| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·模糊数学的产生和发展 | 第9-10页 |
| ·模式识别与模糊聚类 | 第10-12页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·本论文的结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于目标函数的模糊聚类方法 | 第15-26页 |
| ·HCM算法 | 第15-16页 |
| ·FCM算法 | 第16-20页 |
| ·数据集的C划分 | 第16-17页 |
| ·聚类目标函数 | 第17-19页 |
| ·模糊C均值聚类算法 | 第19-20页 |
| ·模糊聚类有效性分析 | 第20-26页 |
| ·基于可能性分布的聚类有效性函数 | 第20-22页 |
| ·基于模糊相关度的聚类有效性函数 | 第22-24页 |
| ·基于子集测度的聚类有效性函数 | 第24-26页 |
| 第3章 半监督模糊聚类算法 | 第26-32页 |
| ·问题的提出 | 第26-27页 |
| ·半监督聚类算法的探讨 | 第27-32页 |
| ·目标函数不变，对聚类过程进行改造 | 第28-29页 |
| ·对目标函数进行改造 | 第29-31页 |
| ·应用领域 | 第31-32页 |
| 第4章 半监督特征加权FCM算法 | 第32-43页 |
| ·先验知识的重述 | 第32页 |
| ·基于HPR乘子法的半监督特征加权FCM算法 | 第32-39页 |
| ·HP乘子法 | 第32-34页 |
| ·HPR乘子法 | 第34-37页 |
| ·基于HPR乘子法的半监督特征加权FCM算法 | 第37-39页 |
| ·半监督特征加权FCM算法的改进 | 第39-41页 |
| ·实验分析 | 第41-43页 |
| 第5章 半监督特征加权FCM算法在数字图像处理中的应用 | 第43-52页 |
| ·半监督特征加权FCM算法在图像分割中的应用 | 第43-46页 |
| ·图像分割概述 | 第43-45页 |
| ·基于半监督特征加权FCM算法的图像分割 | 第45-46页 |
| ·半监督特征加权FCM算法在手写数字识别中的应用 | 第46-52页 |
| ·手写数字识别简介 | 第46-49页 |
| ·基于半监督特征加权FCM算法的手写数字识别 | 第49-52页 |
| 第6章 总结和展望 | 第52-54页 |
| ·本文总结 | 第52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录 A | 第58-64页 |
| 攻读学位期间发表的文章 | 第64页 |