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基于细胞型P系统的图划分聚类研究及应用

摘要第6-8页
Abstract第8-9页
第1章 绪论第10-22页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状及趋势第12-14页
        1.2.1 膜计算研究现状及趋势第12-13页
        1.2.2 图划分聚类研究现状及发展趋势第13-14页
    1.3 膜计算理论基础第14-18页
        1.3.1 细胞型P系统第14-16页
        1.3.2 形式语言与注册机理论基础第16-18页
    1.4 图论基础第18-19页
    1.5 论文研究思路及创新点第19-22页
        1.5.1 研究的创新点第19-20页
        1.5.2 研究内容安排第20-22页
第2章 带有条件检测模式的细胞型P系统计算模型第22-37页
    2.1 带有条件检测模式的细胞型P系统(CD-CP)第22-24页
    2.2 CD-CP系统的计算通用性证明第24-31页
    2.3 基于CD-CP系统求解MST可行解问题第31-37页
第3章 基于CD-CP系统的MST~2聚类算法第37-43页
    3.1 MST~2聚类算法第37-40页
        3.1.1 MST聚类算法的改进第37-39页
        3.1.2 二次MST算法第39-40页
    3.2 基于CD-CP系统的MST~2聚类第40-41页
        3.2.1 CD-CP系统结构设计第40-41页
        3.2.2 CD-CP系统规则设计第41页
    3.3 实验分析与比较第41-43页
第4章 基于CD-CP的改进谱聚类算法第43-51页
    4.1 结合类K-NN方法的谱聚类算法第43-46页
    4.2 基于CD-CP系统的改进谱聚类第46-49页
        4.2.1 CD-CP系统结构设计第46页
        4.2.2 CD-CP系统规则设计第46-49页
    4.3 实验及分析第49-51页
第5章 基于CD-CP系统的改进谱聚类算法在文本聚类中的应用第51-60页
    5.1 基于关键频繁模式的文本表示第52-57页
        5.1.1 关键频繁模式(KeyFrequentPattern)第53-55页
        5.1.2 关键频繁模式的挖掘第55-56页
        5.1.3 文本表示的过程第56-57页
    5.2 文本聚类第57页
    5.3 实验与分析第57-60页
第6章 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 进一步研究工作第61-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士期间发表的学术论文和参加科研情况第67-68页
致谢第68页

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