| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 滑坡灾害研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 选题依据 | 第12-13页 |
| 1.4 论文研究方法 | 第13-14页 |
| 1.5 论文研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论知识介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 蚁群聚类算法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 蚁群聚类算法概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 蚁群聚类算法基本模型 | 第16-19页 |
| 2.2 遗传算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 遗传算法概述 | 第19-20页 |
| 2.2.2 遗传算法原理及流程 | 第20-21页 |
| 2.3 近似骨架 | 第21-23页 |
| 2.3.1 近似骨架理论 | 第21-22页 |
| 2.3.2 近似骨架质量分析 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 不确定近似骨架遗传蚁群聚类算法研究 | 第25-42页 |
| 3.1 不确定数据 | 第25-29页 |
| 3.1.1 不确定数据的来源 | 第25-26页 |
| 3.1.2 不确定数据的表现形式 | 第26页 |
| 3.1.3 Gauss点概率相似度度量 | 第26-29页 |
| 3.2 近似骨架遗传蚁群聚类算法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 信息素更新规则 | 第29页 |
| 3.2.2 自适应遗传蚁群聚类算法 | 第29-31页 |
| 3.2.3 近似骨架遗传蚁群聚类算法 | 第31-33页 |
| 3.3 不确定近似骨架遗传蚁群聚类算法 | 第33页 |
| 3.4 实验分析 | 第33-41页 |
| 3.4.1 实验环境 | 第33-34页 |
| 3.4.2 不确定UCI数据集 | 第34页 |
| 3.4.3 评价标准及参数设置 | 第34-35页 |
| 3.4.4 实验结果分析 | 第35-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 不确定近似骨架遗传蚁群聚类算法在滑坡危险性预测中的应用 | 第42-51页 |
| 4.1 数据来源及数据预处理 | 第42-44页 |
| 4.1.1 数据来源 | 第42页 |
| 4.1.2 数据预处理 | 第42-44页 |
| 4.2 滑坡危险性预测模型构建 | 第44-45页 |
| 4.3 滑坡危险性预测模型评价标准 | 第45-46页 |
| 4.4 滑坡危险性预测精度评价分析 | 第46-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第57-58页 |