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软投票聚类集成的研究及其并行化实现

摘要第6-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 软聚类研究现状第13-14页
        1.2.2 聚类集成研究现状第14-15页
        1.2.3 云计算研究现状第15-16页
    1.3 本文主要内容与结构安排第16-17页
第2章 相关理论第17-25页
    2.1 聚类第17-19页
    2.2 聚类集成第19-21页
        2.2.1 生成多个聚类结果第19-20页
        2.2.2 共识函数第20-21页
    2.3 云计算平台(SPARK)第21-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第3章 权重软投票聚类集成算法第25-35页
    3.1 软聚类第25-26页
    3.2 多数投票法第26-27页
    3.3 软投票聚类集成算法(SVCE)第27-28页
    3.4 权重软投票聚类集成算法原理第28-32页
        3.4.1 标签对齐第29-31页
        3.4.2 权重计算第31-32页
    3.5 WSVCE算法的并行化实现第32-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第4章 软聚类投票法第35-43页
    4.1 软聚类投票法(VMSC)原理第36-38页
    4.2 VMSC算法并行化设计第38-42页
    4.3 本章小结第42-43页
第5章 实验与结果分析第43-63页
    5.1 一般性实验第43-54页
        5.1.1 实验数据集第43页
        5.1.2 评价指标第43-45页
            5.1.2.1 RI评价指标第44页
            5.1.2.2 AMP评价指标第44-45页
            5.1.2.3 PC评价指标第45页
        5.1.3 WSVCE算法实验结果第45-48页
        5.1.4 VMSC实验结果第48-54页
            5.1.4.1 VMSC算法可靠性实验第48-50页
            5.1.4.2 采用不同优化函数的实验第50-54页
    5.2 并行化实验第54-61页
        5.2.1 实验数据集第54页
        5.2.2 评价指标第54-55页
        5.2.3 WSVCE算法并行化实验结果第55-57页
        5.2.4 VMSC算法并行化实验结果第57-61页
    5.3 本章小结第61-63页
结论与展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-72页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第72页

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