| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·聚类算法研究现状 | 第8-9页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第9-10页 |
| ·模糊 Petri 网及辐射源识别研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·章节安排 | 第12-13页 |
| 第二章 聚类算法和蚁群聚类算法概述 | 第13-21页 |
| ·聚类概述 | 第13-18页 |
| ·聚类概念及其方法 | 第13-15页 |
| ·聚类分析的要求 | 第15-17页 |
| ·聚类分析的基础 | 第17-18页 |
| ·蚁群聚类算法概述 | 第18-20页 |
| ·蚁群聚类算法的基本原理 | 第18页 |
| ·蚁群聚类算法的基本模型 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 一种改进的蚁群聚类算法 | 第21-31页 |
| ·蚁群聚类基本模型 | 第21-25页 |
| ·ASM 模型的提出 | 第21页 |
| ·ASM 模型的设定 | 第21-24页 |
| ·ASM 算法及其参数设置 | 第24-25页 |
| ·改进的 ASM 算法 | 第25-28页 |
| ·改进算法结束条件 | 第25页 |
| ·参数的动态调整 | 第25-26页 |
| ·基于信息熵的移动策略算法 | 第26-28页 |
| ·改进的算法实验结果及分析 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于细胞簇的蚁群聚类算法 | 第31-43页 |
| ·带细胞簇合并的蚁群聚类算法 | 第31-34页 |
| ·细胞簇的产生与合并 | 第31-33页 |
| ·细胞簇与细胞簇之间距离的计算 | 第33-34页 |
| ·算法实验与参数讨论 | 第34-36页 |
| ·参数 merge_threshold 的讨论 | 第34-35页 |
| ·参数 cluster_distance_type 的讨论 | 第35-36页 |
| ·改进的细胞簇合并算法 | 第36-39页 |
| ·Renyi 熵距离 | 第36-37页 |
| ·基于 Renyi 熵距离的细胞簇合并算法 | 第37-38页 |
| ·算法实验结果与分析 | 第38-39页 |
| ·改进算法应用于雷达辐射源识别 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第五章 基于模糊 Petri 网的平台识别 | 第43-53页 |
| ·模糊 Petri 网理论 | 第43-45页 |
| ·模糊理论 | 第43页 |
| ·模糊 Petri 网的定义 | 第43-44页 |
| ·模糊 Petri 网的基本规则 | 第44-45页 |
| ·模糊 Petri 网的仿真实现 | 第45-49页 |
| ·Petri 网的可视化描述 | 第45-46页 |
| ·基于 Stateflow 的 Petri 网仿真 | 第46-49页 |
| ·基于模糊 Petri 网形式化推理的平台识别方法 | 第49-52页 |
| ·模糊 Petri 网的矩阵推理算法 | 第49-50页 |
| ·平台识别应用 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·本文总结 | 第53-54页 |
| ·问题与展望 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士期间的研究成果 | 第61-62页 |
