| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·谱聚类算法发展及研究现状 | 第11-13页 |
| ·聚类分析的研究现状 | 第11页 |
| ·谱聚类算法的研究现状及发展 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作和安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基本理论 | 第15-28页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·聚类分析 | 第15-17页 |
| ·聚类分析的定义 | 第15-16页 |
| ·聚类分析概况 | 第16-17页 |
| ·谱聚类 | 第17-27页 |
| ·谱聚类引言 | 第17页 |
| ·谱图的基本概念 | 第17-19页 |
| ·谱图的拉普拉斯矩阵及其性质 | 第19-20页 |
| ·谱聚类算法的实现 | 第20-21页 |
| ·谱图划分准则 | 第21-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于流形距离核的谱聚类算法 | 第28-39页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·基于流形距离核的相似性度量 | 第28-31页 |
| ·基于流形距离核的谱聚类算法 | 第31-33页 |
| ·具体算法流程 | 第31-32页 |
| ·核参数的确定 | 第32-33页 |
| ·实验及其分析 | 第33-38页 |
| ·流形距离核的相似度对比实验 | 第33页 |
| ·人工数据集聚类及同其他算法的比较 | 第33-36页 |
| ·对真实数据集进行聚类分析 | 第36-37页 |
| ·参数值对算法性能的影响试验 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于流形距离核的谱聚类欠取样 SVM 分类算法 | 第39-52页 |
| ·引言 | 第39-40页 |
| ·SVM 算法及其不均衡数据分类问题分析 | 第40-41页 |
| ·支持向量机简介 | 第40页 |
| ·SVM 在不均衡数据下分类边界的偏移 | 第40-41页 |
| ·基于流形距离核的谱聚类欠取样 SVM 分类算法 | 第41-43页 |
| ·性能指标 | 第43-44页 |
| ·实验分析 | 第44-46页 |
| ·故障检测的应用 | 第46-51页 |
| ·故障检测的目的 | 第46页 |
| ·故障检测的研究内容 | 第46-47页 |
| ·实验仿真与性能分析 | 第47-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |