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一种新的层次聚类算法的研究及应用

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 研究现状及存在的问题第10-14页
        1.2.1 医学图像挖掘研究现状第10-11页
        1.2.2 粗糙集研究现状第11-12页
        1.2.3 聚类研究现状第12-13页
        1.2.4 支持向量机研究现状第13-14页
    1.3 本文的研究工作第14-15页
    1.4 本文的组织第15-16页
2 相关概念及基础理论第16-22页
    2.1 粗糙集理论第16-19页
        2.1.1 粗糙集理论特点第16页
        2.1.2 粗糙集基本概念第16-19页
    2.2 聚类理论第19-20页
        2.2.1 聚类概念第19-20页
        2.2.2 聚类分析中的数据结构第20页
    2.3 支持向量机理论第20-21页
        2.3.1 SV M 基本思想第21页
        2.3.2 SV M 理论特点第21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 数据约简方法第22-32页
    3.1 属性约简算法第22-24页
    3.2 基于粗糙集和信息增益率的属性约简算法第24-27页
        3.2.1 信息增益率第24页
        3.2.2 属性约简改进算法第24-25页
        3.2.3 实验结果与分析第25-27页
    3.3 数据集优化取样新方法第27-31页
        3.3.1 样本的相似度第28-29页
        3.3.2 相似度加权方法第29页
        3.3.3 数据样本抽取方法第29-30页
        3.3.4 实验结果及分析第30-31页
    3.4 本章小结第31-32页
4 基于支持向量机的医学图像分类第32-44页
    4.1 医学图像预处理第32-34页
    4.2 医学图像特征提取第34-38页
        4.2.1 医学图像特征提取实现第35-38页
    4.3 样本属性约简第38-39页
    4.4 数据样本抽取第39-40页
    4.5 支持向量机分类第40-42页
    4.6 实验结果分析第42-43页
    4.7 本章小结第43-44页
5 总结与展望第44-46页
    5.1 本文工作总结第44-45页
    5.2 今后工作展望第45-46页
参考文献第46-50页
致谢第50-51页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第51页

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