| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·课题提出和研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 传统无监督聚类方法 | 第15-24页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·聚类分析概述 | 第15-16页 |
| ·无监督聚类算法 | 第16-20页 |
| ·K-均值聚类算法 | 第16-18页 |
| ·模糊C-均值聚类法 | 第18-19页 |
| ·算法分析比较 | 第19-20页 |
| ·实验结果分析 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于支持向量聚类的辐射源信号分析 | 第24-40页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·支持向量聚类算法 | 第24-27页 |
| ·基于支持向量机的训练 | 第24-26页 |
| ·聚类标识 | 第26-27页 |
| ·辐射源信号特征 | 第27-31页 |
| ·辐射源信号特征提取 | 第27-30页 |
| ·辐射源信号特征选择 | 第30-31页 |
| ·实验结果分析 | 第31-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 量子进化算法在支持向量聚类核函数参数优化中的应用 | 第40-55页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·量子进化算法 | 第40-44页 |
| ·量子比特编码 | 第40-42页 |
| ·量子旋转门 | 第42-44页 |
| ·基于量子进化算法的支持向量聚类核函数参数优化 | 第44-47页 |
| ·算法基本原理 | 第44-46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 基于模糊C-均值的支持向量辐射源信号分析 | 第55-64页 |
| ·引言 | 第55-56页 |
| ·基于模糊C-均值算法的支持向量聚类算法 | 第56-57页 |
| ·实验结果和分析 | 第57-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论与展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第71-72页 |