| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外发展状况 | 第11-13页 |
| ·课题研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第二章 模糊聚类分析方法 | 第15-27页 |
| ·模糊集合论 | 第15-21页 |
| ·模糊集合的基本概念及运算 | 第15-17页 |
| ·截集与分解定理 | 第17-18页 |
| ·模糊集的相关理论 | 第18-21页 |
| ·模糊聚类分析的相关方法 | 第21-27页 |
| ·聚类分析的方法概述 | 第21-23页 |
| ·实例的表达方法 | 第23-25页 |
| ·相似实例的匹配方法 | 第25页 |
| ·模糊模式识别方法 | 第25-27页 |
| 第三章 模糊 c 均值聚类中心选择算法研究 | 第27-41页 |
| ·数据集的划分 | 第27-28页 |
| ·聚类目标函数 | 第28-31页 |
| ·模糊 c 均值聚类算法 | 第31-33页 |
| ·模糊 c 均值类型聚类算法的参数分析 | 第33-36页 |
| ·模糊 c 均值聚类算法的初始聚类中心选择方法研究 | 第36-41页 |
| ·点密度函数 | 第36-37页 |
| ·改进算法 | 第37-38页 |
| ·实例仿真 | 第38-41页 |
| 第四章 区间型数据聚类算法研究 | 第41-54页 |
| ·区间型模糊数的性质及运算算子 | 第41-43页 |
| ·区间型数据的模糊 c 均值聚类算法 | 第43-48页 |
| ·区间型数据FCM 的改进算法 | 第48-54页 |
| ·改进算法的分析过程 | 第48-51页 |
| ·改进算法的实现过程 | 第51-52页 |
| ·实例仿真 | 第52-54页 |
| 第五章 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 在学研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |