差分进化算法的改进及其在聚类中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 差分进化算法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 K-means算法的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的写作框架 | 第15-16页 |
| 第二章 差分进化算法 | 第16-23页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 标准的差分进化算法 | 第16-18页 |
| 2.3 差分进化算法的改进研究 | 第18-21页 |
| 2.3.1 控制参数的研究 | 第19-20页 |
| 2.3.2 变异策略研究 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 基于进化方向的差分进化算法 | 第23-40页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 JADE算法 | 第23-24页 |
| 3.3 变异策略的改进 | 第24-28页 |
| 3.3.1 基于进化方向的变异策略 | 第26-28页 |
| 3.3.2 相关说明 | 第28页 |
| 3.4 实验仿真及结果分析 | 第28-39页 |
| 3.4.1 测试函数 | 第28页 |
| 3.4.2 实验参数设置 | 第28-30页 |
| 3.4.3 算法性能好坏的评价标准 | 第30-32页 |
| 3.4.4 仿真结果分析 | 第32-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 聚类 | 第40-47页 |
| 4.1 聚类概念及聚类的一般过程 | 第40-41页 |
| 4.2 相似性度量准则 | 第41-42页 |
| 4.3 聚类准则函数 | 第42-44页 |
| 4.4 聚类算法的分类 | 第44-45页 |
| 4.5 K-means算法 | 第45-46页 |
| 4.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 改进的差分进化算法在聚类中的应用 | 第47-54页 |
| 5.1 引言 | 第47-48页 |
| 5.2 ACDE算法 | 第48页 |
| 5.2.1 个体的编码表示方法 | 第48页 |
| 5.2.2 聚类准则函数 | 第48页 |
| 5.3 基于DVDE的自动聚类算法 | 第48-51页 |
| 5.3.1 基于完整聚类中心的交叉操作 | 第49-50页 |
| 5.3.2 聚类中心的筛选 | 第50-51页 |
| 5.4 实验仿真及结果分析 | 第51-53页 |
| 5.4.1 数据来源及参数设置 | 第51-52页 |
| 5.4.2 结果评价 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
