| 中文摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 符号说明 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题研究的背景意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.1 模糊聚类的发展与研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.2 模糊聚类算法中面临的主要难题 | 第18-19页 |
| 1.3 研究的主要内容 | 第19页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第19-21页 |
| 第二章 模糊聚类理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 模糊聚类基础知识 | 第21-24页 |
| 2.1.1 模糊集介绍 | 第21-22页 |
| 2.1.2 模糊聚类数学模型 | 第22-24页 |
| 2.2 模糊聚类基本算法 | 第24-28页 |
| 2.2.1 硬c均值聚类算法(HCM) | 第24页 |
| 2.2.2 模糊c均值聚类算法(FCM) | 第24-26页 |
| 2.2.3 可能性c均值聚类算法(PCM) | 第26-28页 |
| 2.3 模糊聚类一般步骤 | 第28-32页 |
| 2.3.1 数据输入 | 第28页 |
| 2.3.2 数据预处理 | 第28-29页 |
| 2.3.3 模糊聚类模型与算法设计 | 第29-30页 |
| 2.3.4 模型评价(有效性研究) | 第30-32页 |
| 2.3.5 结果输出与分析应用 | 第32页 |
| 2.4 本章总结 | 第32-33页 |
| 第三章 基于模拟退火的人工蜂群算法 | 第33-46页 |
| 3.1 人工蜂群算法(ABC) | 第33-36页 |
| 3.1.1 人工蜂群算法简介 | 第33页 |
| 3.1.2 人工蜂群算法基本原理 | 第33-35页 |
| 3.1.3 人工蜂群算法实现流程 | 第35-36页 |
| 3.2 模拟退火(SA)算法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 模拟退火的基本原理 | 第36-37页 |
| 3.2.2 基于Metropolis准则的目标函数优化 | 第37-39页 |
| 3.3 基于模拟退火的人工蜂群算法(SA-ABC) | 第39-42页 |
| 3.3.1 SA-ABC算法思想 | 第39-40页 |
| 3.3.2 SA-ABC算法流程设计与具体步骤 | 第40-42页 |
| 3.4 实验与结果分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章总结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于人工蜂群算法的可能性模糊熵聚类及应用 | 第46-59页 |
| 4.1 可能性模糊c均值聚类(PFCM) | 第46-47页 |
| 4.2 可能性模糊熵聚类(PFECM) | 第47-49页 |
| 4.2.1 PFECM数学模型 | 第47-48页 |
| 4.2.2 PFECM算法基本步骤 | 第48-49页 |
| 4.3 基于人工蜂群算法的可能性模糊熵聚类(ABC-PFECM) | 第49-52页 |
| 4.3.1 ABC-PFECM原理 | 第49-50页 |
| 4.3.2 ABC-PFECM具体步骤流程 | 第50-52页 |
| 4.4 实验仿真及结果分析 | 第52-56页 |
| 4.4.1 噪声鲁棒性 | 第52-53页 |
| 4.4.2 收敛性分析 | 第53-54页 |
| 4.4.3 参数λ的影响 | 第54-55页 |
| 4.4.4 对比试验 | 第55-56页 |
| 4.5 ABC-PFECM在变压器故障检测中应用研究 | 第56-57页 |
| 4.5.1 变压器故障及监测技术 | 第56页 |
| 4.5.2 基于ABC-PFECM的变压器油色谱分析技术 | 第56-57页 |
| 4.6 本章总结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于高斯核方法的可能性模糊熵聚类 | 第59-67页 |
| 5.1 核函数简介 | 第59-61页 |
| 5.1.1 核函数基本概念 | 第59-60页 |
| 5.1.2 常用核函数介绍 | 第60-61页 |
| 5.1.3 核方法的实质 | 第61页 |
| 5.2 基于高斯核方法的可能性模糊熵聚类算法(KPFECM) | 第61-64页 |
| 5.2.1 基于目标函数的模糊聚类算法存在的问题 | 第61-62页 |
| 5.2.2 KPFECM模型 | 第62-64页 |
| 5.2.3 人工蜂群优化混合高斯核方法的可能性模糊熵聚类 | 第64页 |
| 5.3 实验与分析 | 第64-66页 |
| 5.3.1 人造数据集 | 第65页 |
| 5.3.2 UCI测试集 | 第65-66页 |
| 5.4 本章总结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第67-68页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和研究成果 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
