历史和类型学研究中的多维模糊分类：软件产品新版本的开发和测试

Гарскова И.М., Зуева В.А.

doi:10.7256/2585-7797.2018.2.26871

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历史信息学

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Garskova I.M., Zueva V.A. 历史和类型学研究中的多维模糊分类：软件产品新版本的开发和测试 // 历史信息学. 2018. № 2. С. 6-26. DOI: 10.7256/2585-7797.2018.2.26871 URL: https://cn.nbpublish.com/library_read_article.php?id=26871

历史和类型学研究中的多维模糊分类：软件产品新版本的开发和测试

Garskova Irina Markovna

博士历史

罗蒙诺索夫莫斯科国立大学副教授

119607, Russia, g. Moscow, ul. Ramenki st., 31-253, Ramenki st., 31-253, of. Ramenki st., 31-253

irina.garskova@gmail.com

Zueva Veronika Andreevna

病毒分析工程师，Doctor Web LLC

119192, Russia, Moscow oblast', g. Moscow, ul. Lomonosovskii Prospekt, 27k4, of. E253

bakerst221b.uk@gmail.com

DOI:

10.7256/2585-7797.2018.2.26871

评审日期

14-07-2018

出版日期

02-08-2018

注解: 本研究的目的是开发基于莫斯科国立大学历史信息学系创建的FuzzyClass算法的windows多维模糊分类程序的新版本。
该程序的前一个版本FuzzyClass1创建于30多年前，在历史和类型学研究中仍有需求，这在很大程度上是因为模糊分类方法在大多数标准统计包中尚不可用。需要开发新版本的程序是由于FuzzyClass1是在DOS操作系统中创建的，这使得很难适应Windows，Mac等。此外，还需要使程序更简单，更友好，在研究和教育过程中可供广泛的用户访问。
新版本程序的实现是通过vba语言（Visual Basic For Applications）以宏的形式用于MS Excel进行的。该计划的质量测试和评估是在俄罗斯经济史的统计来源上进行的，这些统计来源已经在国内研究人员的工作中使用。批准表明，获得的结果与以前对十七世纪Vorotynsky县抄写书数据的研究结果相吻合。新程序的结果还与使用不同模糊分类算法的Xix–XX世纪之交俄罗斯欧洲部分省份类型学的结果进行了比较。比较显示了定性相似的结果，并显示FuzzyClass算法提供了更清晰的类型学。因此，创建的程序证实了先前获得的结果，并为历史和类型学研究提供了新的机会。

出版日期:

模糊多维分类, 聚类分析, 模糊集合论, 历史和类型学研究, 农业类型学, 算法, 计算机程序, 框图, 经济史, 统计资料来源

杂志

历史和类型学研究中的多维模糊分类：软件产品新版本的开发和测试