基于均场退火算法的半监督聚类方法的研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-12页 |
| ·国内外发展现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 半监督聚类及其评价函数 | 第16-27页 |
| ·半监督聚类算法 | 第16-20页 |
| ·半监督聚类的先验信息 | 第16-17页 |
| ·半监督聚类算法的分类 | 第17-19页 |
| ·半监督聚类的主要难点 | 第19-20页 |
| ·半监督聚类评价函数 | 第20-25页 |
| ·无监督的聚类质量评价 | 第20-22页 |
| ·有监督的聚类质量评价 | 第22-24页 |
| ·半监督聚类评价函数 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 均场退火算法 | 第27-35页 |
| ·均场退火算法概述 | 第27页 |
| ·模拟退火算法 | 第27-31页 |
| ·模拟退火算法的主要思想 | 第27-30页 |
| ·模拟退火算法的控制参数 | 第30页 |
| ·模拟退火算法的特点 | 第30-31页 |
| ·均场退火算法的原理与特点 | 第31-33页 |
| ·均场退火算法的基本原理 | 第31-32页 |
| ·均场退火算法的参数 | 第32-33页 |
| ·均场退火算法的流程 | 第33页 |
| ·均场退火算法方程 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 基于均场退火的半监督聚类 | 第35-40页 |
| ·映射 | 第35页 |
| ·能量函数 | 第35-37页 |
| ·均场变量 | 第37页 |
| ·神经元输出 | 第37-38页 |
| ·算法流程 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第40-43页 |
| ·测试环境 | 第40页 |
| ·与无监督模糊聚类算法的比较 | 第40-41页 |
| ·与其他半监督聚类算法的比较 | 第41页 |
| ·实验结果分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 半监督聚类算法在图像分割上的应用 | 第43-58页 |
| ·图像分割概述 | 第43-45页 |
| ·图像分割算法的分类 | 第45-51页 |
| ·灰度图像分割 | 第45-49页 |
| ·彩色图像分割 | 第49-51页 |
| ·图像分割算法的评价标准 | 第51-52页 |
| ·基于半监督聚类算法的图像分割 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
