| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·膜计算的发展历史和现状 | 第9-10页 |
| ·聚类的发展历史和现状 | 第10-11页 |
| ·图像压缩的发展历史和现状 | 第11-13页 |
| ·论文主要研究内容及组织结构 | 第13-14页 |
| 2 基本理论 | 第14-29页 |
| ·膜计算的生物基础 | 第14-15页 |
| ·膜计算的基本思想 | 第15-16页 |
| ·膜计算模型 | 第16-19页 |
| ·细胞型P系统 | 第16-17页 |
| ·组织型P系统 | 第17-18页 |
| ·神经型P系统 | 第18-19页 |
| ·聚类基础知识 | 第19-22页 |
| ·聚类过程 | 第20页 |
| ·相似性评价 | 第20页 |
| ·聚类算法 | 第20-22页 |
| ·图像压缩技术基本理论 | 第22-25页 |
| ·图像压缩技术的思想 | 第22-23页 |
| ·图像压缩的保真度准则 | 第23-24页 |
| ·图像压缩模型 | 第24-25页 |
| ·图像压缩编码方法 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 基于粒子群优化的膜聚类算法研究 | 第29-39页 |
| ·粒子群优化 | 第29-31页 |
| ·基本粒子群优化算法基本原理 | 第29-30页 |
| ·基本粒子群优化算法计算步骤 | 第30-31页 |
| ·在膜框架下融入粒子群优化的聚类算法(PSO-MC) | 第31-32页 |
| ·聚类度量 | 第32页 |
| ·对象的表示和评价 | 第32页 |
| ·膜规则 | 第32-33页 |
| ·进化规则 | 第33页 |
| ·转运规则 | 第33页 |
| ·PSO-MC算法描述 | 第33-34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-38页 |
| ·实验数据集 | 第34-35页 |
| ·参数设置 | 第35页 |
| ·实验结果 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 膜聚类算法在矢量量化图像压缩中的应用 | 第39-50页 |
| ·矢量量化的基本原理 | 第39-41页 |
| ·矢量量化的定义 | 第39-40页 |
| ·失真测度 | 第40-41页 |
| ·在膜框架下基于粒子群优化的矢量量化图像压缩方法 | 第41-43页 |
| ·膜结构 | 第41-42页 |
| ·膜对象 | 第42页 |
| ·所设计的组织P系统 | 第42-43页 |
| ·算法描述 | 第43-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 总结与展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |