| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-29页 |
| ·研究的背景和意义 | 第15-17页 |
| ·相关技术和国内外研究现状 | 第17-25页 |
| ·子空间聚类算法研究 | 第17-22页 |
| ·特征选择算法研究 | 第22-25页 |
| ·论文的研究内容与创新点 | 第25-27页 |
| ·论文的组织结构 | 第27-29页 |
| 第二章 基于数据流的软子空间聚类算法研究 | 第29-63页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·在线软子空间聚类算法 | 第30-37页 |
| ·基于竞争学习理论的在线学习策略 | 第30-32页 |
| ·在线模糊加权软子空间聚类 | 第32-35页 |
| ·在线熵加权软子空间聚类 | 第35-37页 |
| ·流数据软子空间聚类算法 | 第37-43页 |
| ·模糊可扩展聚类框架 | 第37-39页 |
| ·流数据软子空间聚类 | 第39-42页 |
| ·收敛性与计算复杂性分析 | 第42-43页 |
| ·实验分析 | 第43-62页 |
| ·参数设置与实验安排 | 第44-45页 |
| ·评价标准 | 第45页 |
| ·在线软子空间聚类算法比较 | 第45-53页 |
| ·流数据软子空间聚类算法比较 | 第53-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第三章 多目标优化软子空间聚类算法研究 | 第63-87页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·基于粒子群优化技术的软子空间聚类算法 | 第64-65页 |
| ·多目标优化模糊聚类算法 | 第65-67页 |
| ·多目标优化理论 | 第65-66页 |
| ·多目标优化模糊聚类算法 | 第66-67页 |
| ·多目标优化软子空间聚类算法 | 第67-73页 |
| ·染色体的表示和种群初始化 | 第68页 |
| ·目标函数的计算和数据样本的划分 | 第68-70页 |
| ·选择、交叉和变异操作 | 第70-71页 |
| ·利用 WSBPA 推导出最终聚类划分 | 第71-73页 |
| ·实验分析 | 第73-86页 |
| ·参数设置与实验安排 | 第74-75页 |
| ·人造数据集 I 实验比较 | 第75-77页 |
| ·人造数据集 II 实验比较 | 第77-80页 |
| ·UCI 数据集实验比较 | 第80-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第四章 基于竞争合并策略的软子空间聚类算法研究 | 第87-112页 |
| ·引言 | 第87-88页 |
| ·基于竞争合并策略的软子空间聚类算法 | 第88-101页 |
| ·基于竞争合并策略的聚类算法目标函数分析 | 第88-91页 |
| ·基于竞争合并策略的模糊加权软子空间聚类算法 | 第91-98页 |
| ·基于竞争合并策略的熵加权软子空间聚类算法 | 第98-101页 |
| ·FWSCA 和 EWSCA 算法收敛性和计算复杂度分析 | 第101页 |
| ·实验分析 | 第101-110页 |
| ·人造数据集结果比较 | 第102-107页 |
| ·UCI 数据集结果比较 | 第107-110页 |
| ·本章小结 | 第110-112页 |
| 第五章 基于稀疏分数的特征选择算法 | 第112-131页 |
| ·引言 | 第112-114页 |
| ·基于分数方程的特征选择算法 | 第114-116页 |
| ·基于方差分数的特征选择算法 | 第114页 |
| ·基于 Fisher 分数的特征选择方法 | 第114-115页 |
| ·基于拉普拉斯分数的特征选择方法 | 第115-116页 |
| ·基于稀疏分数的特征选择算法 | 第116-124页 |
| ·稀疏表示的思想分析 | 第116-119页 |
| ·基于稀疏分数的特征选择算法 | 第119-121页 |
| ·针对 wine 数据集进行稀疏分数特征选择 | 第121-124页 |
| ·实验分析 | 第124-129页 |
| ·UCI 数据集结果比较 | 第124-128页 |
| ·人脸数据集结果比较 | 第128-129页 |
| ·本章小结 | 第129-131页 |
| 第六章 特征选择算法在二硫键结构模式预测中的应用 | 第131-145页 |
| ·引言 | 第131-134页 |
| ·生物信息学 | 第131-132页 |
| ·蛋白质二硫键介绍 | 第132-134页 |
| ·数据材料准备与方法 | 第134-139页 |
| ·数据集 | 第134-135页 |
| ·二硫键结构模式 | 第135页 |
| ·特征表示与特征选择 | 第135-137页 |
| ·支持向量回归 | 第137-139页 |
| ·实验结果分析 | 第139-144页 |
| ·评价标准与参数设置 | 第139-140页 |
| ·实验结果分析 | 第140-144页 |
| ·本章小结 | 第144-145页 |
| 第七章 总结 | 第145-148页 |
| ·主要结论 | 第145-146页 |
| ·研究展望 | 第146-148页 |
| 参考文献 | 第148-161页 |
| 攻读博士学位期间已发表或录用的论文 | 第161-163页 |
| 攻读博士学位期间申请的专利 | 第163-164页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第164-165页 |
| 致谢 | 第165-166页 |