| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第14-15页 |
| 1 绪论 | 第15-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 研究内容 | 第16页 |
| 1.3 研究成果 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构 | 第17-18页 |
| 2 相关工作 | 第18-33页 |
| 2.1 微粒群优化算法 | 第18-23页 |
| 2.2 多目标微粒群优化算法 | 第23-26页 |
| 2.3 数据聚类 | 第26-28页 |
| 2.4 多目标数据聚类 | 第28-29页 |
| 2.5 流数据聚类 | 第29-31页 |
| 2.6 已有研究的局限性 | 第31页 |
| 2.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于全局差异值排序的多目标量子微粒群优化算法 | 第33-44页 |
| 3.1 研究动机 | 第33-34页 |
| 3.2 所提算法 | 第34-36页 |
| 3.3 实验及分析 | 第36-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 多目标量子微粒群聚类算法 | 第44-58页 |
| 4.1 研究动机 | 第44-45页 |
| 4.2 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.3 用于问题求解的离散多目标量子微粒群优化算法 | 第46-52页 |
| 4.4 实验及分析 | 第52-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 5 基于多种群协同微粒群优化的流数据聚类算法 | 第58-69页 |
| 5.1 研究动机 | 第58-59页 |
| 5.2 问题描述 | 第59-60页 |
| 5.3 用于问题求解的多种群协同微粒群优化算法 | 第60-63页 |
| 5.4 实验及分析 | 第63-67页 |
| 5.5 本章小结 | 第67-69页 |
| 6 结论 | 第69-71页 |
| 6.1 本文工作 | 第69-70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-78页 |
| 作者简历 | 第78-80页 |
| 学位论文数据集 | 第80页 |