| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 前言 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-14页 |
| 1.2.1 不良数据的定义及来源 | 第9-10页 |
| 1.2.2 不良数据辨识与修复的研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3 本文所做工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 基于FCM算法的聚类和不良数据辨识 | 第16-31页 |
| 2.1 基于FCM算法的不良数据检测与辨识流程 | 第16-17页 |
| 2.2 模糊聚类算法的流程 | 第17-23页 |
| 2.1.1 硬C均值聚类算法 | 第17-20页 |
| 2.1.2 模糊C均值聚类算法 | 第20-23页 |
| 2.3 不良数据检测及辨识方法 | 第23-30页 |
| 2.3.1 方法概述 | 第23-24页 |
| 2.3.2 不良数据检测方法 | 第24-28页 |
| 2.3.3 不良数据辨识方法 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 模糊C均值聚类算法的改进 | 第31-42页 |
| 3.1 聚类有效性研究 | 第31-35页 |
| 3.1.1 用有效性指标确定聚类数目 | 第32-34页 |
| 3.1.2 有效性指标的改进研究 | 第34-35页 |
| 3.2 模糊C均值算法的改进 | 第35-38页 |
| 3.2.1 样本聚类数目及初始聚类中心的确定 | 第35-37页 |
| 3.2.2 加权指数w的研究 | 第37页 |
| 3.2.3 加权指数w的选取 | 第37-38页 |
| 3.3 算例分析 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于改进FCM算法的不良负荷数据辨识及修复 | 第42-61页 |
| 4.1 不良数据检测及辨识方法的改进 | 第42-47页 |
| 4.1.1 改进方法的提出 | 第42页 |
| 4.1.2 基于量测方程的改进算法原理 | 第42-44页 |
| 4.1.3 可行域矩阵对不良数据的辨识 | 第44-47页 |
| 4.2 改进FCM算法对样本数据的聚类 | 第47-51页 |
| 4.2.1 改进FCM算法的引入 | 第47-48页 |
| 4.2.2 改进FCM算法对样本的聚类 | 第48-50页 |
| 4.2.3 可行域矩阵的标准化 | 第50-51页 |
| 4.3 不良数据的修复 | 第51-52页 |
| 4.4.方法应用流程设计 | 第52-54页 |
| 4.5 算例分析 | 第54-60页 |
| 4.5.1 数据情况 | 第54页 |
| 4.5.2 过程分析 | 第54-57页 |
| 4.5.3 不良负荷数据辨识及修复效果分析 | 第57-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文结论 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 论文发表及科研情况说明 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |