| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2 研究意义与价值 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 航标分级的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 模糊评价在航标领域的研究现状 | 第14页 |
| 1.3.3 聚类分析在分级问题的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 论文研究内容及章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 航标分级理论基础及特征量分析 | 第16-26页 |
| 2.1 内河航标概述 | 第16页 |
| 2.1.1 内河航标定义 | 第16页 |
| 2.1.2 内河航标分类 | 第16页 |
| 2.2 模糊数学理论 | 第16-20页 |
| 2.2.1 模糊隶属度 | 第16-17页 |
| 2.2.2 模糊综合评价 | 第17-18页 |
| 2.2.3 模糊合成算子 | 第18-20页 |
| 2.3 聚类分析 | 第20-22页 |
| 2.4 航标分级特征量分析 | 第22-26页 |
| 2.4.1 特征量选取原则 | 第22-23页 |
| 2.4.2 特征量选取及分析 | 第23-26页 |
| 第3章 内河航标效能模糊综合评价模型 | 第26-45页 |
| 3.1 评价指标体系与因素集 | 第26-28页 |
| 3.2 评价指标权重 | 第28-35页 |
| 3.2.1 层次分析法简介 | 第28页 |
| 3.2.2 指标权重的确定 | 第28-35页 |
| 3.3 评价方法 | 第35-43页 |
| 3.3.1 评价集 | 第35页 |
| 3.3.2 隶属度 | 第35-40页 |
| 3.3.3 模糊综合评价 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于聚类分析的内河航标分级方法 | 第45-64页 |
| 4.1 数据预处理 | 第45-46页 |
| 4.2 数据对象之间相似度 | 第46页 |
| 4.3 基于k-means聚类算法的内河航标分级方法 | 第46-49页 |
| 4.3.1 经典k-means聚类算法 | 第46-48页 |
| 4.3.2 改进的k-means聚类算法 | 第48-49页 |
| 4.4 基于层次聚类算法的内河航标分级方法 | 第49-52页 |
| 4.4.1 层次聚类算法 | 第49-51页 |
| 4.4.2 簇间距离度量 | 第51-52页 |
| 4.5 内河航标分级的仿真实现 | 第52-63页 |
| 4.5.1 实验样本的选取 | 第52-53页 |
| 4.5.2 航标等级的确定 | 第53-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-65页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 调查问卷格式 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者简介 | 第73页 |