许志华针对有关模糊判别法和灰色聚类法中所出现的缺欠，对其进行了补正，并讨论了补正后引起的计算量增大的问题。
　　邱建荣等人将邓聚龙的灰色聚类理论应用于燃煤结渣特性的评判中。灰色聚类理论继承了模糊数学法的优点，注意到分级界限不确定性问题，并在此基础上给出了属于某一等级的可能性分布。用此理论来判别煤的结渣性其结果无疑更符合客观实际。王桂明．谢竣林等人应用灰色理论对煤结渣性能进行评判，并对煤的结渣机理进行了分析，其结论与邱建荣等人相同，为煤的结渣评判提供了新思路。
　　华中理工大学郭嘉、曾汉才运用模糊聚类分析法分析预测混煤的结渣趋势，此方法不仅适合混煤的特点，而且考虑了模糊因素的影响方便易行。 
　　（三）模糊模式识别
　　模糊模式识别法大致可分为直接法和间接法(又称群体模式识别方法 )。直接法是根据最大隶属原则来归类，间接法则是按照择近原则来对被识别对象进行识别。
　　郭嘉， 曾汉才采用间接法，将已知结渣状况的6个煤种作为模型，信捷职称论文写作发表网，采用煤灰软化温度 、硅铝比、碱酸比和硅比4个评判指标，对受检煤种进行识别。通过计算与前6个已知模型的贴近度，来判别受检者的归属类型。但此模型比较粗糙，识别范围狭窄，且只考虑了煤灰的特性，仅适用于燃烧工况比较接近的不同煤灰的评判。
　　兰泽全， 曹欣玉采用间接法对待识别对象进行结渣特性判别。选用了7 个已知结渣程度的燃煤作为标准模型，以4 个常规指标和综合指数R 为评判因素集， 对同一台锅炉不同部位的3 个样品(炉渣，转向室灰，除尘灰) 以及某燃料水煤浆灰进行识别， 以判断属于何种结渣程度，结果表明该模型较以前的四因素法具有更高的准确性。同时指出应用模糊模式识别法来评价其沾污结渣特性时，在因素集的选取方面应更多地考虑锅炉设计参数及运行工况的影响。
　　赵利敏，路丕思综合考虑灰熔点、碱酸比、硅铝比、硅比 及炉膛平均温度和无因次实际切圆直径6个因素，利用模糊模式识别的方法判断锅炉结渣。以实际运行中已知结渣程度的9台锅炉作为样本，对7 台受检锅炉进行评判，评判结果与实际情况相符。此新方法可预示大容量锅炉的设计及运行时的结渣程度。
　　随着模式识别样本库的不断丰富和完善，此方法将会得到更广泛的应用。
　　
　　三、结论
　　目前的采用的预测方法大多以煤指特性为指标，对锅炉的运行情况考虑较少。由于炉内结渣的多种因素影响，用某种固定的预测方法得到的结果，往往达不到要求的精度，难以找到通用的预测模型，而且数据本身也具有局限性。要想提高结渣预测的精确度，需要不断改进计算方法，建立和完善煤质特性、锅炉运行参数的数据库，寻找普遍使用的模型。
　　
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