聚类挖掘研究及其在隧道病害评价中的应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-18页 |
| ·数据挖掘技术及研究现状 | 第11-14页 |
| ·聚类技术研究及应用现状 | 第14-17页 |
| ·隧道病害评价研究现状 | 第17-18页 |
| ·论文的主要内容及组织结构 | 第18-20页 |
| 2 经典聚类算法及其改进 | 第20-34页 |
| ·聚类问题描述 | 第20-22页 |
| ·聚类概念 | 第20-21页 |
| ·聚类结果的表达 | 第21页 |
| ·聚类有效性评价 | 第21-22页 |
| ·数据类型与数据结构 | 第22-25页 |
| ·数据类型与相异度度量 | 第22-24页 |
| ·数据结构 | 第24-25页 |
| ·聚类技术主要研究问题 | 第25-26页 |
| ·经典聚类算法研究 | 第26-30页 |
| ·改进的聚类算法PKM | 第30-34页 |
| ·PKM算法 | 第30-32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 3 模糊聚类算法及改进 | 第34-52页 |
| ·模糊聚类概述 | 第34-35页 |
| ·模糊聚类的概念 | 第34页 |
| ·模糊聚类一般方法 | 第34-35页 |
| ·模糊 c-均值算法研究 | 第35-38页 |
| ·FCM算法 | 第36-37页 |
| ·FCM算法健壮性研究 | 第37-38页 |
| ·模糊CA算法研究 | 第38-39页 |
| ·NC健壮性算法研究 | 第39-40页 |
| ·关系型模糊聚类算法研究 | 第40-43页 |
| ·关系型FCM算法 | 第40-41页 |
| ·FRC算法 | 第41-43页 |
| ·关系型CA算法 | 第43页 |
| ·改进的CAFRC算法 | 第43-52页 |
| ·健壮的关系型竞争算法CAFRC | 第43-48页 |
| ·关系型数据实验 | 第48-50页 |
| ·实验结果及评价 | 第50-52页 |
| 4 聚类挖掘在隧道病害评价中的应用 | 第52-66页 |
| ·预处理方法 | 第52-56页 |
| ·数据清洗 | 第52-53页 |
| ·数据转换 | 第53页 |
| ·数据集成 | 第53-56页 |
| ·相似度计算研究 | 第56-61页 |
| ·数据标准化处理 | 第56-58页 |
| ·简单相似度计算 | 第58-59页 |
| ·复杂相似度计算 | 第59-61页 |
| ·聚类算法研究 | 第61-64页 |
| ·隧道数据的特点 | 第61页 |
| ·聚类算法改进 | 第61-63页 |
| ·聚类结果评价法 | 第63-64页 |
| ·聚类结果及分析 | 第64-66页 |
| 5 结束语 | 第66-68页 |
| ·研究工作总结 | 第66页 |
| ·下一步研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
| 附录 A | 第70-73页 |
| 附录 B | 第73-76页 |
| 附录 C | 第76-89页 |
| 作者简历 | 第89-91页 |
