改进的谱聚类算法及在油气产量预测中的应用研究
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 谱聚类算法的国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 油气产量预测国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容及章节安排 | 第16-18页 |
| 第2章 谱聚类算法基本概念及相关理论 | 第18-30页 |
| 2.1 相关概念 | 第18-21页 |
| 2.1.1 图的表示以及相关矩阵 | 第18-20页 |
| 2.1.2 特征值与特征向量 | 第20页 |
| 2.1.3 模、切割值和割边 | 第20-21页 |
| 2.2 图谱划分准则 | 第21-24页 |
| 2.2.1 最小割集准则 | 第21-22页 |
| 2.2.2 比例割集准则 | 第22-24页 |
| 2.2.3 规范割集准则 | 第24页 |
| 2.3 谱聚类相关的算法介绍 | 第24-29页 |
| 2.3.1 谱平分算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 多路谱聚类算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 K-means算法 | 第27-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 一种自动确定类别数目的谱聚类算法 | 第30-44页 |
| 3.1 基本原理 | 第30-32页 |
| 3.1.1 类别数目的确定 | 第30-31页 |
| 3.1.2 特征向量的选择 | 第31-32页 |
| 3.2 算法描述 | 第32-34页 |
| 3.3 实验与分析 | 第34-43页 |
| 3.3.1 空手道俱乐部关系网络 | 第35-37页 |
| 3.3.2 海豚社会网络 | 第37-40页 |
| 3.3.3 美国政治书网络 | 第40-42页 |
| 3.3.4 性能分析 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 SCACN在油气产量预测中的应用 | 第44-52页 |
| 4.1 数据源说明 | 第44-45页 |
| 4.2 数据处理 | 第45-47页 |
| 4.3 实验与分析 | 第47-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 总结与展望 | 第52页 |
| 总结 | 第52页 |
| 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60-61页 |
| 附录B 攻读硕士学位期间所参与的项目 | 第61页 |
