差分进化算法的改进及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·差分进化算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·聚类分析的研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第13页 |
| ·本文的写作框架 | 第13-14页 |
| 第二章 差分进化算法的基本原理 | 第14-25页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·标准差分进化算法 | 第15-20页 |
| ·差分进化算法的执行过程 | 第15-17页 |
| ·差分进化算法的常用变体 | 第17-18页 |
| ·差分进化算法的参数控制研究 | 第18-20页 |
| ·既有的改进差分进化算法 | 第20-23页 |
| ·具有局部搜索策略的差分进化算法 | 第20-22页 |
| ·自适应差分进化算法 | 第22-23页 |
| ·差分进化算法分析与比较 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 差分进化算法的改进 | 第25-30页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·改进思路 | 第25-29页 |
| ·控制参数的改进 | 第25-27页 |
| ·差分进化策略的改进 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 聚类算法的分析与研究 | 第30-43页 |
| ·聚类 | 第30-32页 |
| ·聚类概念 | 第30-31页 |
| ·聚类分析的过程 | 第31-32页 |
| ·聚类相似性度量 | 第32-35页 |
| ·数据结构 | 第32-33页 |
| ·聚类算法中常用的相似性度量方法 | 第33-35页 |
| ·聚类准则函数 | 第35-36页 |
| ·聚类评价 | 第36-37页 |
| ·聚类算法概述 | 第37-42页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第37-38页 |
| ·分层聚类方法 | 第38-41页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第41页 |
| ·基于网格的聚类算法 | 第41-42页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 差分进化算法在聚类中的应用 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·聚类算法的数学模型 | 第43-44页 |
| ·基于差分进化算法的 K-均值聚类算法 | 第44-47页 |
| ·编码方案 | 第44-45页 |
| ·种群初始化 | 第45页 |
| ·适应度值的计算 | 第45页 |
| ·算法的详细实现过程 | 第45-47页 |
| ·实例演算 | 第47-49页 |
| ·实验结果分析 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |
