基于粒子群优化算法的模糊聚类分析及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·研究背景和选题意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·粒子群优化算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·模糊聚类算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要研究内容及章节安排 | 第13页 |
| ·本章小节 | 第13-14页 |
| 第二章 优化理论 | 第14-16页 |
| ·优化问题 | 第14-15页 |
| ·局部优化问题 | 第14页 |
| ·全局优化问题 | 第14-15页 |
| ·优化问题的求解方法 | 第15页 |
| ·本章小节 | 第15-16页 |
| 第三章 粒子群优化算法 | 第16-30页 |
| ·粒子群优化算法基本概念 | 第16页 |
| ·粒子群优化算法原理 | 第16-18页 |
| ·粒子群优化算法的基本流程 | 第18-19页 |
| ·粒子群优化算法的参数 | 第19-20页 |
| ·全局和局部粒子群优化算法 | 第20-21页 |
| ·基本粒子群优化算法的收敛性 | 第21-23页 |
| ·粒子群优化算法的改进 | 第23-29页 |
| ·带惯性权重的粒子群优化算法 | 第23-24页 |
| ·带收缩因子的粒子群优化算法 | 第24-25页 |
| ·基于变异的粒子群优化算法 | 第25-26页 |
| ·多种群协同进化的粒子群优化算法 | 第26-28页 |
| ·基于混沌优化的粒子群优化算法 | 第28-29页 |
| ·本章小节 | 第29-30页 |
| 第四章 聚类算法 | 第30-40页 |
| ·聚类分析数学描述 | 第30页 |
| ·相似性度量 | 第30-32页 |
| ·聚类分析方法 | 第32-35页 |
| ·层次聚类方法 | 第32-33页 |
| ·划分聚类方法 | 第33页 |
| ·基于优化技术的聚类方法 | 第33-35页 |
| ·模糊聚类分析 | 第35-39页 |
| ·模糊集概念 | 第35-36页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法 | 第36-37页 |
| ·模糊聚类有效性分析 | 第37-39页 |
| ·本章小节 | 第39-40页 |
| 第五章 基于混沌粒子群的模糊聚类分析 | 第40-54页 |
| ·可行性研究 | 第40-41页 |
| ·混沌粒子群与模糊聚类算法的结合 | 第41-45页 |
| ·加权替代模糊 C 均值聚类算法 | 第41-43页 |
| ·粒子群优化算法早熟的判断 | 第43-44页 |
| ·基于混沌粒子群的模糊聚类算法 | 第44-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-53页 |
| ·本章小节 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附件 | 第60页 |
