haccp在蜂產(chǎn)品原料控制中的應(yīng)用(ppt45)-haccp(編輯修改稿)
2024-09-23 08:47 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ，當(dāng)將樣本分成 5類時(shí)，它們主要集中在第二類。 ? 與可能的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn) － 與目標(biāo)樣本的聚類結(jié)果差別明顯。這說明，合理的檢驗(yàn)結(jié)果應(yīng)該在 － 。 3 基于相似合成算法的聚類方法 對檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的分析 ? 以上層次聚類在方法上存在不完善的地方 ，這可能會影響到分析結(jié)果 。 其不足包括： ? ⑴ 類別個(gè)數(shù)的確定主觀性強(qiáng) 。 如上面的分析中 ， 到底將數(shù)據(jù)樣本分成幾類才能最恰當(dāng)?shù)胤从乘鼈冎g的相似程度未知 ， 只能通過建模者的主觀判斷進(jìn)行試錯(cuò)分析 。 ? ⑵ 層次聚類方法將所有數(shù)據(jù)樣本作為學(xué)習(xí)集 ，從中尋找數(shù)據(jù)樣本反映的規(guī)律 。 但是數(shù)據(jù)樣本中包含的信息除了反映共性規(guī)律外 ， 還有反映個(gè)性特征的信息 。 將所有數(shù)據(jù)樣本作為學(xué)習(xí)集得到的聚類結(jié)果可能可以很精確地反映學(xué)習(xí)集的情況 ， 但是對于新加入的 、 具有同一規(guī)律性的數(shù)據(jù)樣本就可能不適用 ， 即聚類結(jié)果不具有良好推廣能力 ， 出現(xiàn) “ 過擬合 ” 。 如果這樣 ， 那么基于層次聚類的分析結(jié)果的可信度就值得懷疑 。 ? 基于相似合成算法的聚類方法可以解決以上 2個(gè)問題。 基于相似合成算法 的聚類方法簡介 ? 由 Lorence提出的相似體合成算法 （ Analog Complexing， 以下簡稱 AC） [1]是對模糊對象的預(yù)測 、 聚類和分類的一種序列模式識別方法 ， 最先提出 AC算法是為了解決對模糊經(jīng)濟(jì)對象的預(yù)測問題 。 應(yīng)用 AC算法進(jìn)行預(yù)測時(shí) ， 一般需要待研究的過程滿足以下假設(shè)： ? （ 1） 系統(tǒng)由多維過程所描述； ? （ 2） 多維過程的觀察值很多 （ 長期序列 ） ； ? （ 3） 多維過程是充分有代表性的 ， 即由基本的系統(tǒng)變量形成數(shù)據(jù)集； ? （ 4） 過程的行為一般將在一段時(shí)間內(nèi)相似地重復(fù) 。 ? AC包含 3個(gè)步驟 [2]： 1） 待選模式的產(chǎn)生； 2） 待選模式的變換； 3） 相似模式的選取 。 待選模式的產(chǎn)生 待選模式的變換 ? 根據(jù)工作原理，對于長度為 k的某參照模式，在數(shù)據(jù)樣本中可能有一個(gè)或幾個(gè)長度為 k的相似模式。但是由于系統(tǒng)是動(dòng)態(tài)的，不同時(shí)期的相似模式可能具有不同的平均值和標(biāo)準(zhǔn)方差。因此，需要用一種變換來描述這些差異，將模式變換到同一基準(zhǔn)點(diǎn)上從而使各模式具有可比性。即為了下面將進(jìn)行的模式間相似性的度量，必須尋找待選模式到參照模式的變換。一般取線性變換為： ??????????????????????????*1,*1,*1,1*,*,*,1***1................)]([kimkilkijimjiljimiliikixxxxxxxxxiPT 相似模式的選取 ? ⑴ 模式相似度 ? 這一步的主要目的是識別模式形狀間的相似性，其度量我們稱為模式相似度。一般地，第 i個(gè)待選模式與參照模式間的距離可定義為： ? ? 模式間的相似度可由距離來度量，如定義第i個(gè)模式與參照模式的相似度 si為： ，顯然距離值越大，模式相似度就越小。 ? ?? ??? ?????
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