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可能性聚类方法研究及应用

提要第1-5页
摘要第5-8页
Abstract第8-18页
第1章 绪论第18-32页
   ·研究目的及意义第18-19页
   ·聚类分析第19-26页
     ·聚类分析基本流程第19-20页
     ·聚类算法第20-22页
     ·聚类有效性第22-24页
     ·聚类鲁棒性第24-26页
   ·可能性聚类研究现状第26-28页
   ·聚类应用研究现状第28-29页
   ·本文主要研究内容第29-32页
第2章 可能性聚类模型研究第32-54页
   ·约束控制下的可能性聚类第32-36页
     ·聚类中心的可行域约束第32-33页
     ·差分进化算法优化第33-34页
     ·基于全局优化与可行域约束的可能性聚类算法第34-35页
     ·对比实验第35-36页
   ·基于改进马氏距离的可能性聚类第36-39页
     ·基于改进马氏距离的可能性聚类模型第37-38页
     ·对比实验第38-39页
   ·IUPC在电池SOC估计中的应用第39-43页
   ·在滚动轴承故障诊断中的应用第43-53页
     ·特征提取第43-49页
     ·实验结果与分析第49-53页
   ·本章小结第53-54页
第3章 基于核的可能性聚类第54-62页
   ·Mercer核函数第54-55页
   ·特征空间内的可能性聚类第55-58页
     ·基于核的可能性聚类算法第55-57页
     ·对比实验第57-58页
   ·基于核化距离的可能性聚类第58-59页
   ·UKPC与UKDPC在滚动轴承故障诊断中的应用第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第4章 无监督可能性聚类第62-74页
   ·概率型约束下模糊聚类有效性指标第62-65页
     ·基于噪声抑制的有效性指标第62-63页
     ·基于几何结构的有效性指标第63-64页
     ·对比实验第64-65页
   ·聚类有效性指标的推广第65-68页
     ·可能性聚类有效性指标第66页
     ·基于核算法的聚类有效性指标第66-68页
   ·MPO与VS指标在滚动轴承故障诊断中的应用第68-72页
     ·基于 IUPC 的无监督故障诊断第68-69页
     ·基于 UPC-IMD 的无监督故障诊断第69-70页
     ·基于 UKDPC 的无监督故障诊断第70-72页
   ·本章小结第72-74页
第5章 多尺度可能性聚类第74-98页
   ·多尺度可能性聚类框架第74-77页
     ·均值漂移算法第74-75页
     ·多尺度可能性聚类模型第75-76页
     ·MPC 框架下的多尺度可能性聚类算法第76-77页
   ·基于中心自动融合的多尺度可能性聚类算法第77-79页
   ·多尺度可能性聚类对比实验分析第79-82页
   ·在图像分割中的应用第82-92页
     ·动态加权多尺度可能性聚类框架第83-89页
     ·图像分割实验分析第89-92页
   ·在滚动轴承故障诊断中的应用第92-95页
   ·本章小结第95-98页
第6章 无监督聚类的鲁棒性理论分析第98-112页
   ·统计估计理论第98-99页
   ·聚类算法的鲁棒性统计分析第99-101页
     ·UKPC 聚类算法的鲁棒性分析第99-100页
     ·基于平移不变核 UKDPC 聚类算法鲁棒性分析第100-101页
   ·有效性指标鲁棒性分析第101-110页
     ·建立的 M-估计器第101页
     ·原始空间内概率约束模型模糊划分下的有效性指标分析第101-103页
     ·核化指标鲁棒性分析第103-110页
   ·本章小结第110-112页
第7章 结论与展望第112-116页
   ·结论第112-114页
   ·不足与展望第114-116页
参考文献第116-124页
附录 1第124-134页
附录 2第134-142页
作者简介及科研成果第142-144页
致谢第144页

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