| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题的提出及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·蚁群聚类算法研究现状 | 第10-12页 |
| ·混合聚类研究现状 | 第12-13页 |
| ·研究目标和主要研究内容 | 第13页 |
| ·论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第二章 蚁群聚类和混合聚类 | 第15-26页 |
| ·蚁群聚类 | 第15-22页 |
| ·基于蚂蚁觅食原理的聚类算法 | 第16-17页 |
| ·基于蚂蚁堆形成原理的聚类算法 | 第17-18页 |
| ·基于蚂蚁自我聚集原理的聚类算法 | 第18-19页 |
| ·基于蚂蚁分巢而居原理的聚类算法 | 第19-21页 |
| ·基于蚂蚁化学识别系统的聚类算法 | 第21-22页 |
| ·混合聚类算法 | 第22-23页 |
| ·聚类有效性评价方法 | 第23-24页 |
| ·小结 | 第24-26页 |
| 第三章 AntClust算法 | 第26-35页 |
| ·蚂蚁化学识别系统基本原理 | 第26页 |
| ·人工蚂蚁模型 | 第26-27页 |
| ·接受阈值初始化 | 第27页 |
| ·接受规则 | 第27页 |
| ·行为规则 | 第27-28页 |
| ·相似度计算 | 第28-29页 |
| ·小巢删除规则 | 第29页 |
| ·算法描述 | 第29-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第四章 改进型AntClust算法 | 第35-45页 |
| ·接受阈值初始化的分析与改进 | 第35页 |
| ·同巢蚂蚁间消极相遇规则的分析与改进 | 第35-36页 |
| ·不同巢的两个蚂蚁相遇规则分析及改进 | 第36页 |
| ·相似度计算的分析与改进 | 第36-37页 |
| ·小巢删除规则分析与改进 | 第37-39页 |
| ·改进型AntClust 算法流程图 | 第39-42页 |
| ·实验及结果分析 | 第42-44页 |
| ·实验设计 | 第43页 |
| ·实验步骤 | 第43-44页 |
| ·结果分析 | 第44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第五章 基于改进型AntClust和K-means的混合聚类算法 | 第45-52页 |
| ·K-means 算法简介 | 第45-46页 |
| ·改进型AntClust 算法和K-means 算法可组合性分析 | 第46-47页 |
| ·组合改进型AntClust 算法和K-means 算法 | 第47-49页 |
| ·实验及结果分析 | 第49-50页 |
| ·实验设计 | 第49页 |
| ·实验步骤 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50页 |
| ·小结 | 第50-52页 |
| 总结 | 第52-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
