| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·论文研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 2 K-MEANS 算法简介 | 第15-24页 |
| ·数据挖掘简介 | 第15-19页 |
| ·数据挖掘的定义 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘的任务 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘的常用算法 | 第17-18页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第18-19页 |
| ·K-MEANS 算法简介 | 第19-23页 |
| ·K-means 算法的基本思想 | 第19-21页 |
| ·K-means 算法存在的主要问题 | 第21-22页 |
| ·选取初值的现有方法 | 第22-23页 |
| ·小结 | 第23-24页 |
| 3 禁忌搜索和粒子群优化算法 | 第24-36页 |
| ·禁忌搜索算法简介 | 第24-29页 |
| ·禁忌搜索算法的基本思想 | 第24-27页 |
| ·禁忌搜索算法的描述 | 第27-28页 |
| ·禁忌搜索算法的应用发展以及研究 | 第28-29页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第29-34页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第30-32页 |
| ·粒子群算法的收敛性 | 第32-34页 |
| ·小结 | 第34-36页 |
| 4 基于混合PSO 的 K-MEANS 算法 | 第36-51页 |
| ·基于禁忌搜索的混合 PSO 算法 | 第36-44页 |
| ·对惯性权重的改进 | 第36-37页 |
| ·对全局极值选取方式的改进 | 第37-38页 |
| ·基于禁忌搜索的混合 PSO 算法描述 | 第38-39页 |
| ·基于禁忌搜索的混合 PSO 算法有效性的验证 | 第39-44页 |
| ·基于混合 PSO 的 K-MEANS 算法 | 第44-50页 |
| ·粒子编码方式的选取及适应度函数构造 | 第46页 |
| ·基于混合 PSO 的 K-means 算法描述 | 第46-48页 |
| ·基于混合 PSO 的 K-means 算法有效性验证 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 5 K-MEANS 算法并行化及分析 | 第51-61页 |
| ·相关知识介绍 | 第51-56页 |
| ·并行算法设计过程 | 第51-52页 |
| ·并行算法性能评价标准 | 第52页 |
| ·并行算法设计环境 | 第52-56页 |
| ·基于混合 PSO 的 K-MEANS 算法并行化 | 第56-60页 |
| ·数据划分策略 | 第56-57页 |
| ·并行算法描述 | 第57-59页 |
| ·并行算法的分析 | 第59-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 论文的总结 | 第61-63页 |
| ·论文的主要工作 | 第61页 |
| ·进一步努力的方向 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录：攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |