简介:为选育玉屏当地油茶优良无性系,对玉屏自然生长群体的油茶果实性状进行了通径和聚类分析。主要果实性状因子对产量的通径分析表明,单株产油量的通径系数为0.867,单株干籽重的通径系数为0.413,鲜果含油率的通径系数为-0.121,单株总果数的通径系数为-0.260。四者对单株鲜果产量的直接影响力为:单株产油量〉单株干籽重〉鲜果含油率〉单株总果数。聚类分析表明,自然群体52个个体可划分为两个类群,Ⅰ类具有高产高含油量特性,Ⅱ类具有低产低含油量特性。Ⅱ类可分为Ⅱa和Ⅱb两个亚类群,各亚类群中干籽含油率相近的无性系多归在同一亚亚类群中,说明干籽含油率是油茶果实表型性状中最重要的分类性状。研究结果可为玉屏油茶自然群体种质资源分类以及资源开发利用提供参考。
简介:摘要以南方电网公司县级供电企业管理评价报告为数据来源,以综合计划指标体系为基础,探索对县级供电企业“分类管理、分类指导”的方法,提出了利用统计分析中的聚类分析方法对县级供电企业分类的思路与模型,并采用SPSS数据分析软件,选择2014年度南方电网公司管理评价报告进行了实例分析和结果评估,最后进行了展望,提出了下一步的研究方向。
简介:为了提高事故黑点鉴别的客观性、公正性及识别水平,提出基于灰色聚类评价的事故黑点鉴别方法,并结合聚类因子法识别事故黑点诱发因素。该方法是将聚类思想应用于事故黑点鉴别及成因分析的全过程,可实现对不同层次事故黑点的分级管理。经鉴别,可将评价路段单元分为正常路段、一般路段及事故黑点3类,从而将道路几何条件、交通条件、环境特性属性相似的事故黑点聚为一类进行事故成因分析。依托长余高速公路的交通事故数据进行实例分析,确定上下行事故黑点数,并对其进行成因分析,且将基于聚类分析得到的事故黑点及其成因与实际考察得到的事故黑点及其成因进行对比分析。结果表明:基于聚类分析得到的事故黑点与实际路段事故黑点基本吻合,采用基于聚类分析预测事故黑点是可靠的。
简介:以阿姆河盆地右岸地区碳酸盐岩台内滩气田为例,运用基于图论的多分辨率聚类分析法开展了以常规测井资料为基础的测井相聚类及岩相定量预测研究。该方法不需要分析数据体的结构及聚类数等先验知识为指导,能够自动优选最佳聚类个数,并允许按照实际需求控制聚类级别,进行聚类合并。依据岩芯资料岩相识别及测井相标定结果,本文最终建立了包含5个聚类的测井相划分模型及岩相定量解释图版,其中,聚类测井相1~5分别对应于泻湖泥、石膏坪、滩间、低能滩及高能滩,取芯段符合率达85%以上,能够较好的运用于非取芯段岩相预测研究。据此,我们进行了连续的聚类测井相划分及岩相预测,并对层序地层格架内岩相分布及物性特征进行了分析。