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模糊聚类集成研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景和内容第9-11页
    1.2 研究意义和方法第11-12页
    1.3 本论文的结构第12-14页
第二章 相关工作和理论第14-21页
    2.1 集成学习第14-15页
    2.2 聚类集成算法第15-18页
    2.3 传统聚类和模糊聚类第18-19页
    2.4 新算法的创新点第19页
        2.4.1 混合模糊聚类集成算法的创新第19页
        2.4.2 自适应模糊聚类集成算法的创新第19页
    2.5 本章小结第19-21页
第三章 混合模糊聚类集成算法第21-29页
    3.1 HFCEFs算法的设计思路第21页
    3.2 HFCEF-I算法的流程图和具体实现第21-25页
    3.3 HFCEF-II算法的流程图和具体实现第25-26页
    3.4 HFCEF-III算法的框架图和具体流程第26-27页
    3.5 HFCEF-IV算法的框架图和具体流程第27-28页
    3.6 本章小结第28-29页
第四章 自适应模糊聚类集成算法第29-38页
    4.1 RDCFCE算法的设计理念第29页
    4.2 RDCCE算法的总体框架和具体流程第29-32页
    4.3 RDCFCE算法的详细流程第32-37页
        4.3.1 模糊扩张模式第33-34页
        4.3.2 A-RDCFCE算法的参数自进化第34-37页
        4.3.3 A-RDCFCE算法的复杂度分析第37页
    4.4 本章小结第37-38页
第五章 实验设计和结果分析第38-65页
    5.1 实验设计第38页
    5.2 实验评价指标第38-41页
    5.3 混合模糊聚类集成算法的实验设计和结果分析第41-53页
        5.3.1 实验数据和实验设置说明第41-43页
        5.3.2 不同框架和不同一致性函数的影响第43-45页
        5.3.3 不同数目的聚类结果的影响第45-46页
        5.3.4 与单一聚类算法的对比第46-48页
        5.3.5 与聚类集成算法的对比第48-52页
        5.3.6 算法间差异的t-test测试第52-53页
    5.4 自适应模糊聚类集成算法的实验设计和结果分析第53-64页
        5.4.1 实验数据和实验设置说明第53-54页
        5.4.2 不同模糊扩张模式的影响第54-57页
        5.4.3 调查不同阶段的不同组件的影响第57-59页
        5.4.4 与相关聚类集成算法的对比第59-63页
        5.4.5 算法间差异的t-test测试第63页
        5.4.6 调查参数集的自进化过程的作用第63-64页
    5.5 本章小结第64-65页
总结第65-67页
参考文献第67-73页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第73-75页
致谢第75-76页
附件第76页

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