摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-14页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·空间数据聚类分析技术研究现状 | 第10-11页 |
·基因表达式编程技术研究现状 | 第11-12页 |
·主要研究内容 | 第12-13页 |
·论文章节安排 | 第13-14页 |
第二章 基因表达式编程的基本原理 | 第14-20页 |
·基因表达式编程算法基本流程 | 第14-15页 |
·基因表达式编程的编码结构 | 第15-16页 |
·函数和终结符 | 第16页 |
·遗传算子 | 第16-19页 |
·选择和复制算子 | 第16-17页 |
·变异算子 | 第17页 |
·转座算子 | 第17-18页 |
·重组算子 | 第18-19页 |
·适应度函数 | 第19-20页 |
第三章 大坝位移强度及聚类分析基础 | 第20-26页 |
·位移强度的概念 | 第20页 |
·位移强度的优势 | 第20-22页 |
·聚类分析的定义 | 第22页 |
·聚类分析中距离的概念 | 第22-23页 |
·常用聚类分析算法 | 第23-26页 |
·基于划分的聚类分析方法 | 第23-24页 |
·基于层次的聚类分析方法 | 第24页 |
·基于密度的聚类分析方法 | 第24-25页 |
·基于网格的聚类分析方法 | 第25-26页 |
第四章 基因表达式编程的大坝位移强度聚类分析模型 | 第26-51页 |
·大坝变形监测数据预处理 | 第26-30页 |
·大坝变形监测数据去噪处理 | 第27-28页 |
·大坝变形监测数据标准化 | 第28-29页 |
·大坝变形监测数据插值 | 第29-30页 |
·大坝变形位移强度聚类分析适应度评价体系确立 | 第30-31页 |
·改进的基因表达式自动聚类分析算法 | 第31-38页 |
·主成分分析的概念 | 第32-33页 |
·主成分分析的主要步骤 | 第33-34页 |
·改进的基于主成分的基因表达式编程自动聚类分析算法 | 第34-38页 |
·大坝位移强度聚类分析模型的流程 | 第38-39页 |
·大坝位移强度聚类分析模型的构建 | 第39-51页 |
·小波阈值去噪的实现 | 第39-40页 |
·监测数据标准化的实现 | 第40页 |
·大坝变形监测数据插值的实现 | 第40-41页 |
·模型适应度评价体系的建立 | 第41-44页 |
·改进的基于主成分的基因表达式聚类分析算法的实现 | 第44-51页 |
第五章 工程应用实例与分析 | 第51-69页 |
·项目概况 | 第51-53页 |
·坝区变形监测概况 | 第53-56页 |
·大坝变形监测数据处理 | 第56-63页 |
·大坝位移强度聚类分析 | 第63-69页 |
第六章 结论与展望 | 第69-71页 |
·总结 | 第69-70页 |
·展望 | 第70-71页 |
参考文献 | 第71-74页 |
致谢 | 第74-75页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第75-76页 |