量子多目标进化聚类算法及其应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景以及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·论文内容与安排 | 第11-13页 |
| 第二章 量子进化算法和多目标优化理论 | 第13-21页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·量子进化算法 | 第13-17页 |
| ·量子计算概述 | 第13-15页 |
| ·量子进化算法 | 第15-17页 |
| ·多目标优化 | 第17-21页 |
| ·多目标优化的数学描述 | 第17-18页 |
| ·多目标进化算法的发展 | 第18-21页 |
| 第三章 量子多目标进化聚类算法 | 第21-39页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·聚类算法简介 | 第22-25页 |
| ·聚类的数学描述算法 | 第22-23页 |
| ·常用的聚类算法算法 | 第23-25页 |
| ·量子多目标进化聚类算法 | 第25-30页 |
| ·算法流程 | 第25页 |
| ·算子的设计 | 第25-30页 |
| ·时间复杂度分析 | 第30-31页 |
| ·实验分析 | 第31-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于量子多目标进化聚类算法的图像分割 | 第39-57页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·图像分割方法简介 | 第39-41页 |
| ·图像特征提取 | 第41-42页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第41页 |
| ·基于小波分解的纹理特征 | 第41-42页 |
| ·分水岭算法 | 第42-43页 |
| ·基于量子多目标进化聚类算法的图像分割 | 第43-48页 |
| ·算法流程 | 第43-44页 |
| ·算子的设计 | 第44-48页 |
| ·实验分析 | 第48-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 改进的量子多目标进化聚类算法 | 第57-71页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·量子进化策略 | 第57-60页 |
| ·量子进化的一般流程 | 第57-58页 |
| ·常用的量子进化策略 | 第58-60页 |
| ·改进的量子多目标进化聚类算法 | 第60-62页 |
| ·实验分析 | 第62-69页 |
| ·数据聚类结果 | 第62-65页 |
| ·纹理图像分割结果 | 第65-69页 |
| ·本章小结 | 第69-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·论文总结 | 第71-72页 |
| ·工作展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 硕士期间的学术成果 | 第81页 |
