基于协同进化的聚类问题的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·背景和选题意义 | 第7-8页 |
| ·目前现状及发展方向 | 第8-9页 |
| ·聚类的研究现状 | 第8页 |
| ·基于进化的聚类算法的研究现状 | 第8-9页 |
| ·聚类技术在学校教学中应用的现状及意义 | 第9页 |
| ·本文主要工作及安排 | 第9-11页 |
| 第二章 聚类分析 | 第11-22页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第11-12页 |
| ·聚类分析的数据结构 | 第12页 |
| ·相似度的度量与准则函数 | 第12-15页 |
| ·聚类准则函数 | 第15-16页 |
| ·聚类分析的方法 | 第16-21页 |
| ·层次方法 | 第16-17页 |
| ·划分方法 | 第17-18页 |
| ·基于模型的聚类算法 | 第18-20页 |
| ·模糊聚类算法 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 协同进化 | 第22-32页 |
| ·进化算法 | 第22-24页 |
| ·进化算法的主要分支 | 第24-26页 |
| ·协同进化的基本概念和内容 | 第26-27页 |
| ·协同进化发展现状 | 第27-29页 |
| ·协同进化主要思想 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于协同进化的聚类算法 | 第32-45页 |
| ·协同进化算法 | 第32-35页 |
| ·协同进化算法的基本原理 | 第32-33页 |
| ·协同进化算法的构成要素 | 第33-35页 |
| ·Kmeans 聚类算法 | 第35-36页 |
| ·基于进化算法的 Kmeans 算法的提出 | 第36-37页 |
| ·协同进化聚类算法 | 第37页 |
| ·基于协同进化聚类算法的主要结构 | 第37-42页 |
| ·个体编码方式 | 第37-38页 |
| ·种群的初始化 | 第38-39页 |
| ·适应度函数的构造 | 第39页 |
| ·进化操作 | 第39-41页 |
| ·协同操作 | 第41-42页 |
| ·实验结果与理论分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 协同进化聚类算法在学生成绩管理中的应用 | 第45-53页 |
| ·学生成绩管理的必要性 | 第45-46页 |
| ·学生成绩管理的研究现状 | 第46-47页 |
| ·学生成绩管理的作用 | 第47-48页 |
| ·传统成绩等级划分方法的主要缺点 | 第48页 |
| ·应用基于协同进化算法的聚类分析来划分成绩 | 第48-52页 |
| ·聚类分析在评价教学效果中的作用 | 第49页 |
| ·基于协同进化算法的聚类分析的建模 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-64页 |
| 研究成果 | 第64-65页 |
| 附录一 | 第65-67页 |
