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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

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