| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| ·研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文主要内容 | 第10-11页 |
| ·论文基本结构 | 第11-13页 |
| 第二章 基本原理概述 | 第13-30页 |
| ·符号数据分析概述 | 第13-22页 |
| ·符号数据概述 | 第13-16页 |
| ·分布式符号数据定义及描述统计 | 第16-18页 |
| ·区间型符号数据定义及描述统计 | 第18-22页 |
| ·聚类分析概述 | 第22-26页 |
| ·聚类分析算法概述 | 第22-24页 |
| ·聚类分析有效性评价指标 | 第24-26页 |
| ·Monte Carlo 方法概述 | 第26-29页 |
| ·Monte Carlo 方法基本思想 | 第27-28页 |
| ·Monte Carlo 方法的特点 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 一般分布式符号数据动态聚类分析算法 | 第30-41页 |
| ·分布式符号数据动态聚类分析算法 | 第30-35页 |
| ·分布式符号数据距离度量方式 | 第30-33页 |
| ·一般分布式符号数据动态聚类分析算法 | 第33-35页 |
| ·应用实例及其有效性评价 | 第35-39页 |
| ·实验数据选择及预处理 | 第35-38页 |
| ·实验结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 一般区间型符号数据动态聚类分析算法 | 第41-55页 |
| ·一般区间型符号数据动态聚类分析及其有效性评价 | 第41-46页 |
| ·区间型符号数据距离度量方式 | 第41-44页 |
| ·基于改进 Hausdorff 距离的一般区间型符号数据动态聚类算法 | 第44-46页 |
| ·随机模拟试验 | 第46-50页 |
| ·随机模拟试验设计 | 第46-48页 |
| ·试验结果分析 | 第48-50页 |
| ·应用实例及其有效性评价 | 第50-54页 |
| ·实例数据选择及预处理 | 第50-52页 |
| ·实验结果分析 | 第52-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·研究内容总结 | 第55-56页 |
| ·研究内容展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |