原料产地、产量、存储量等多种属性,这诸多属性的值都不是无用的,它们的大小都直接或者间接地影响到损失率的高低。为挖掘影响粮食产后损失的因素,首先对粮食产后损失数据进行聚类,探究各个数据属性对于损失率的影响,从而找到主要因素,为减少粮食产后损失、提升利润率提供决策指导。

关键词：混合数据粗糙集阴影集优势关系

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基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法

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计算机工程 2019年第8期45卷 48-52,59页

作者：沈怡秀马福民曹杰南京财经大学信息工程学院

为对包含数值和名词属性的混合数据集进行定性组合聚类分析,提出一种基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法f-QRD。根据混合数据集的不同属性分别进行聚类并计算类簇之间的模糊优势关系,为避免组合后的类簇碎片过多,对模糊优势关系差... 详细信息

为对包含数值和名词属性的混合数据集进行定性组合聚类分析,提出一种基于模糊优势关系的粗糙聚类定性组合算法f-QRD。根据混合数据集的不同属性分别进行聚类并计算类簇之间的模糊优势关系,为避免组合后的类簇碎片过多,对模糊优势关系差值较小的类簇进行合并处理。实验结果表明,与QRD算法相比, f-QRD算法能够有效减少类簇数目并提高聚类准确率。

关键词：粗糙聚类 K均值定性组合模糊优势关系混合数据集

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小学跨学科主题学习教研的校本实践

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上海课程教学研究 2024年第9期 17-24页

作者：沈怡上海市松江区九亭第四小学 201615

以高效能教研团队、高标准教研活动和高规范教研机制为特征的跨学科主题学习教研,是推动跨学科主题学习顺利进行的保障。上海市松江区九亭第四小学从跨学科教研团队、阶段任务、实施流程及保障体系等方面积极探索,明确了跨学科主题学习... 详细信息

以高效能教研团队、高标准教研活动和高规范教研机制为特征的跨学科主题学习教研,是推动跨学科主题学习顺利进行的保障。上海市松江区九亭第四小学从跨学科教研团队、阶段任务、实施流程及保障体系等方面积极探索,明确了跨学科主题学习教研的一般流程。借助思维导图、聚焦典型课例,设计“玩转长方体”跨学科主题学习活动,突破了跨学科主题学习的难点。通过实践有效促进知识的融合与创新,提升教师跨学科素养与教学水平,培育学生综合能力。

关键词：跨学科主题学习校本教研基本框架实施流程

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