智能聚类方法中的克隆网络聚类算法研究与应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第10-12页 |
| ·聚类技术研究现状 | 第12-15页 |
| ·研究现状 | 第12-14页 |
| ·聚类技术存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第15-16页 |
| ·本文主要内容 | 第16-18页 |
| 第2章 计算智能概述 | 第18-30页 |
| ·神经网络 | 第18-19页 |
| ·进化计算 | 第19-24页 |
| ·进化算法 | 第19-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-22页 |
| ·免疫算法 | 第22-24页 |
| ·人工免疫系统 | 第24-29页 |
| ·克隆选择算法 | 第25-28页 |
| ·进化人工免疫网络 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 智能聚类算法 | 第30-42页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·聚类分析 | 第30-32页 |
| ·聚类算法及分类 | 第32-34页 |
| ·基于计算智能的聚类算法 | 第34-40页 |
| ·基于神经网络的聚类算法 | 第34-35页 |
| ·基于进化计算的聚类算法 | 第35-36页 |
| ·基于克隆选择算法的聚类 | 第36-38页 |
| ·进化人工免疫网络算法 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于克隆网络的聚类算法及其应用 | 第42-57页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·基于克隆网络的聚类算法 | 第42-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-52页 |
| ·网络数据模型 | 第46-48页 |
| ·数据预处理 | 第48-49页 |
| ·聚类实验及结果分析 | 第49-52页 |
| ·克隆网络聚类算法应用研究 | 第52-55页 |
| ·基于克隆网络聚类的异常检测算法 | 第52-53页 |
| ·仿真实验及分析 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 总结和展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第64页 |
