沉积物污染特征分析的未确知聚类-对应分析模型

摘要：

针对现有未确知聚类的不足,将聚类有效性函数引入聚类算法中,通过与对应分析方法的综合集成,建立了未确知聚类一对应分析(UC-CFA)模型,并以加速遗传算法优化计算最佳聚类数目、聚类中心以及聚类点(包括污染指标和采样点)隶属于聚类中心的隶属度.以安徽巢湖塘西河口湿地为研究对象,采用UC-CFA模型对沉积物污染特征进行聚类分析,将所有聚类点划分为4类,即Cd-有机质联合污染区,高磷污染区,Cu-Zn-Pb-Cr复合污染区以及高氮污染区等.实例研究表明,对于沉积物污染特征分析,UC-CFA模型具有适用性.

关键词：未确知聚类、对应分析、沉积物、污染特征分析、加速遗传算法

所属期刊栏目：22

分类号：X703(一般性问题)

资助基金：安徽省"十一五"科技攻关计划重点项目07010302165;教育部新世纪优秀人才支持计划NCET-06-0541

在线出版日期：2009-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：695-701