| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·多主体用于聚类研究现状 | 第11-12页 |
| ·数学形态学聚类研究现状 | 第12页 |
| ·创新之处和难点问题 | 第12-13页 |
| ·论文创新之处 | 第12-13页 |
| ·难点问题 | 第13页 |
| ·论文研究内容及组织 | 第13-16页 |
| ·论文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文各章内容组织 | 第14-16页 |
| 第二章 相关背景知识研究概述 | 第16-26页 |
| ·聚类算法简述 | 第16-19页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第16页 |
| ·主要聚类算法分类 | 第16-18页 |
| ·划分方法 | 第16页 |
| ·层次方法 | 第16-17页 |
| ·基于密度的方法 | 第17页 |
| ·基于网格的方法 | 第17-18页 |
| ·基于模型的方法 | 第18页 |
| ·聚类算法的典型要求 | 第18-19页 |
| ·多主体技术简述 | 第19-22页 |
| ·主体基本理论 | 第19-20页 |
| ·主体概述 | 第19-20页 |
| ·多主体系统 | 第20-22页 |
| ·多主体的模型 | 第20-21页 |
| ·多主体的结构 | 第21-22页 |
| ·浅谈数学形态学 | 第22-24页 |
| ·数学形态学的基本理论 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 基于多主体技术和数学形态学的空间聚类算法 | 第26-40页 |
| ·基于 Agent 和数学形态学的聚类算法 | 第26-27页 |
| ·算法基本思想概述 | 第26-27页 |
| ·算法描述 | 第27-29页 |
| ·AMMC 算法描述过程 | 第28-29页 |
| ·AMMC 算法优点 | 第29页 |
| ·参数设定及边界处理 | 第29-30页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第30页 |
| ·实验 | 第30-38页 |
| ·正方形结构元实验 | 第31-35页 |
| ·算法的性能分析实验 | 第31页 |
| ·调整阈值参数大小 | 第31-34页 |
| ·执行效率比较分析 | 第34-35页 |
| ·十字形结构元实验 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 一种基于多主体技术的分布式聚类算法 | 第40-56页 |
| ·基于 Agent 和数学形态学的多结构元素聚类算法 | 第40-42页 |
| ·ICAA 算法基本思想概述 | 第40-42页 |
| ·算法描述 | 第42-46页 |
| ·算法参数的设定 | 第44-45页 |
| ·ICAA 算法描述过程 | 第45-46页 |
| ·ICAA 算法的特点 | 第46页 |
| ·边界处理、图像内部标记和 agent 死亡的界定 | 第46页 |
| ·算法的复杂度分析 | 第46-47页 |
| ·空间复杂度分析 | 第46-47页 |
| ·时间复杂度分析 | 第47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-54页 |
| ·对 DEM 图像实验 | 第47-48页 |
| ·算法的性能分析 | 第47-48页 |
| ·对 MR 图像实验 | 第48-54页 |
| ·算法的性能分析 | 第49-50页 |
| ·输入参数调整 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 个人简介 | 第66-67页 |