免疫调节网络聚类算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景以及意义 | 第14-15页 |
| 1.1.1 聚类的研究背景以及意义 | 第14页 |
| 1.1.2 人工免疫网络的研究背景以及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.1 聚类的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.2 人工免疫网络的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 论文内容与安排 | 第17-20页 |
| 第二章 基于流形距离的免疫调节网络聚类算法 | 第20-40页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 相关理论背景 | 第20-25页 |
| 2.2.1 聚类算法模型简介 | 第20-21页 |
| 2.2.2 常见聚类算法简介 | 第21页 |
| 2.2.3 人工免疫网络理论与模型 | 第21-25页 |
| 2.3 基于流形距离的免疫调节网络聚类算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 流形距离 | 第25-26页 |
| 2.3.2 最小生成树 | 第26-27页 |
| 2.3.3 免疫调节网络 | 第27-30页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第30-38页 |
| 2.4.1 实验数据集 | 第30-31页 |
| 2.4.2 参数的设置 | 第31页 |
| 2.4.3 评价指标 | 第31-32页 |
| 2.4.4 实验结果与分析 | 第32-38页 |
| 2.5 本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 基于免疫调节网络的大规模数据聚类算法 | 第40-52页 |
| 3.1 引言 | 第40页 |
| 3.2 相关理论背景 | 第40-41页 |
| 3.2.1 大规模数据聚类常见问题 | 第40页 |
| 3.2.2 常见大规模数据聚类算法 | 第40-41页 |
| 3.3 基于免疫调节网络的大规模数据聚类算法 | 第41-46页 |
| 3.3.1 距离测度介绍 | 第41-42页 |
| 3.3.2 BIRCH算法 | 第42-45页 |
| 3.3.3 基于BIRCH和免疫调节网络聚类算法 | 第45-46页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 3.4.1 实验数据集 | 第47页 |
| 3.4.2 参数的设置 | 第47页 |
| 3.4.3 实验结果与分析 | 第47-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于量子人工免疫网络的大规模数据聚类算法 | 第52-64页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 相关理论背景 | 第52页 |
| 4.3 量子算子描述 | 第52-56页 |
| 4.4 基于量子人工免疫网络的大规模数据聚类算法 | 第56-58页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.5.1 参数的设置 | 第58页 |
| 4.5.2 实验结果与分析 | 第58-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 全文总结 | 第64-65页 |
| 5.2 工作展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 作者简介 | 第74-76页 |
