| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·数据聚类研究 | 第7-8页 |
| ·基于细胞自动机的数据聚类 | 第8-9页 |
| ·雷达辐射源识别 | 第9-10页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第10-13页 |
| 第二章 细胞自动机及细胞簇的基本概念 | 第13-21页 |
| ·细胞自动机 | 第13-16页 |
| ·细胞自动机介绍 | 第13-14页 |
| ·细胞自动机的邻居定义 | 第14-15页 |
| ·细胞自动机的转换规则 | 第15-16页 |
| ·带细胞簇的细胞自动机 | 第16-20页 |
| ·邻接关系定义 | 第16-18页 |
| ·细胞簇的邻居定义 | 第18-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于一维细胞自动机的数据聚类 | 第21-33页 |
| ·一维细胞自动机聚类算法 | 第21-25页 |
| ·一维细胞自动机聚类算法描述 | 第21-22页 |
| ·转换规则集的定义 | 第22-23页 |
| ·一维细胞自动机聚类算法实验结果 | 第23-24页 |
| ·聚类簇边界点判定 | 第24-25页 |
| ·一维细胞自动机聚类算法分析 | 第25-29页 |
| ·细胞自动机边界条件讨论 | 第25-26页 |
| ·细胞自动机邻居半径讨论 | 第26-29页 |
| ·基于一维细胞自动机聚类算法的改进 | 第29-31页 |
| ·改进算法描述 | 第29-30页 |
| ·改进算法实验与分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 细胞簇一维细胞自动机数据聚类 | 第33-51页 |
| ·细胞簇一维细胞自动机聚类算法 | 第33-39页 |
| ·引入细胞簇改进一维细胞自动机聚类算法 | 第33-36页 |
| ·算法具体实现 | 第36-37页 |
| ·算法实验分析 | 第37-39页 |
| ·带合并的细胞簇一维细胞自动机聚类算法 | 第39-41页 |
| ·细胞簇合并算法 | 第39-40页 |
| ·算法实验分析 | 第40-41页 |
| ·算法实验与参数讨论 | 第41-46页 |
| ·cluster_threshold_factor 参数讨论 | 第42-44页 |
| ·merge_threshold_factor 参数讨论 | 第44-45页 |
| ·实验总结 | 第45-46页 |
| ·算法应用于雷达辐射源识别 | 第46-49页 |
| ·同一类别不同型号雷达辐射源实验 | 第46-47页 |
| ·不同类别不同型号雷达辐射源实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 细胞簇二维细胞自动机数据聚类 | 第51-63页 |
| ·人工蚂蚁休眠模型（ASM） | 第51-55页 |
| ·ASM 算法描述 | 第51-54页 |
| ·ASM 算法实验 | 第54-55页 |
| ·带细胞簇的人工蚂蚁休眠模型 | 第55-62页 |
| ·带细胞簇的 ASM 算法描述 | 第56-57页 |
| ·细胞簇移动策略 | 第57-59页 |
| ·算法具体实现 | 第59-60页 |
| ·算法实验 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |