| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·本文研究的主要内容及组织结构 | 第11-14页 |
| 第二章 聚类的常规算法及相关理论 | 第14-26页 |
| ·聚类算法概述 | 第14-16页 |
| ·聚类和类的定义 | 第14-15页 |
| ·聚类的距离度量及评价标准 | 第15-16页 |
| ·典型的聚类算法 | 第16-22页 |
| ·基于划分的聚类算法 | 第16-18页 |
| ·基于密度的聚类算法 | 第18-19页 |
| ·基于层次的聚类算法 | 第19-20页 |
| ·模糊聚类算法 | 第20-22页 |
| ·聚类算法存在的问题 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 自适应密度聚类算法在圆柱度测量中的应用 | 第26-42页 |
| ·圆度误差评定简介 | 第26-30页 |
| ·圆柱度误差评定简介 | 第30-32页 |
| ·自适应密度聚类算法 | 第32-38页 |
| ·圆柱度测量中的误差分析 | 第32-33页 |
| ·针对邻域半径 eps 的自适应判别 | 第33-35页 |
| ·针对 eps-邻域至少含有的对象数目的自适应判别 | 第35-37页 |
| ·自适应密度聚类算法的工程应用软件流程 | 第37-38页 |
| ·聚类算法在圆柱度测量中的实验结果 | 第38-41页 |
| ·圆度测量结果实验验证 | 第38-40页 |
| ·圆柱度测量结果实验验证 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 加权 K 近邻聚类算法在天线阵面测量中的应用 | 第42-58页 |
| ·天线阵面测量误差分析 | 第42-44页 |
| ·加权 K 近邻聚类算法及应用 | 第44-52页 |
| ·阵面测量数据预处理的一般算法 | 第44-46页 |
| ·阵面测量数据预处理的加权 K 近邻聚类算法 | 第46-50页 |
| ·天线阵面测量精度的提高 | 第50-52页 |
| ·聚类算法在天线阵面测量中的仿真实验 | 第52-55页 |
| ·数据预处理的仿真实验 | 第52-54页 |
| ·测量精度提高的仿真实验 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-58页 |
| 第五章 软件设计与应用 | 第58-72页 |
| ·圆度与圆柱度误差的测量软件 | 第58-64页 |
| ·圆度圆柱度误差测量软件的总体设计 | 第58-59页 |
| ·圆度误差的测量模块 | 第59-60页 |
| ·圆柱度误差的测量模块 | 第60-62页 |
| ·噪声点的剔除 | 第62-64页 |
| ·高精度阵面测量软件 | 第64-68页 |
| ·高精度阵面测量软件的总体设计 | 第64-66页 |
| ·阵面的调整显示模块 | 第66-67页 |
| ·基于聚类算法的数据处理模块 | 第67-68页 |
| ·软件的实际应用 | 第68-69页 |
| ·本章小结 | 第69-72页 |
| 第六章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·展望 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |