| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·课题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·聚类算法的研究现状与发展 | 第10-11页 |
| ·差分进化算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·多目标优化的研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第14-17页 |
| 第二章 基于质心数振荡策略的自动差分聚类算法 | 第17-35页 |
| ·引言 | 第17-18页 |
| ·相关理论背景 | 第18-21页 |
| ·聚类有效性的评价指标 | 第18页 |
| ·自动聚类经典算法 | 第18-19页 |
| ·模糊 C 均值算法（FCM） | 第19-21页 |
| ·基于质心数振荡策略的自动差分聚类算法 | 第21-28页 |
| ·染色体编码方式 | 第21-22页 |
| ·改进的差分进化算法 | 第22-24页 |
| ·聚类有效性指标 | 第24-25页 |
| ·质心数振荡策略 | 第25-26页 |
| ·DEAFC-DO 的算法流程 | 第26-28页 |
| ·实验结果与分析 | 第28-34页 |
| ·实验设置 | 第28页 |
| ·仿真策略 | 第28页 |
| ·数据描述和参数设置 | 第28-31页 |
| ·实验结果与分析 | 第31-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于点对称距离的免疫多目标自动差分聚类算法 | 第35-49页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·相关理论背景 | 第35-41页 |
| ·多目标优化问题的数学模型及基本概念 | 第36-37页 |
| ·免疫克隆算法的定义 | 第37-39页 |
| ·点对称距离定义 | 第39-41页 |
| ·基于点对称距离的免疫多目标自动差分聚类算法 | 第41-44页 |
| ·染色体编码方式 | 第41页 |
| ·目标函数 | 第41-43页 |
| ·解的选择策略 | 第43页 |
| ·最近邻保持方法 | 第43页 |
| ·基于点对称距离的免疫多目标自动差分聚类算法流程 | 第43-44页 |
| ·实验结果与分析 | 第44-48页 |
| ·实验设置 | 第44-45页 |
| ·仿真策略 | 第45-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 基于自动聚类算法的图像分割应用 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·图像分割概述 | 第49-50页 |
| ·图像的特征提取和分水岭分割 | 第50-53页 |
| ·利用小波分解方法获取小波特征向量 | 第50页 |
| ·利用灰度共生矩阵方法提取纹理特征向量 | 第50-52页 |
| ·图像的分水岭分割 | 第52-53页 |
| ·基于自动聚类算法的图像分割方法 | 第53-57页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第五章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-75页 |
| 研究成果 | 第75-76页 |