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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:鄭俊昇
研究生(外文):Jeng,Jung-Sheng
論文名稱:模糊聚類分析在茶葉品質鑑定上的應用
論文名稱(外文):The Applicationn of Fuzzy Cluster Analysis for Tea Quality Evaluation
指導教授:謝邦昌;劉清
指導教授(外文):Shia,Ben-Chang;Liu,Ching
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺灣大學
系所名稱:農藝學系
學門:農業科學學門
學類:一般農業學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1996
畢業學年度:84
語文別:中文
中文關鍵詞:模糊聚類分析拉氏乘數隸屬度
外文關鍵詞:FuzzyCluster analysisLarange multiplierMembership
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Ruspini(1969)將Zadeh的模糊集合理論和聚類分析相結合,嘗試以隸屬
度的觀念來進行訊息不明確資料的聚類工作,稱之為模糊聚類法。傳統的
聚類分析在資料具有明確訊息時,可得到良好的聚類結果。但是在處理一
些特殊的資料上,例如高矮、年齡等連續性的計量資料上,或是資料的訊
息不明確時,聚類結果卻往往不盡理想。這時採用模糊聚類法可能會獲得
比傳統聚類法更好的結果。茶葉品質鑑定這類包含主觀測定,而不具明確
性界線的資料,因此本文嘗試引進隸屬度的概念,分兩階段加以分析。在
第一階段中,以c-平均模糊聚類法對茶葉評鑑結果進行聚類分析,並和傳
統聚類法的結果加以比較。由整個分類結果來看,c-平均模糊聚類法所得
到的聚類結果較為理想的。抽取在c-平均模糊聚類入選的優等品種進行第
二階段α-截集的分析,其目的在於想要了解這些優等品種在四項評鑑上
的特性為何?此法可視為是針對茶葉品種的特性做分類,不同於c-平均模
糊聚類法針對茶葉品種整體的表現所進行的等級分類,可視為另一種觀點
的分類結果以供參考參考。
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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