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模糊相似矩阵

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济南淄博聊城东营柳州桂林河池济宁临沂菏泽天津中山石家庄邯郸衡水厦门广州佛山

济10.90.90.90.40.40.310.90.90.80.50.80.80.70.60.50.5

淄0.910.910.30.30.30.90.90.90.80.40.70.80.70.60.50.5

聊0.90.910.90.40.50.40.90.910.80.50.80.90.80.50.60.6

东0.910.910.30.30.20.90.90.80.80.40.70.70.70.60.40.5

柳0.40.30.40.310.910.40.30.40.40.80.50.50.30.60.80.8

桂0.40.30.50.30.910.90.50.40.50.40.80.60.60.40.70.80.8

河0.30.30.40.210.910.40.30.40.30.80.50.50.30.60.70.7

济10.90.90.90.40.50.410.90.90.80.50.80.80.70.70.60.6

临0.90.90.90.90.30.40.30.910.80.90.40.80.70.70.60.50.5

菏0.90.910.80.40.50.40.90.810.80.60.80.90.80.60.60.7

天0.80.80.80.80.40.40.30.80.90.810.50.90.80.80.70.50.5

中0.50.40.50.40.80.80.80.50.40.60.510.70.70.50.810.9

石0.80.70.80.70.50.60.50.80.80.80.90.710.90.80.60.60.6

邯0.80.80.90.70.50.60.50.80.70.90.80.70.910.80.60.60.7

衡0.70.70.80.70.30.40.30.70.70.80.80.50.80.810.50.40.5

厦0.60.60.50.60.60.70.60.70.60.60.70.80.60.60.510.70.7

广0.50.50.60.40.80.80.70.60.50.60.510.60.60.40.710.9

佛0.50.50.60.50.80.80.70.60.50.70.50.90.60.70.50.70.91

韶0.80.70.80.80.50.60.50.70.80.80.80.60.90.90.80.50.70.7

肇0.50.50.60.50.70.80.70.50.50.60.50.80.60.70.50.60.80.9

青0.80.80.70.80.30.40.30.80.70.70.80.50.70.70.60.70.40.4

烟0.70.80.70.80.20.30.20.70.70.60.80.40.70.70.60.60.30.4

潍0.80.90.80.90.30.40.30.80.80.70.90.50.70.80.70.70.40.5

南0.30.20.30.10.90.80.90.30.20.30.30.70.40.40.20.50.70.6

梧0.30.30.40.30.80.80.70.30.30.40.40.80.50.50.40.60.80.8

赣0.70.60.70.60.70.70.60.70.60.80.60.80.60.70.50.70.80.9

福0.60.60.50.60.60.60.50.60.60.50.60.70.60.60.50.90.70.6

湛0.40.40.50.40.80.80.70.40.30.50.30.70.40.50.30.50.80.8

海0.40.40.50.40.80.80.70.40.30.50.30.70.40.50.30.50.80.8

玉0.40.40.50.40.80.80.80.40.40.60.30.80.40.50.30.50.80.8

茂0.40.40.50.30.80.80.80.40.40.50.30.80.40.40.30.50.80.8

梅0.60.60.70.60.70.70.60.60.60.70.70.80.60.70.60.90.80.8

深0.50.50.60.40.80.80.70.60.50.60.510.70.70.50.80.90.9

南0.70.60.70.60.60.70.60.70.60.80.70.80.70.80.70.80.70.8

上0.70.70.70.70.50.60.50.70.70.70.70.70.60.70.60.80.60.7

宜0.60.60.70.50.70.70.60.60.50.70.60.80.70.80.60.70.80.8韶关肇庆青岛烟台潍坊南宁梧州赣州福州湛江海口玉林茂名梅州深圳南昌上饶宜春

0.80.50.80.70.80.30.30.70.60.40.40.40.40.60.50.70.70.6

0.70.50.80.80.90.20.30.60.60.40.40.40.40.60.50.60.70.6

0.80.60.70.70.80.30.40.70.50.50.50.40.50.70.60.70.70.7

0.80.50.80.80.90.10.30.60.60.40.40.50.30.60.40.60.70.5

0.50.70.30.20.30.90.80.70.60.80.80.30.80.70.80.60.50.7

0.60.80.40.30.40.80.80.70.60.80.80.80.80.70.80.70.60.7

0.50.70.30.20.30.90.70.60.50.70.70.80.80.60.70.60.50.6

0.70.50.80.70.80.30.30.70.60.40.40.80.40.60.60.70.70.6

0.80.50.70.70.80.20.30.60.60.30.30.40.40.60.50.60.70.5

0.80.60.70.60.70.30.40.80.50.50.50.40.50.70.60.80.70.7

0.80.50.80.80.90.30.40.60.60.30.30.50.30.70.50.70.70.6

0.60.80.50.40.50.70.80.80.70.70.70.80.80.810.80.70.80.90.60.70.70.70.40.50.60.60.40.40.40.40.60.70.70.60.70.90.70.70.70.80.40.50.70.60.50.50.40.40.70.70.80.70.8

0.80.50.60.60.70.20.40.50.50.30.30.30.30.60.50.70.60.6

0.50.60.70.60.70.50.60.70.90.50.50.50.50.90.80.80.80.7

0.70.80.40.30.40.70.80.80.70.80.80.80.80.80.90.70.60.8

0.70.90.40.40.50.60.80.90.60.80.80.80.80.80.90.80.70.8

10.70.60.60.70.40.50.70.50.50.50.50.50.60.60.70.60.7

0.710.40.40.50.60.80.80.60.80.80.80.80.70.80.80.70.9

0.60.410.90.90.20.30.50.80.20.20.20.20.60.50.60.70.5

0.60.40.910.90.10.20.40.70.20.20.10.10.50.40.60.70.5

0.70.50.90.910.20.40.50.70.30.30.30.30.61.50.70.80.6

0.40.60.20.10.210.80.50.40.80.80.80.80.60.70.50.40.6

0.50.80.30.20.40.810.60.50.80.80.80.80.70.80.60.60.7

0.70.80.50.40.50.50.610.70.70.70.80.80.80.80.80.70.8

0.50.60.80.70.70.40.50.710.40.40.50.50.80.70.80.80.7

0.50.80.20.20.30.80.80.70.411110.60.70.50.50.6

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0.60.70.60.50.60.60.70.80.80.60.60.70.610.80.90.90.8

0.60.80.50.40.50.70.80.80.70.70.70.70.70.810.80.70.8

0.70.80.60.60.70.50.60.80.80.50.50.60.60.90.810.90.9

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定义矩阵相似度的方法

定义矩阵相似度的方法

第 1 页 共 1 页 矩阵相似度可以通过多种方法进行定义和计算。以下是一些常见的方法：

1. 特征值比较：如果两个矩阵的特征值相同，则它们可能相似。然而，需要注意的是，相同的特征值并不一定意味着两个矩阵相似。

2. 矩阵对角化：对角化是一种判断矩阵相似的常用方法。如果两个矩阵都可以被对角化，且它们的对角矩阵相同（即相同的特征值在对角线上），则这两个矩阵相似。

3. Jordan标准型：Jordan标准型是另一种判断矩阵相似性的方法。将矩阵转换为Jordan标准型后，可以直接比较它们的Jordan块。如果两个矩阵的Jordan标准型相同（包括相同的Jordan块和对应的特征值），则这两个矩阵相似。

4. Frobenius范数：这是一种矩阵的范数，表示矩阵中所有元素的平方和的平方根。对于两个矩阵A和B，它们的Frobenius范数之差，即||A-B||F，可以作为它们的相似度的度量。若两个矩阵A和B的Frobenius范数之差越小，则说明它们越相似。

这些方法在不同场景下都有应用，具体使用哪种方法取决于问题的特定需求和上下文。

模糊聚类分析C程序实现

模糊聚类分析C程序实现

２０１２年６月第２期　教学与科技　

模糊聚类分析Ｃ程序实现　

付尚朴　

（中国工程物理研究院工学院，四川绵阳，６２１９００）　

摘要本文用Ｃ语言编程实现了基于传递闭包的模糊聚类分析，分析事物的类别和优劣，对事物作出评　

估。采用作者发现的模糊相似矩阵传递闭包的Ｗａｒｓｈａｌｌ算法进行模糊聚类，时间复杂度比平方法低。用Ｃ语言　

设计了模糊相似矩阵夹角余弦标定法、Ｗａｒｓｈａｌｌ算法计算传递闭包、置信水平排序、动态聚类模块，用菜单驱　

动，并对算法进行了分析。在应用中，对生丝厂的生丝质量进行了动态聚类分析，采用了已有的生丝质量数据，　然后用本程序计算，与已有结果一致。本程序效率高，菜单界面，易于操作，原始数据存放在文件中，易于保　

存读取。　

关键词模糊相似矩阵；传递闭包；Ｗａｒｓｈａｌｌ算法　

Ｏ　引言　

聚类分析指按事物的一定特征进行分类的方法。如，按学生的总成绩将学生分为优、良、中、及　

格、不及格五类。如果事物特征模糊，则采用模糊聚类分析来分类，具体有三大类：（１）系统聚类法：　

基于模糊关系分类方法。如：传递闭包法、直接聚类法、最大树法；（２）逐步聚类法。如：迭代聚类　法、ＩＳＯＤＡＴＡ法；（３）混合法：通过参考数据的分布规律和某些经验、要求进行分类【ｌ】。模糊聚类分　

析用于管理信息处理、计算机病毒分析等等【　】。本文讨论传递闭包法，将其中计算传递闭包的平方法，　

换为作者发现的模糊相似矩阵传递闭包的Ｗａｒｓｈａｌｌ算法【引，时间效率会大大提高。本系统在ＤＥＶ－Ｃ＋＋５　

中用Ｃ语言开发。　

１模糊相似矩阵的标定　

设待分类事物为｛Ｘｌ，　２，…，Ｘ　＞，Ｘ　的特征为Ｘｉ＝（Ｘｉｌ，　２，…，ｘｍ），ｆ＿１，２，…，ｍ．｛Ｘｌ，　２，…，Ｘ．）　

构成的模糊相似矩阵为Ｒ＝（　），‘，的标定采用夹角余弦法　

，ｉ。ｊ＝１，２　…。ｍ　

Ｃ函数为：　

ｆｌｏａｔ　ａｓｍｈ（ｆｌｏａｔ　ｘｌ［１，ｆｌｏａｔｘ２［］），／计算ｎ维行矩阵ｘｌ、ｘ２的点积　

农产品的配送方案与路径优化

农产品的配送方案与路径优化

农产品的配送方案与路径优化

徐文瑞

【摘 要】目前,由于顾客对于农产品的需求愈加个性与多样,市场上的农产品需求也越来越变化多端.但我国农产品的配送仍然存在很多亟待解决的问题,如效率低下、成本较高、服务质量不足和车辆大量空驶等.同时,很多农产品物流企业的规模小、实力弱,无法真正发挥农产品供应链的载体和管理者的重大作用.因此,农产品物流企业必须要对配送方案以及路径优化进行调整,真正发挥控制成本和提升服务的效果,解决农产品配送以及路径的普遍问题.

【期刊名称】《农业工程》

【年(卷),期】2018(008)001

【总页数】3页(P125-127)

【关键词】农产品配送;路径优化;模糊聚类分析;遗传算法

【作 者】徐文瑞

【作者单位】陕西财经职业技术学院,咸阳712000

【正文语种】中 文

【中图分类】F326.6

0 引言

农产品的种类以及货运点极多、货运道路网络十分复杂且运输网点分布不均匀等原因，导致农产品配送的工作条件十分复杂。目前，我国的农产品配送状况令人堪忧，其中渠道混乱是最大的问题，而且在运输过程中农产品的损坏量一直没有被有效减少，配送运输花费的时间很长，造成了成本的提高和效率的低下，与市场要求相差甚远。因此，对农产品的配送以及运输渠道进行科学合理的组织与安排是非常有必要的，必须尽快实现农产品速配的管理与运营。

1 农产品配送研究现状

我国农产品配送的理论研究主要集中在配送概念、状况、可行性以及相关政策体制等的描述上，在专门的农产品配送研究上还没有深入的探讨，因此农产品配送的理论研究在我国处于初级阶段。在农产品配送的必要性和可行性上，相关人员认为能够形成稳定的产销关系和多样化的市场。在鲜活农产品配送业的发展上，有学者根据客观实际和要求，对其外部环境的影响和现实意义进行了深入的分析，并对发展和支持鲜活农产品配送业提供了意见和建议[1]。还有学者提出了创建农产品配送组织的建议，认为这是我国农产品连锁经营的现实要求[2]。

基于相似矩阵的连续域决策表属性约简算法

基于相似矩阵的连续域决策表属性约简算法

第２２０９１　０　４期　年月　情报杂志　

ＪＯＵＲＮＡＬ　ＯＦ　ＬＮＴＥＬＬＩＧＥＮＣＥ　Ｖｌｄ．２９　Ｎｏ。４　Ａｐｒ．２Ｏ１Ｏ　

基于相似矩阵的连续域决策表属性约简算法＊　

Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　Ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｏｆ　Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ　Ｄｏｍａｉｎ　Ｄｅｃｉｓｉｏｎ　

Ｔａｂｌｅ　Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｓｉｍｉｌａｒ　Ｍａｔｒｉｘ　

黎仁国　钟　勇２　魏世博３　

（１．西华师范大学计算机学院南充６３７００９；　

２．中国科学院成都计算机应用研究所成都６１００４０；　

３．解放军理工大学通信工程学院南京４１００００）　

摘要把模糊集和粗糙集结合起来，对连续城决策表属性约简算法进行了研究。首先，使用三角隶属度函数将连　

续属性值转化为模糊值；然后定义了两模糊对象问的相似度、模糊对象的相似美以及连续属性在对象集上划分所形　

成的相似类集组成的特征向量；给出了连续型属性的数字特征向量，并以此为基础建立了连续属性闻的相似矩阵；　

最后，提出了一个新的属性约简算法，并用实例进行了验证。　

关键词模糊集粗糙集三角隶属度函数相似矩阵属性约简　中图分类号ＴＰ３０１　文献标识码Ａ　文章编号ｌ００２—１９６５（２０１０）０４—０１５５—０４　

粗糙集理论Ｌｌｊ是一种研究不精确、不确定性知识　

的数学工具，其主要思想和优点就是在保持分类能力　

不变的前提下，能够通过知识约简，导出问题的决策或　

分类规则。属性约简就是该理论中一个非常重要的概　

念，它反映了一个决策表的本质信息，现已得到广泛的　

应用　２ｌ。　

在实际情况中，大多数数据集的属性值是连续型　

的。这些连续型数据大多具有较强的模糊性，概念之　

间的界限并不十分明确。由于传统粗糙集理论十分适　

合处理离散域属性决策表，对于连续域属性决策表的　

处理能力非常有限，这就大大限制了它的应用。如果　

把粗糙集理论应用于连续型属性，那么在使用该理论　

之前就必须对连续属性进行离散化。然而，离散化后