基于侧抑制的图聚类算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 论文主要内容及结构 | 第14-16页 |
| 第2章 谱聚类算法及SOM神经网络理论概述 | 第16-25页 |
| 2.1 谱聚类算法概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 谱聚类的实现过程 | 第16-17页 |
| 2.1.2 谱聚类的数学本质 | 第17页 |
| 2.1.3 有关谱聚类的热点研究方向 | 第17-18页 |
| 2.2 SOM神经网络概述 | 第18-23页 |
| 2.2.1 SOM神经网络的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2.2 SOM神经网络的构建与训练 | 第19-20页 |
| 2.2.3 SOM神经网络的权值调整策略 | 第20-22页 |
| 2.2.4 侧抑制模式的原理 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于侧抑制的图聚类算法模型 | 第25-31页 |
| 3.1 模型构建方法 | 第25-27页 |
| 3.1.1 模型概述 | 第25页 |
| 3.1.2 谱聚类算法建立特征向量空间 | 第25-26页 |
| 3.1.3 构造并训练SOM神经网络 | 第26-27页 |
| 3.2 算法通用模型 | 第27-28页 |
| 3.3 针对高校课程及学生的聚类模型 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 实验结果分析 | 第31-49页 |
| 4.1 关于蛋白质序列的聚类效果分析 | 第31-34页 |
| 4.2 关于高校课程及学生的聚类效果分析 | 第34-48页 |
| 4.2.1 实验意义 | 第34-35页 |
| 4.2.2 样本介绍 | 第35页 |
| 4.2.3 关于课程的特征向量空间建立情况 | 第35-36页 |
| 4.2.4 竞争获胜模式下的课程聚类情况 | 第36-40页 |
| 4.2.5 侧抑制模式下的课程聚类情况 | 第40-47页 |
| 4.2.6 学生聚类情况 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 本文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 未来展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
