| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·课题背景 | 第7页 |
| ·课题国内外研究现状及水平 | 第7-9页 |
| ·课题主要研究内容、特色和创新 | 第9-10页 |
| 第二章 改进模糊划分的FCM 聚类算法的一般化研究 | 第10-30页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·改进模糊分割FCM 聚类算法(IFP-FCM) | 第10-12页 |
| ·一般化的改进模糊划分的FCM 聚类算法 | 第12-19页 |
| ·基于竞争学习理论的隶属度目标函数的构造 | 第12-15页 |
| ·GIFP-FCM 算法 | 第15-17页 |
| ·Voronoi 距离对GIFP-FCM 算法的鲁棒性解释 | 第17-19页 |
| ·实验结果及分析 | 第19-29页 |
| ·算法性能评价准则 | 第19页 |
| ·实验结果及分析 | 第19-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 鲁棒的模糊方向相似性聚类算法 | 第30-43页 |
| ·引言 | 第30页 |
| ·文本数据挖掘及文本聚类 | 第30-31页 |
| ·方向相似性聚类算法（DSCM） | 第31-32页 |
| ·鲁棒的模糊方向相似性聚类算法（RFDSC） | 第32-37页 |
| ·模糊方向相似性聚类算法(FDSC) | 第32-33页 |
| ·基于竞争学习理论的隶属度目标函数的构造 | 第33-35页 |
| ·RFDSC 算法 | 第35-37页 |
| ·实验结果及分析 | 第37-41页 |
| ·算法性能评价准则 | 第37-38页 |
| ·实验数据集说明 | 第38-39页 |
| ·实验结果及分析 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 K 平面聚类算法的模糊改进及其鲁棒性研究 | 第43-56页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·K 平面聚类算法(KPC) | 第43-44页 |
| ·改进分割的K 平面聚类算法(IFP-KPC) | 第44-49页 |
| ·基于改进分割隶属度的目标函数的构造 | 第44-45页 |
| ·IFP-KPC 算法 | 第45-48页 |
| ·Voronoi 距离对IFP-KPC 算法的鲁棒性解释 | 第48-49页 |
| ·实验结果及分析 | 第49-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 结束语 | 第56-58页 |
| 研究成果 | 第56页 |
| 未来研究工作 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录 | 第64页 |
| 附录1：攻读硕士学位期间撰写的与课题相关的论文列表 | 第64页 |
| 附录2：攻读硕士学位期间参加的科研项目列表 | 第64页 |
