一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法

文档序号:6490232阅读:258来源:国知局
一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,包括构造数据矩阵,计算模糊相似矩阵和分析得到模糊聚类,对高校双创能力评价分析。本发明与现有技术相比,其显著优点是:能够有效解决在分析高校创新创业能力时语意模棱两可、混淆不清的问题;用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而实现客观地划分;基于模糊等价关系的模糊聚类分析得到的聚类结果更能够符合客观规律。
【专利说明】一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于模糊数学的高校创新创业能力评价方法,特别是一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法。
【背景技术】
[0002]当前,很多学者提出了多种量化的双创能力评价方法,但是评价终究不可能完全脱离人的判断,因为人才是执行能力评价的主体。随着人们所考虑问题的复杂性、不确定性以及人类思维的模糊性的不断增强,使得创新创业能力信息出现了模糊性。对于这类问题可以构建出模糊集合以描述此信息的模糊性,再利用模糊集合所构建出来的隶属函数进行量化处理,描述合理的归属程度。对于一个模糊概念,当人们无法确定它的全部因素进行考察时,通常只能选定一部分因素作为代表来加以评价。对于这种压缩数据的处理方法,运用传统数学工具是很难的,模糊数学的方法应运而生。
[0003]聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法,它用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而实现客观地划分。基于模糊等价关系的模糊聚类是双创能力评价过程中常用的手段。基于模糊等价关系的模糊聚类分析得到的聚类结果更能够符合客观规律。

【发明内容】

[0004]本发明的目的是提供一种基于模糊等价关系的模糊聚类,实现高校创新创业能力评价的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法
[0005]本发明的技术方案为:
[0006]一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,包括构造数据矩阵,计算模糊相似矩阵和分析得到模糊聚类;其特征在于:基于三个模糊等价关系:自反性、对称性和传递性的模糊聚类,分析得到模糊聚类结果。
[0007]本发明的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而实现客观地划分。
[0008]本发明的原理是:聚类分析是数理统计中的一种多元分析方法,它用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而实现客观地划分。按照基于模糊等价关系的模糊聚类分析法的步骤:1、构造数据矩阵;2、计算模糊相似矩阵;3、分析得到模糊聚类最终得到高校创新创业能力的评价结果。
[0009]本发明与现有技术相比,其显著优点是:
[0010]1、能够有效解决在分析高校创新创业能力时语意模棱两可、混淆不清的问题;
[0011]2、用数学方法定量地确定样本的亲疏关系,从而实现客观地划分;
[0012]3、基于模糊 等价关系的模糊聚类分析得到的聚类结果更能够符合客观规律。
【专利附图】

【附图说明】
[0013]图1是本发明的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法的执行步骤流程图。【具体实施方式】
[0014]以下结合附图,详细说明本发明的实施方式。
[0015]结合图1,本发明的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法分为3个步骤:
[0016]1、构造数据矩阵,使用标准差变换的方法对数据进行标准化处理
[0017]根据聚类对象,以待聚类的η个对象为行,以各个对象的m项性质参数为列,以高校为行,以高校创新创业评价指标为列,构造数据矩阵X。
[0018]
【权利要求】
1.一种基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,其特征在于:它包括构造数据矩阵的步骤,计算模糊相似矩阵的步骤和分析得到模糊聚类的步骤。
2.根据权利要求1所述的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,其特征在于:构造数据矩阵的步骤为使用标准差变换的方法对数据进行标准化处理; 根据聚类对象,以待聚类的η个对象为行,以各个对象的m项性质参数为列,构造数据矩阵X ;
3.根据权利要求2所述的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,其特征在于:所述的标准化的方法包括标准差变换与级差变换; (1)标准差变换,采用下述公式;
4.根据权利要求1所述的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,其特征在于:分析得到模糊聚类的步骤是基于三个模糊等价关系:自反性、对称性和传递性的模糊聚类。
5.根据权利要求4所述的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,其特征在于:所述的模糊相似矩阵R中的元素表示了对象间的模糊相似度,记Xi与\间的模糊相似度^j=R(Xi, Xp,计算ru=R(Xi,Xj)的方法包括数量积法、余弦幅度法、相关系数法、最大最小值法和欧氏距离法,算出ru=R(Xi,Xj)后,得到了模糊相似矩阵R。
6.根据权利要求1所述的基于模糊聚类的高校创新创业能力分类方法,其特征在于:所述的分析得到模糊聚类的步骤中,模糊聚类分析是在一定模糊参数α下进行,计算R°中元素f的方法如下:
【文档编号】G06F19/00GK103778313SQ201210415489
【公开日】2014年5月7日 申请日期:2012年10月26日 优先权日:2012年10月26日
【发明者】李千目, 唐振民, 丁玲玲, 戚湧, 侯君, 李宗骍, 杨文 , 张晟骁, 王鹏飞 申请人:无锡南理工科技发展有限公司
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