| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 论文的章节结构 | 第15-17页 |
| 第二章 相关理论简介 | 第17-26页 |
| 2.1 模糊C-均值聚类算法 | 第17-20页 |
| 2.1.1 模糊C-均值聚类算法的基本原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 模糊C-均值聚类算法的流程 | 第18-20页 |
| 2.1.3 模糊C-均值聚类算法的优缺点 | 第20页 |
| 2.2 核函数 | 第20-21页 |
| 2.3 正则化技术 | 第21-24页 |
| 2.3.1 不适定问题 | 第22-23页 |
| 2.3.2 Tikhonov正则化 | 第23-24页 |
| 2.4 L-曲线法 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 最优正则化参数的核FCM聚类算法 | 第26-46页 |
| 3.1 模糊C-均值聚类算法存在问题与解决思路 | 第26-27页 |
| 3.1.1 正则化参数选取和聚类效果低问题 | 第26页 |
| 3.1.2 问题的解决思路 | 第26-27页 |
| 3.2 最优正则化参数核FCM聚类算法 | 第27-34页 |
| 3.2.1 正则化参数的核FCM模型的构建 | 第27-29页 |
| 3.2.2 正则化参数α的确定 | 第29-31页 |
| 3.2.3 ORP-KFCM算法流程 | 第31-34页 |
| 3.3 数值实验与结果分析 | 第34-44页 |
| 3.3.1 实验环境 | 第34页 |
| 3.3.2 实验数据集和评价指标 | 第34-35页 |
| 3.3.3 实验步骤与结果分析 | 第35-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 模糊权重参数自适应的正则化核FCM聚类算法 | 第46-58页 |
| 4.1 ORP-KFCM算法权重参数的取值问题 | 第46-47页 |
| 4.2 模糊权重自适应的正则化核FCM聚类算法 | 第47-52页 |
| 4.2.1 AWORP-KFCM算法模型的构建 | 第47-49页 |
| 4.2.2 自适应权重参数的调整 | 第49-51页 |
| 4.2.3 模糊权重自适应的正则化核FCM算法流程 | 第51-52页 |
| 4.3 数值实验与结果分析 | 第52-57页 |
| 4.3.1 实验过程 | 第52-54页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第68页 |