粗糙K-均值聚類算法及其在文物健康評(píng)價(jià)中的應(yīng)用研究.pdf

1、文物是人類文明的結(jié)晶，具有歷史、文化和經(jīng)濟(jì)價(jià)值。在眾多文物中露天石質(zhì)文物由于長(zhǎng)時(shí)間存放于自然環(huán)境中，面臨著多種健康風(fēng)險(xiǎn)，健康形勢(shì)不容樂觀。文物健康評(píng)價(jià)是用預(yù)防的手段為文物保護(hù)提供數(shù)據(jù)支持。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)時(shí)采集文物所處自然環(huán)境數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘來(lái)發(fā)現(xiàn)文物健康狀況，是文物保護(hù)工作中的一種新的思路和方法。聚類分析是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一種重要的方法，將數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)對(duì)象按照規(guī)則聚類成不同的類。粗糙 K-均值聚類算法能夠有效處理不

2、確定、不完備與不精確的數(shù)據(jù)，但粗糙 K-均值聚類算法存在著許多缺陷，這些缺陷使得粗糙K-均值聚類算法的使用受到了限制。
　　本文的主要研究工作：
　　(1)改進(jìn)粗糙 K-均值聚類算法。利用蟻群算法的全局尋優(yōu)能力，克服粗糙 K-均值聚類算法初始點(diǎn)隨機(jī)選取可能導(dǎo)致聚類結(jié)果是局部最優(yōu)而不是全局最優(yōu)的缺陷。同時(shí)借鑒前人研究成果，自動(dòng)計(jì)算閾值和上下近似區(qū)域的權(quán)重，避免人為設(shè)置閾值和權(quán)重對(duì)聚類結(jié)果的影響。算法中的目標(biāo)函數(shù)也進(jìn)行了改進(jìn)，綜

3、合考慮了類內(nèi)距離和類間距離。另外針對(duì)粗糙 K-均值聚類算法對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)集聚類效率良好，而對(duì)于動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)集，尤其是有增量數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)集聚類效率低的缺陷，提出利用輪廓系數(shù)來(lái)處理增量數(shù)據(jù)，然后根據(jù)聚類前后目標(biāo)函數(shù)的變化，來(lái)判斷是否需要對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行重新聚類。
　　(2)對(duì)唐順陵露天石刻文物所處的自然環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，建立健康評(píng)價(jià)指標(biāo)，使用改進(jìn)后的粗糙 K-均值聚類算法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行聚類分析，對(duì)照評(píng)分準(zhǔn)則進(jìn)行評(píng)分，結(jié)合綜合指數(shù)法得到石質(zhì)文物健