| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景 | 第11-14页 |
| ·聚类分析是完成数据挖掘任务的重要手段 | 第11-12页 |
| ·聚类分析在经济管理中的实际应用背景 | 第12-13页 |
| ·基于语言信息聚类分析的出现 | 第13-14页 |
| ·问题的提出 | 第14-15页 |
| ·需要对基于语言信息的聚类方法进行研究 | 第14页 |
| ·需要对基于语言区间信息的聚类方法进行研究 | 第14页 |
| ·需要对基于语言与其他形式混合信息的聚类方法进行研究 | 第14-15页 |
| ·研究目标及研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究目标 | 第15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法及研究思路 | 第16-17页 |
| ·研究方法 | 第16页 |
| ·研究思路 | 第16-17页 |
| ·本文的创新点 | 第17-18页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| 第2章 相关文献综述 | 第20-29页 |
| ·文献的检索源及检索方式 | 第20页 |
| ·关于语言评价信息相关研究成果综述 | 第20-23页 |
| ·关于语言信息的处理 | 第20-22页 |
| ·关于语言信息集结算子 | 第22-23页 |
| ·关于语言判断矩阵的一致性 | 第23页 |
| ·基于语言信息的聚类方法及相关研究成果综述 | 第23-24页 |
| ·基于其他不确定信息的聚类方法及相关研究成果综述 | 第24-27页 |
| ·已有研究成果的贡献与不足 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于语言信息的聚类方法的相关研究基础 | 第29-41页 |
| ·聚类分析的基本概念及常见的聚类方法 | 第29-36页 |
| ·聚类分析的基本概念及分类 | 第29-32页 |
| ·最大树聚类方法 | 第32-34页 |
| ·FCM聚类方法 | 第34-36页 |
| ·语言变量 | 第36-40页 |
| ·基本概念 | 第36-37页 |
| ·二元语义 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第4章 两种基于语言区间评价信息的聚类方法 | 第41-53页 |
| ·语言区间变量及区间二元语义 | 第41-42页 |
| ·语言区间变量 | 第41页 |
| ·区间二元语义 | 第41-42页 |
| ·问题的描述 | 第42-43页 |
| ·基于语言区间评价信息的最大树聚类算法 | 第43-44页 |
| ·基于语言区间评价信息的FCM聚类算法 | 第44-46页 |
| ·算例 | 第46-52页 |
| ·基于语言区间的最大树聚类方法算例 | 第46-49页 |
| ·基于语言区间信息的FCM聚类方法算例 | 第49-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第5章 基于混合多指标信息的FCM聚类方法 | 第53-61页 |
| ·问题的描述 | 第53-54页 |
| ·基于混合多指标信息的FCM聚类算法 | 第54-57页 |
| ·算例 | 第57-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第6章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·主要研究成果与结论 | 第61页 |
| ·进一步需要开展的工作 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研情况 | 第70-71页 |
| 附录 | 第71页 |