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博碩士論文 etd-0815102-165324 詳細資訊
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論文名稱
Title
模糊聚類演算法應用於高雄海域污染範圍之判定
Apply Fuzzy Cluster Method for Identifying the Spatial Distribution of Pollutants around Kaohsiung Coastal Water
系所名稱
Department
畢業學年期
Year, semester
語文別
Language
學位類別
Degree
頁數
Number of pages
117
研究生
Author
指導教授
Advisor
召集委員
Convenor
口試委員
Advisory Committee
口試日期
Date of Exam
2002-07-15
繳交日期
Date of Submission
2002-08-15
關鍵字
Keywords
海洋沈積物、因素分析、群集分析法、FANNY、模糊聚類法
Fuzzy Clustering Method, Cluster Analysis, Marine Environmental Monitoring
統計
Statistics
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中文摘要
中 文 摘 要

近岸海域承受來自陸域的污染,為了有效評估污染源衝擊,海洋環境監測的重點,逐漸由水體中污染物的檢測,改進為海洋沈積物的監測,並藉由統計方法分析污染物種分佈的相關特性。在高雄港區海域污染範圍分類的問題上,以目前較常用的群集分析法(Cluster K-Means Analysis),較難得到令人滿意的分析結果,因此本研究嘗試利用模糊聚類方法(Fuzzy Clustering Method)來佐以詮釋。由於高雄港海域沈積物監測資料的空間分佈,會受到污染物特性、潮汐、顆粒再懸浮作用、氣象條件、擾動…等影響,更適合利用模糊理論來解釋其不確定性,本研究先以K-Means Cluster法,找出空間分佈,並應用因素分析(Factor Analysis)及FANNY(Fuzzy Analysis)演算法,產生適合該海域污染分佈的聚類特性,以期找出詮釋性較高的衝擊範圍分類畫定規則。
模糊聚類方法(Fuzzy Clustering Method)近年來已經被大量的應用在電腦視覺(Computer Vision) 和圖形識別(Pattern Recognition)上,並獲致良好的成果,最新應用於環境或自然資源相關的研究領域,包括在地質模型分析、環境污染整治、及地下水品質管理等,相較於目前的研究領域,海洋環境問題更是具有高度的複雜性與不確定性,因此若能善用先進的分析技術,應能有效提昇海洋環境管理之成效。

Abstract
Abstract
The near shore water intake pollutants from the land area and is heavily polluted. In order to assess such impact efficiently, the focus of marine environmental monitoring is shifting from inspecting pollutants in a water body to the measurement of pollutants adhered to sediments on seabed. The statistical methods are then used to analyze survey data for the purpose of interpretation. As for the problem of identifying the spatial distributions of classified pollutants over the water around Kaohsiung harbor, the result from the commonly used K-Means Cluster Analysis is not very satisfactory. It is therefore that the proposed research is trying to use the Fuzzy Cluster Method (FCM) to achieve better results. Through adaptive searching approach, the FCM should be able to generate the appropriate cluster centers for discerning the pollutants’ spatial distribution, which in turn would convey more meaning to support feasible interpretation. The FCM model developed by this research will also help to trace the most suspicious or new pollutant source with the assistance from the domain expertise if an unusual pollutant were found in the study area. The benefit is therefore obvious that the authority in charge of marine environment can respond efficiently and correctly against such pollution event and take appropriate actions. FCM has been heavily applied to the research on computer vision and pattern recognition with great success. Recently quite amounts of literatures in the environmental and natural resource management study, including geo-statistical modeling, pollution mitigation, and groundwater quality management, have probed into the applications of cluster analysis using FCM. The problems of marine environment are highly complex and full of uncertainty in nature. Nevertheless by introducing advanced analysis techniques, such as FCM, for tackling such problems, the overall managerial efficiency of marine environment will be improved.


目次 Table of Contents
目錄
中文摘要...................................................I
英文摘要...................................................II
誌謝
圖目錄.....................................................V
表目錄.....................................................VI

第一章 緒論...............................................1
1.1 研究動機與目標..................................1
1.2 研究內容........................................3
1.3 預期困難與研究方法..............................4

第二章 文獻回顧...........................................6
2.1 海域環境污染....................................6
2.2 近岸沈積物在海洋環境的重要性....................7
2.3 環境污染分類相關文獻............................8
2.4 模糊分類相關文獻................................11

第三章 多變量集群分析與模糊理論............................14
3.1因素分析 (Factor analysis).......................14
3.1.1主成份法(Principal Component Method).....15
3.1.2 因素轉軸................................17
3.2 群集分析法......................................18
3.2.1 層級分析法..............................19
3.2.2 非層級分析法 K-Means....................21
3.2.3 二階段集群分析法 .....................23
3.3 模糊基本槪念....................................24
3.3.1 模糊集合與歸屬函數......................25
3.3.2 模糊運算................................28
3.4 模糊聚類法......................................31
3.4.1 模糊聚類分析............................31
3.4.2 Fuzzy C-Means...........................32
3.4.3 FANNY (Fuzzy Analysis).................35

第四章 海域污染範圍分佈特性之分析..........................43
4.1 高雄海域污染來源...............................43
4.2 海域監測資料的前置處理.........................44
4.2.1 Missing Value與離群值(Outlier)...............44
4.2.1 資料特性檢定.................................47
4.3 多變量群集分析結果.............................49
4.3.1 Hierarchical處理......................49
4.3.2非層級群集法處理結果...................51
4.3.3指標命名...............................53
4.3.4各指標的空間特性.......................58
4.4 模糊聚類分析結果...............................64
4.4.1以模糊聚類法分析.......................64

第五章 結論與建議..........................................74
5.1結論.............................................74
5.2建議.............................................76

參考文獻..................................................78
附錄......................................................81
參考文獻 References
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