基于变长染色体的量子遗传聚类算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·量子遗传算法研究背景及现状 | 第10-12页 |
| ·聚类分析研究背景及现状 | 第12-13页 |
| ·本文主要工作和组织结构 | 第13-14页 |
| 2 聚类分析 | 第14-22页 |
| ·聚类分析及应用 | 第14页 |
| ·数据挖掘对聚类算法的要求 | 第14-15页 |
| ·聚类分析中的数据类型 | 第15页 |
| ·聚类分析中的相似度度量方法 | 第15-18页 |
| ·区间标度变量 | 第15-16页 |
| ·二元变量 | 第16-17页 |
| ·分类、序数和比例标度变量 | 第17-18页 |
| ·主要聚类方法的分类 | 第18-19页 |
| ·k-means 算法 | 第19-21页 |
| ·k-means 算法原理 | 第19-21页 |
| ·k-means 算法优缺点分析 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 量子遗传算法 | 第22-30页 |
| ·量子计算 | 第22-24页 |
| ·量子比特 | 第22-23页 |
| ·量子逻辑门 | 第23-24页 |
| ·遗传算法 | 第24-25页 |
| ·量子遗传算法 | 第25-29页 |
| ·量子比特编码 | 第26页 |
| ·量子旋转门 | 第26-28页 |
| ·量子交叉与变异 | 第28页 |
| ·量子遗传算法流程 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 变长染色体量子遗传聚类算法 | 第30-40页 |
| ·量子遗传聚类算法 | 第30-32页 |
| ·变长染色体量子遗传聚类算法 | 第32-36页 |
| ·算法流程 | 第32页 |
| ·算法实现 | 第32-36页 |
| ·实验设计及结果分析： | 第36-39页 |
| ·实验工具 | 第37页 |
| ·实验数据 | 第37-38页 |
| ·实验结果 | 第38-39页 |
| ·本章小结: | 第39-40页 |
| 5 变长量子遗传算法在银行业的应用 | 第40-45页 |
| ·当前我国银行业背景 | 第40页 |
| ·聚类分析方法对银行的意义 | 第40-41页 |
| ·银行客户数据聚类分析 | 第41-43页 |
| ·应用设计 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 6 结论与展望 | 第45-46页 |
| ·结论 | 第45页 |
| ·展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第51-52页 |
