| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究状况 | 第10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| ·本文结构安排 | 第11-12页 |
| 第二章 模糊 C 均值算法背景 | 第12-27页 |
| ·聚类相关理论知识 | 第12-18页 |
| ·聚类定义 | 第12-13页 |
| ·聚类的数据类型 | 第13-17页 |
| ·聚类准则 | 第17-18页 |
| ·主要聚类算法 | 第18-21页 |
| ·层次聚类算法 | 第18-19页 |
| ·划分聚类算法 | 第19-20页 |
| ·其他聚类算法 | 第20-21页 |
| ·模糊理论基础 | 第21-24页 |
| ·模糊集合 | 第21-23页 |
| ·模糊关系 | 第23-24页 |
| ·C 均值聚类算法 | 第24-25页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法 | 第25-26页 |
| ·模糊 C 均值聚类算法特点 | 第26-27页 |
| 第三章 聚类有效性函数研究与改进 | 第27-36页 |
| ·模糊 C 均值算法聚类有效性函数问题描述 | 第27-28页 |
| ·几类模糊聚类有效性函数 | 第28-34页 |
| ·运用隶属度构建聚类有效性函数 | 第28-29页 |
| ·运用隶属度和数据集构建聚类有效性函数 | 第29-32页 |
| ·其他方法构建的有效性函数 | 第32-34页 |
| ·一种改进的聚类有效性函数 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 改进的模糊聚类算法 I FC M | 第36-45页 |
| ·改进算法概述 | 第36-37页 |
| ·聚类中心初始化 | 第37-38页 |
| ·聚类中心的合并 | 第38-39页 |
| ·I F CM 算法原理及步骤 | 第39-40页 |
| ·仿真实验 | 第40-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第五章 IFC M 算法在地面炮兵火力划分上的应用 | 第45-55页 |
| ·建模问题的提出 | 第45-48页 |
| ·传统火力划分方式的不足 | 第45-47页 |
| ·火力划分模型的提出 | 第47-48页 |
| ·军事目标聚类分析模型 | 第48-51页 |
| ·样本数据的收集 | 第48-49页 |
| ·样本数据的预处理 | 第49-50页 |
| ·目标属性间的距离度量 | 第50-51页 |
| ·实验与分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 总结 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附件 | 第61页 |