量子进化聚类算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-10页 |
| ·研究背景以及意义 | 第8-9页 |
| ·论文内容与安排 | 第9-10页 |
| 第二章 数据聚类中的聚类算法 | 第10-26页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·K均值聚类概述 | 第11-13页 |
| ·模糊C均值聚类概述 | 第13-14页 |
| ·进化算法概述 | 第14-17页 |
| ·进化算法的起源与发展 | 第14-15页 |
| ·遗传算法的操作流程与数学基础 | 第15-17页 |
| ·免疫进化算法 | 第17-19页 |
| ·免疫进化算法 | 第17-18页 |
| ·免疫进化算法流程 | 第18-19页 |
| ·量子进化算法 | 第19-26页 |
| ·算法描述 | 第20-21页 |
| ·量子染色体的机理及优点 | 第21-22页 |
| ·量子变异 | 第22-23页 |
| ·量子交叉 | 第23-26页 |
| 第三章 基于流形距离的量子进化聚类算法 | 第26-38页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·流形距离 | 第26-27页 |
| ·基于流形距离的量子进化数据聚类 | 第27-30页 |
| ·算法流程 | 第27-28页 |
| ·算子的设计 | 第28-29页 |
| ·目标函数值的计算 | 第29页 |
| ·FCM迭代 | 第29页 |
| ·选择操作 | 第29页 |
| ·停机条件 | 第29-30页 |
| ·算法收敛性分析 | 第30-31页 |
| ·时间复杂度分析 | 第31-32页 |
| ·实验分析 | 第32-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于量子进化聚类算法的图像分割 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·图像分割方法简介 | 第38-42页 |
| ·图像纹理特征提取 | 第42-44页 |
| ·基于灰度共生矩阵的纹理特征 | 第42-43页 |
| ·基于非下采样小波分解的纹理特征 | 第43-44页 |
| ·基于量子进化聚类算法的图像分割方法 | 第44-45页 |
| ·实验结果及分析 | 第45-49页 |
| ·灰度共生矩阵特征实验 | 第45-47页 |
| ·小波变换特征实验 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于分水岭-量子进化聚类算法的图像分割 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·形态学分水岭算法 | 第50-52页 |
| ·分水岭算法原理 | 第50-51页 |
| ·分水岭变换的数学描述 | 第51-52页 |
| ·基于分水岭-量子进化聚类算法的图像分割 | 第52-54页 |
| ·实验与分析 | 第54-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·工作展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 硕士期间的学术成果 | 第72-73页 |
