基于自适应人工免疫进化的网格聚类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·聚类算法应用背景及发展现状 | 第11-12页 |
| ·聚类算法应用背景及发展现状 | 第11页 |
| ·聚类算法的研究现状 | 第11-12页 |
| ·人工免疫系统应用背景及发展现状 | 第12-17页 |
| ·人工免疫系统的产生 | 第12-13页 |
| ·人工免疫系统的发展历史和特点 | 第13-15页 |
| ·人工免疫系统的研究现状 | 第15-17页 |
| ·信息论的应用背景及发展现状 | 第17-19页 |
| ·算法概述 | 第19-21页 |
| 2 聚类算法 | 第21-33页 |
| ·聚类算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·数据预处理 | 第22页 |
| ·建立测度函数并划分数据空间 | 第22-28页 |
| ·数据聚类 | 第28-30页 |
| ·算法应用 | 第30-33页 |
| 3 人工免疫算法 | 第33-39页 |
| ·形态空间模型 | 第33-34页 |
| ·自体及非自体 | 第34-35页 |
| ·抗原及抗体 | 第35-36页 |
| ·抗体和抗原编码 | 第35页 |
| ·亲和力计算 | 第35-36页 |
| ·免疫模型 | 第36-39页 |
| ·免疫细胞模型 | 第36-37页 |
| ·否定选择算法 | 第37-39页 |
| 4 信息流反馈 | 第39-43页 |
| ·信息流在人工免疫算法中的负反馈作用 | 第39页 |
| ·单符号离散信源 | 第39-43页 |
| ·单符号离散信源的数学模型 | 第39-40页 |
| ·单符号离散信源的信息量 | 第40-43页 |
| 5 人工免疫算法的收敛性研究 | 第43-47页 |
| ·遗传算法分析 | 第43页 |
| ·遗传算法的自适应性分析 | 第43-44页 |
| ·确定性适应性 | 第44-45页 |
| ·可变适应性 | 第45-47页 |
| 6 负熵值的预测 | 第47-57页 |
| ·应用多元线性回归预测负熵值 | 第47页 |
| ·多元回归分析 | 第47-55页 |
| ·多元回归模型 | 第47-48页 |
| ·β_0,β_1,…,β_p的估计以及性质 | 第48-54页 |
| ·σ~2的估计 | 第54-55页 |
| ·自适应递推最小二乘算法 | 第55-57页 |
| 7 算法应用 | 第57-65页 |
| ·玻璃品种聚类问题 | 第57页 |
| ·聚类计算 | 第57-65页 |
| ·数据预处理 | 第57-59页 |
| ·计算分辨率 | 第59-63页 |
| ·计算结果及算法性能分析 | 第63-65页 |
| 8 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录 A 数据挖掘使用的数据库 | 第73-81页 |
| 在学期间研究成果 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
