模糊聚類算法在學(xué)科建設(shè)中的應(yīng)用.pdf

1、學(xué)科建設(shè)是高等院校科研與教學(xué)的結(jié)合點(diǎn)，是學(xué)校辦學(xué)水平的重要標(biāo)志。實(shí)施學(xué)科評(píng)估也是加強(qiáng)研究生教育，促進(jìn)科學(xué)研究，提高人才培養(yǎng)質(zhì)量的一個(gè)重要手段。本文針對(duì)學(xué)科建設(shè)評(píng)估中存在的大量不確定性和模糊性，引入模糊聚類算法，對(duì)學(xué)科建設(shè)評(píng)估進(jìn)行初步的量化分析。
　　 在眾多模糊聚類算法中，F(xiàn)CM算法是應(yīng)用最為廣泛、最為靈敏的一種算法。但FCM算法對(duì)初始值敏感，難以取得全局最優(yōu)，對(duì)數(shù)據(jù)集也有等劃分的趨勢(shì)。本文分別從聚類中心初始化和目標(biāo)函數(shù)加權(quán)兩方

2、面來(lái)改進(jìn)算法。先利用減法聚類的方法選定初始的聚類中心，再對(duì)目標(biāo)函數(shù)利用密度函數(shù)加權(quán)來(lái)調(diào)整聚類中心。采用IRIS數(shù)據(jù)集通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的可行性。
　　 本文將改進(jìn)的FCM算法應(yīng)用到學(xué)科建設(shè)中，簡(jiǎn)要介紹學(xué)科建設(shè)的概述，闡述了學(xué)科建設(shè)評(píng)估指標(biāo)體系的確立思想和原則，并給出適用于本文數(shù)據(jù)的評(píng)估指標(biāo)體系，在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)估之前進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，最后利用改進(jìn)的FCM算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評(píng)估分析和特定指標(biāo)評(píng)估分析。結(jié)果表明改進(jìn)的FCM算法是一種有