| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-16页 |
| 2 SAT问题及图模型表示 | 第16-21页 |
| 2.1 SAT问题的形式描述 | 第16-17页 |
| 2.2 SAT实例的图模型表示 | 第17-19页 |
| 2.3 SAT实例团体结构挖掘框架 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 SAT实例团体结构分析 | 第21-27页 |
| 3.1 SAT实例团体结构描述 | 第21-22页 |
| 3.2 基于聚类分析的团体结构挖掘 | 第22-24页 |
| 3.3 团体结构对于SAT问题的意义 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 基于k-means的SAT实例团体结构挖掘算法 | 第27-32页 |
| 4.1 K-MEANS算法介绍 | 第27-28页 |
| 4.2 SAT团体结构挖掘算法 | 第28-31页 |
| 4.3 本章小结 | 第31-32页 |
| 5 实验结果和分析 | 第32-42页 |
| 5.1 测试用例 | 第32页 |
| 5.2 测试环境与配置 | 第32-33页 |
| 5.3 挖掘算法性能分析 | 第33-35页 |
| 5.4 团体结构实验结果分析 | 第35-41页 |
| 5.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 6 总结与展望 | 第42-44页 |
| 6.1 全文总结 | 第42页 |
| 6.2 课题展望 | 第42-44页 |
| 致谢 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |