| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-27页 |
| 1．1 聚类分析概述 | 第10-13页 |
| 1．2 目标函数聚类算法的发展概况 | 第13-20页 |
| 1．3 聚类神经网络和竞争学习算法的研究概况 | 第20-23页 |
| 1．4 本文的研究成果 | 第23-26页 |
| 1．5 本文的内容安排 | 第26-27页 |
| 第二章 聚类分析中竞争学习算法的研究 | 第27-43页 |
| 2．1 引言 | 第27页 |
| 2．2 主要竞争学习算法的介绍与分析 | 第27-34页 |
| 2．3 竞争学习新算法 | 第34-36页 |
| 2．4 实验结果与讨论 | 第36-42页 |
| 2．5 小结 | 第42-43页 |
| 第三章 模糊C-均值聚类算法研究 | 第43-59页 |
| 3．1 引言 | 第43页 |
| 3．2 模糊C-均值聚类算法及其分析 | 第43-46页 |
| 3．3 新的软聚类算法—对手抑制式模糊C-均值聚类算法 | 第46-54页 |
| 3．4 实验结果 | 第54-57页 |
| 3．5 小结 | 第57-59页 |
| 第四章 模糊C-球壳聚类算法研究Ⅰ | 第59-83页 |
| 4．1 引言 | 第59-61页 |
| 4．2 基于欧氏距离的模糊C-球壳聚类算法性能的分析 | 第61-66页 |
| 4．3 基于欧氏距离的模糊C-球壳聚类算法性能的实验结果 | 第66-74页 |
| 4．4 模糊C-球壳聚类的新算法 | 第74-78页 |
| 4．5 新算法的实验结果 | 第78-81页 |
| 4．6 小结 | 第81-83页 |
| 第五章 模糊C-球壳聚类算法研究Ⅱ | 第83-101页 |
| 5．1 引言 | 第83页 |
| 5．2 基于非欧氏距离的模糊C-球壳聚类算法分析 | 第83-88页 |
| 5．3 基于欧氏和非欧氏距离的球壳聚类算法性能比较 | 第88-94页 |
| 5．4 基于距离修正的模糊C-球壳聚类算法 | 第94-99页 |
| 5．5 小结和讨论 | 第99-101页 |
| 第六章 模糊联想记忆规则提取的聚类方法研究 | 第101-119页 |
| 6．1 引言 | 第101页 |
| 6．2 模糊联想记忆介绍 | 第101-103页 |
| 6．3 模糊联想记忆规则提取方法的概述与分析 | 第103-107页 |
| 6．4 模糊联想记忆规则提取的新方法 | 第107-114页 |
| 6．5 实验结果 | 第114-118页 |
| 6．6 小结 | 第118-119页 |
| 结束语 | 第119-122页 |
| 致谢 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-140页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第140页 |
