改进的蚁群聚类分析算法的研究

摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第一章 绪论	第9-13页
·研究背景	第9-10页
·蚁群聚类算法的研究现状	第10-11页
·本文研究的主要内容及组织结构	第11-13页
第二章 聚类分析模型及其算法研究	第13-29页
·聚类分析的概念	第13页
·数据对象的表示和相似度计算	第13-15页
·经典聚类分析模型及其算法设计研究	第15-21页
·层次的方法	第16-18页
·划分的方法	第18-20页
·基于密度的方法	第20-21页
·聚类有效性分析方法	第21-22页
·基于蚁群算法的聚类分析模型研究	第22-28页
·基于蚂蚁构造墓地和分类幼体的聚类分析模型	第23-24页
·基于蚂蚁觅食行为和信息素的聚类分析模型	第24-27页
·基于蚁群任务分配行为的研究	第27-28页
·小结	第28-29页
第三章 蚁群聚类分析算法设计	第29-48页
·蚁群聚类分析基本模型	第29-31页
·蚁群聚类分析模型的LF算法研究	第31-34页
·蚁群聚类模型及其算法分析	第34-35页
·基于信息素的改进的LF算法(ILFBP)	第35-47页
·蚂蚁空间转移策略	第36-37页
·群体相似度	第37-38页
·概率转换函数	第38-39页
·算法步骤描述	第39-42页
·实验结果分析	第42-47页
·小结	第47-48页
第四章 基于蚁群算法的聚类分析的应用	第48-56页
·文档挖掘	第48-49页
·基于蚁群算法的文档聚类	第49-52页
·蚁群聚类文档挖掘系统结构设计	第52-55页
·小结	第55-56页
总结与展望	第56-58页
致谢	第58-59页
参考文献	第59-62页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研成果	第62页