| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 相关内容的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 粒子群优化算法的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 模糊聚类的研究现状 | 第11页 |
| 1.2.3 基于粒子群优化算法的聚类算法的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文的主要内容和结构 | 第12-14页 |
| 第2章 聚类分析的理论和方法 | 第14-27页 |
| 2.1 聚类分析的基本概念 | 第14-16页 |
| 2.1.1 聚类分析概述 | 第14-15页 |
| 2.1.2 聚类分析的数学模型 | 第15-16页 |
| 2.2 聚类分析的数据类型及相似度度量方法 | 第16-20页 |
| 2.2.1 聚类分析的数据类型 | 第16-19页 |
| 2.2.2 聚类分析的数据结构 | 第19-20页 |
| 2.3 聚类分析的分类 | 第20-23页 |
| 2.3.1 基于划分的方法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 基于层次的方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 基于密度的方法 | 第22页 |
| 2.3.4 基于网格的方法 | 第22页 |
| 2.3.5 基于模型的方法 | 第22-23页 |
| 2.4 模糊理论 | 第23-24页 |
| 2.4.1 模糊集 | 第23页 |
| 2.4.2 模糊关系 | 第23-24页 |
| 2.5 模糊聚类 | 第24-26页 |
| 2.5.1 模糊聚类的数学模型 | 第24-25页 |
| 2.5.2 模糊聚类的方法 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 对粒子群算法的改进 | 第27-41页 |
| 3.1 相关理论背景 | 第27-30页 |
| 3.1.1 基本粒子群算法 | 第27-28页 |
| 3.1.2 基本粒子群算法流程 | 第28-29页 |
| 3.1.3 典型的粒子群优化算法 | 第29-30页 |
| 3.2 粒子群优化算法的应用 | 第30-31页 |
| 3.3 改进的粒子群优化算法 | 第31-34页 |
| 3.3.1 Levy分布参数估计 | 第31-32页 |
| 3.3.2 通过鹰策略混合PSO算法和Levy flights | 第32页 |
| 3.3.3 改进的PSO算法(ESPSO) | 第32-34页 |
| 3.4 仿真实验与分析 | 第34-40页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第34-35页 |
| 3.4.2 实验结果及分析 | 第35-38页 |
| 3.4.3 ESPSO算法与SPSO算法的比较 | 第38-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于ESPSO的FCM聚类算法 | 第41-52页 |
| 4.1 模糊聚类的概述 | 第41-42页 |
| 4.2 模糊C-均值聚类 | 第42-45页 |
| 4.2.1 模糊C-均值聚类算法的基本内容 | 第42页 |
| 4.2.2 模糊C-均值聚类算法的步骤 | 第42-43页 |
| 4.2.3 模糊C-均值聚类算法的改进 | 第43-45页 |
| 4.3 仿真实验 | 第45-50页 |
| 4.3.1 实验准备 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验设置 | 第47页 |
| 4.3.3 实验结果和分析 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 全文总结 | 第52-53页 |
| 5.2 进一步工作的方向 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |