| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·带障碍约束的空间聚类国内外研究现状与发展趋势 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究发展趋势 | 第12-13页 |
| ·粒子群优化技术国内外研究现状与发展趋势 | 第13-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究发展趋势 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容及组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 带障碍约束的空间聚类分析 | 第18-29页 |
| ·聚类概述 | 第18-21页 |
| ·空间聚类概述 | 第21-23页 |
| ·带障碍约束的空间聚类概述 | 第23-25页 |
| ·带障碍约束的空间聚类的提出 | 第23-24页 |
| ·带障碍约束的空间聚类的相关概念 | 第24-25页 |
| ·带障碍约束的空间障碍距离算法概述 | 第25-28页 |
| ·障碍距离分析方法 | 第25-26页 |
| ·障碍距离方法比较 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于粒子群的障碍路径优化分析 | 第29-40页 |
| ·粒子群优化算法概述 | 第29-36页 |
| ·粒子群算法的基本思想 | 第29-33页 |
| ·粒子群算法的参数改进 | 第33-35页 |
| ·粒子群算法的优化过程 | 第35-36页 |
| ·基于粒子群的障碍距离优化 | 第36-39页 |
| ·障碍距离的定义 | 第36-37页 |
| ·障碍距离的约简算法 | 第37-38页 |
| ·基于粒子群的障碍距离算法 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于粒子群优化的带障碍约束DBSCAN空间距离分析 | 第40-49页 |
| ·带障碍约束的DBSCAN空间聚类算法 | 第40-44页 |
| ·传统DBSCAN算法概述 | 第40-42页 |
| ·带障碍约束DBSCAN算法概述 | 第42-43页 |
| ·带障碍约束DBSCAN改进算法 | 第43-44页 |
| ·基于粒子群优化的空间聚类算法—PSODBSCAN | 第44-48页 |
| ·PSODBSCAN算法思想 | 第44-45页 |
| ·PSODBSCAN算法实现 | 第45-47页 |
| ·PSODBSCAN算法复杂度分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 实验与结果分析 | 第49-57页 |
| ·障碍距离优化算法实验 | 第49-53页 |
| ·实验环境与方案 | 第49页 |
| ·算法正确性验证 | 第49-52页 |
| ·算法结果比较 | 第52-53页 |
| ·PSODBSCAN空间聚类实验 | 第53-55页 |
| ·实验环境与方案 | 第53-54页 |
| ·聚类质量验证 | 第54-55页 |
| ·算法效率分析 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |