基于改进人工蜂群算法的模糊聚类研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 本课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 聚类分析研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 ABC算法的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第15-27页 |
| 2.1 聚类分析的过程 | 第15页 |
| 2.2 相似度度量 | 第15-17页 |
| 2.3 几类常见的聚类方法 | 第17-19页 |
| 2.4 模糊聚类 | 第19-21页 |
| 2.5 聚类评价指标 | 第21-23页 |
| 2.6 人工蜂群算法 | 第23-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 改进的人工蜂群算法 | 第27-40页 |
| 3.1 人工蜂群算法的改进描述 | 第27-29页 |
| 3.1.1 改进的搜索策略 | 第27-28页 |
| 3.1.2 混沌变异 | 第28-29页 |
| 3.2 算法描述 | 第29-30页 |
| 3.3 时间复杂度分析 | 第30-31页 |
| 3.4 实验分析 | 第31-38页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第31-32页 |
| 3.4.2 实验结果分析 | 第32-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第四章 基于改进的人工蜂群算法优化的FCM算法 | 第40-49页 |
| 4.1 改进人工蜂群算法优化GFCM算法描述 | 第40-42页 |
| 4.1.1 GFCM算法描述 | 第40-41页 |
| 4.1.2 基于ABC-SC算法的聚类思想 | 第41-42页 |
| 4.2 算法流程 | 第42-44页 |
| 4.3 算法性能测试分析 | 第44-48页 |
| 4.3.1 实验1及其分析 | 第44-45页 |
| 4.3.2 实验2及其分析 | 第45-48页 |
| 4.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第57页 |
