基于证据理论的多源证据分析技术研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·相关研究现状 | 第10-13页 |
| ·模糊聚类算法相关研究现状 | 第10-12页 |
| ·证据理论及多源信息融合研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文主要研究工作 | 第13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第二章 证据理论与模糊聚类分析 | 第15-25页 |
| ·证据理论 | 第15-19页 |
| ·证据理论基本概念 | 第15-17页 |
| ·证据理论的组合规则 | 第17-18页 |
| ·证据理论的优势 | 第18页 |
| ·证据理论存在问题及目前解决方法 | 第18-19页 |
| ·模糊聚类算法研究 | 第19-23页 |
| ·模糊集合及其运算 | 第19-20页 |
| ·模糊关系与模糊矩阵 | 第20-22页 |
| ·模糊聚类分析过程 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 模糊 C 均值聚类算法研究及其改进 | 第25-35页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法 | 第25-29页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法概述 | 第25-27页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法研究存在的难题 | 第27-29页 |
| ·改进的模糊 C 均值聚类算法 | 第29-34页 |
| ·基于模拟退火的 FCM 聚类算法 | 第29-32页 |
| ·FCM 聚类算法样本加权处理 | 第32页 |
| ·基于模拟退火的样本加权的 FCM 聚类算法 | 第32-33页 |
| ·实验结果及分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于证据理论的多源证据分析方法 | 第35-47页 |
| ·改进组合规则的证据理论 | 第35-37页 |
| ·证据理论研究存在的难题 | 第35-36页 |
| ·改进方案 | 第36页 |
| ·数值实验及分析 | 第36-37页 |
| ·多源证据融合分析 | 第37-45页 |
| ·主机证据采集 | 第37-40页 |
| ·主机证据聚类 | 第40-42页 |
| ·证据融合分析 | 第42-44页 |
| ·证据报告 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 总结和展望 | 第47-49页 |
| ·全文总结 | 第47页 |
| ·未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 攻硕期间发表论文及参与的科研项目 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
