| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 理论概述 | 第10-19页 |
| 1.2.1 DNA-GA的理论基础 | 第10-15页 |
| 1.2.2 P系统概述 | 第15-17页 |
| 1.2.3 K-means聚类算法 | 第17-19页 |
| 1.3 国内外研究现状及趋势 | 第19-23页 |
| 1.3.1 DNA-GA的研究现状及趋势 | 第19-20页 |
| 1.3.2 膜计算的研究现状及趋势 | 第20-22页 |
| 1.3.3 膜聚类算法的研究现状及趋势 | 第22-23页 |
| 1.4 研究内容及创新 | 第23页 |
| 1.5 论文结构安排 | 第23-25页 |
| 第2章 基于新型重构交叉算子的DNA-GA算法 | 第25-34页 |
| 2.1 DNA编码方式 | 第25-26页 |
| 2.2 遗传操作 | 第26-29页 |
| 2.2.1 选择操作 | 第26页 |
| 2.2.2 新型交叉操作 | 第26-29页 |
| 2.2.3 变异操作 | 第29页 |
| 2.3 算法性能测试与分析 | 第29-34页 |
| 2.3.1 测试函数 | 第29-31页 |
| 2.3.2 参数设置 | 第31页 |
| 2.3.3 仿真结果分析 | 第31-34页 |
| 第3章 基于组织型P系统的DNA-GA算法（TPDNA-GA） | 第34-47页 |
| 3.1 组织型P系统的数学模型 | 第34-36页 |
| 3.1.1 组织型P系统的形式表示 | 第34-35页 |
| 3.1.2 膜规则表述 | 第35-36页 |
| 3.2 适应度函数 | 第36页 |
| 3.3 组织型P系统处理 | 第36-37页 |
| 3.4 膜规则 | 第37-40页 |
| 3.4.1 进化规则 | 第38-39页 |
| 3.4.2 转运规则 | 第39-40页 |
| 3.5 停止条件 | 第40页 |
| 3.6 TPDNA-GA算法的基本流程 | 第40-41页 |
| 3.7 算法性能测试 | 第41-47页 |
| 3.7.1 测试函数 | 第41-43页 |
| 3.7.2 参数设置 | 第43页 |
| 3.7.3 仿真结果分析 | 第43-47页 |
| 第4章 TPDNA-GA算法在聚类问题中的研究 | 第47-52页 |
| 4.1 P系统的创建 | 第47页 |
| 4.2 基于TPDNA-GA算法的聚类过程 | 第47-48页 |
| 4.3 实验验证及分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第48-49页 |
| 4.3.2 实验结果 | 第49-51页 |
| 4.3.3 结果分析 | 第51-52页 |
| 第5章 TPDNA-GA算法在Web文档聚类中的应用 | 第52-59页 |
| 5.1 Web文档聚类问题描述 | 第52-54页 |
| 5.2 TPDNA-GA算法在Web文档聚类中的应用 | 第54-55页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第55-59页 |
| 5.3.1 Web文档聚类所采用的数据集 | 第55页 |
| 5.3.2 评价标准 | 第55-56页 |
| 5.3.3 仿真实验结果 | 第56-57页 |
| 5.3.4 结果分析 | 第57-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第59-60页 |
| 6.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读学位期间的论文发表及项目参与情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
