| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外滑坡灾害研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 Chameleon聚类算法相关知识概述 | 第15-24页 |
| 2.1 Chameleon聚类算法的相关概述 | 第15-16页 |
| 2.2 Chameleon聚类算法的基本思想 | 第16-18页 |
| 2.3 Chameleon聚类算法的主要流程 | 第18-22页 |
| 2.4 Chameleon聚类算法的分析 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 不确定DM-chameleon聚类算法 | 第24-33页 |
| 3.1 不确定数据概述 | 第24-25页 |
| 3.1.1 不确定数据产生原因 | 第24-25页 |
| 3.1.2 不确定数值数据模型 | 第25页 |
| 3.2 不确定数据的处理 | 第25-27页 |
| 3.3 M-chameleon聚类算法概述 | 第27-28页 |
| 3.4 改进的DM-chameleon聚类算法 | 第28-31页 |
| 3.4.1 DM-chameleon聚类算法的流程 | 第29-30页 |
| 3.4.2 DM-chameleon聚类算法的分析 | 第30-31页 |
| 3.5 不确定DM-chameleon聚类算法的设计 | 第31-32页 |
| 3.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 不确定DM-chameleon算法在滑坡危险性预测的应用 | 第33-48页 |
| 4.1 数据来源 | 第33页 |
| 4.2 数据预处理 | 第33-36页 |
| 4.2.1 消减数据维数 | 第34页 |
| 4.2.2 数据清理 | 第34页 |
| 4.2.3 数据变换 | 第34-35页 |
| 4.2.4 数据归一化处理 | 第35-36页 |
| 4.3 区域滑坡危险性等级划分 | 第36-38页 |
| 4.3.1 不确定DM-chameleon聚类模型的构建 | 第36页 |
| 4.3.2 聚类子集危险性等级划分 | 第36-38页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第38-47页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第38页 |
| 4.4.2 评价指标 | 第38-40页 |
| 4.4.3 改进算法性能分析与比较 | 第40-43页 |
| 4.4.4 实例应用分析与比较 | 第43-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 5.1 本文总结 | 第48页 |
| 5.2 研究展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54-55页 |
