数据聚类方法研究及其在软测量中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·课题背景 | 第10-12页 |
| ·聚类分析概述 | 第12-17页 |
| ·聚类分析的研究现状 | 第13-14页 |
| ·聚类分析的分类 | 第14-15页 |
| ·聚类的过程 | 第15-17页 |
| ·本文主要工作和创新点 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 2 常见聚类算法及模糊 C 均值聚类算法 | 第19-31页 |
| ·常见的聚类算法 | 第19-23页 |
| ·K-Means 算法 | 第19-20页 |
| ·BIRCH 算法 | 第20-21页 |
| ·CURE 算法 | 第21-22页 |
| ·基于网格的CLQUE 算法 | 第22-23页 |
| ·模糊C 均值聚类算法 | 第23-30页 |
| ·聚类目标函数 | 第23-27页 |
| ·HCM 算法 | 第27页 |
| ·FCM 算法 | 第27-29页 |
| ·模糊聚类方法存在的主要问题 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 模糊 C 均值算法的改进 | 第31-46页 |
| ·FCM 聚类有效性分析 | 第31-36页 |
| ·FCM 聚类有效性指数 | 第32-33页 |
| ·有效性分析 | 第33-36页 |
| ·改进算法 | 第36-39页 |
| ·聚类类别数确定 | 第36-37页 |
| ·密度函数描述 | 第36页 |
| ·类别数结果判别准则 | 第36-37页 |
| ·模糊聚类收敛速度研究 | 第37-39页 |
| ·S-FCM 改进算法 | 第37-38页 |
| ·模糊因子与缩放系数的关系 | 第38-39页 |
| ·改进算法步骤 | 第39-40页 |
| ·实验和结论 | 第40-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 4 软测量技术 | 第46-53页 |
| ·软测量数学描述 | 第46-47页 |
| ·软测量建立的步骤 | 第47-52页 |
| ·选择辅助变量 | 第47-48页 |
| ·数据采集和预处理 | 第48-49页 |
| ·软测量模型的建立 | 第49-51页 |
| ·软测量模型的在线校正 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 基于模糊聚类分析的氧含量工况聚类及软测量建模 | 第53-67页 |
| ·软测量建模的方法 | 第53-60页 |
| ·数据的降维处理——主元分析法 | 第53-56页 |
| ·BP 网络法 | 第56-57页 |
| ·RBF 网络 | 第57-58页 |
| ·部分最小二乘法（PLS） | 第58-60页 |
| ·基于改进模糊聚类算法的氧含量工况聚类 | 第60-62页 |
| ·对于不同工况条件下的软测量建模 | 第62-66页 |
| ·BP 网络建模 | 第62-63页 |
| ·RBF 网络建模 | 第63-64页 |
| ·部分最小二乘法（PLS）建模 | 第64-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 6 总结和展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72-73页 |
