基于量子遗传算法的K调和均值聚类算法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·课题背景,目的及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·遗传聚类研究现状 | 第12-13页 |
| ·量子遗传算法研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要研究内容及创新点 | 第14-15页 |
| ·论文的结构 | 第15-16页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第16-28页 |
| ·聚类分析 | 第16-20页 |
| ·聚类分析的定义 | 第16页 |
| ·聚类分析的数据结构 | 第16-17页 |
| ·相似度度量 | 第17-18页 |
| ·聚类准则函数 | 第18页 |
| ·聚类结果的评价 | 第18-20页 |
| ·遗传算法 | 第20-23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第20页 |
| ·遗传算法的要素 | 第20-21页 |
| ·遗传操作 | 第21-22页 |
| ·遗传算法流程 | 第22-23页 |
| ·量子遗传算法 | 第23-27页 |
| ·量子比特表示 | 第23页 |
| ·量子逻辑门 | 第23-24页 |
| ·量子更新操作 | 第24-26页 |
| ·量子遗传算法的研究 | 第26页 |
| ·量子遗传算法的流程 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于遗传算法的K调和均值聚类算法 | 第28-35页 |
| ·K调和均值算法 | 第28-29页 |
| ·基于遗传算法的K调和均值聚类算法 | 第29-31页 |
| ·初始种群确定 | 第29页 |
| ·适应度函数构造 | 第29-30页 |
| ·染色体编码 | 第30页 |
| ·选择操作 | 第30页 |
| ·交叉操作 | 第30页 |
| ·变异操作 | 第30-31页 |
| ·GAKHM算法流程 | 第31页 |
| ·实验 | 第31-34页 |
| ·聚类结果评价方法 | 第31-32页 |
| ·实验结果分析及评价 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于量子遗传算法的K调和均值聚类算法 | 第35-41页 |
| ·K调和均值算法 | 第35-36页 |
| ·量子遗传算法 | 第36-37页 |
| ·量子比特编码 | 第36-37页 |
| ·量子遗传更新操作 | 第37页 |
| ·实数编码染色体的表达 | 第37页 |
| ·基于量子遗传算法的K调和均值聚类算法 | 第37-39页 |
| ·适应度函数的构造 | 第38页 |
| ·量子变异 | 第38页 |
| ·量子交叉 | 第38-39页 |
| ·QGAKHM算法流程 | 第39页 |
| ·实验结果与分析 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·总结 | 第41-42页 |
| ·展望 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第48页 |
