聚类算法的研究及其应用
摘 要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
·研究背景及选题意义 | 第9-10页 |
·国内外研究现状 | 第10-14页 |
·论文研究的主要内容和目标 | 第14-16页 |
第二章 数据挖掘技术中的聚类分析 | 第16-27页 |
·常用的聚类算法 | 第16-17页 |
·聚类分析的基本知识 | 第17-20页 |
·聚类策略 | 第20-22页 |
·层次聚类法 | 第22-24页 |
·动态聚类法 | 第24-25页 |
·小结 | 第25-27页 |
第三章 现有聚类算法的研究 | 第27-36页 |
·聚类准则 | 第27-30页 |
·类的表示 | 第30-33页 |
·算法框架 | 第33-35页 |
·小结 | 第35-36页 |
第四章 一种基于粒子群优化的聚类神经网络 | 第36-52页 |
·进化计算与聚类分析 | 第36页 |
·粒子群算法的基本原理 | 第36-38页 |
·聚类分析的粒子群算法 | 第38-39页 |
·聚类神经网络 | 第39-45页 |
·一种基于粒子群优化的聚类神经网络 | 第45-51页 |
·小结 | 第51-52页 |
第五章 聚类算法在电力系统中的应用 | 第52-58页 |
·聚类算法的应用 | 第52-53页 |
·数据的预处理 | 第53页 |
·算法的实现 | 第53-57页 |
·小结 | 第57-58页 |
结论与展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-62页 |
致谢 | 第62-63页 |
附录攻读学位期间发表论文目录 | 第63-64页 |
中文详细摘要 | 第64-71页 |