摘要 | 第1-8页 |
Abstract | 第8-10页 |
插图索引 | 第10-11页 |
附表索引 | 第11-12页 |
第1章 绪论 | 第12-20页 |
·研究背景和意义 | 第12-13页 |
·数据挖掘概述 | 第13-17页 |
·数据挖掘的演化历史 | 第13-14页 |
·数据挖掘的概念 | 第14页 |
·数据挖掘的基本过程 | 第14-15页 |
·数据挖掘的主要算法 | 第15-17页 |
·本文研究内容 | 第17-18页 |
·本文组织结构 | 第18-20页 |
第2章 模糊聚类算法 | 第20-25页 |
·模糊聚类概述和研究现状 | 第20-21页 |
·模糊聚类概述 | 第20-21页 |
·模糊聚类研究现状 | 第21页 |
·常用模糊聚类算法 | 第21-24页 |
·模糊 C-均值聚类算法 | 第21-22页 |
·核模糊 C-均值聚类算法 | 第22-24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第3章 基于混合蛙跳的模糊聚类算法 | 第25-37页 |
·群智能算法 | 第25-29页 |
·群智能算法 | 第25页 |
·几种常见的群智能算法 | 第25-29页 |
·混合蛙跳算法 | 第29-32页 |
·混合蛙跳算法的生物模型 | 第29-30页 |
·混合蛙跳算法 | 第30-32页 |
·基于混合蛙跳的模糊聚类算法 | 第32-36页 |
·基于混合蛙跳的 FCM(SFLA-FCM)算法 | 第32-33页 |
·基于混合蛙跳的 KFCM(SFLA-KFCM)算法 | 第33页 |
·实验结果分析 | 第33-36页 |
·本章小结 | 第36-37页 |
第4章 基于改进混合蛙跳的模糊聚类算法 | 第37-58页 |
·基于自适应惯性权重混合蛙跳的核模糊聚类算法(ASFLA-KFCM) | 第37-44页 |
·SFLA 的局部更新策略 | 第37页 |
·自适应调整惯性权重 | 第37-38页 |
·ASFLA-KFCM 算法 | 第38-39页 |
·实验结果 | 第39-44页 |
·基于选择和变异机制混合蛙跳的模糊聚类算法(SMSFLA-FCM) | 第44-51页 |
·改进的更新策略 | 第44页 |
·线性调整 | 第44页 |
·选择机制 | 第44-45页 |
·变异机制 | 第45页 |
·SMSFLA-FCM 算法 | 第45-47页 |
·实验结果 | 第47-51页 |
·基于混沌和动态变异混合蛙跳的模糊聚类算法(CMSFLA-FCM) | 第51-57页 |
·混沌序列法 | 第51-52页 |
·群体适应度方差 | 第52-53页 |
·动态变异操作 | 第53页 |
·CMSFLA-FCM 算法 | 第53-54页 |
·实验结果 | 第54-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
结论与展望 | 第58-60页 |
参考文献 | 第60-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
附录 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第66页 |