直觉模糊C-均值聚类算法的研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·研究的背景及意义 | 第8-9页 |
| ·研究的现状 | 第9-10页 |
| ·研究的主要内容 | 第10-12页 |
| 第二章 基本理论知识 | 第12-18页 |
| ·模糊集与直觉模糊集 | 第12-13页 |
| ·模糊集 | 第12页 |
| ·直觉模糊集 | 第12-13页 |
| ·普通C-划分 | 第13页 |
| ·模糊C-划分 | 第13-14页 |
| ·模糊C-均值算法 | 第14页 |
| ·可能性C-均值算法 | 第14-15页 |
| ·可能性模糊C-均值算法 | 第15-16页 |
| ·非线性规划的最优性条件 | 第16-18页 |
| 第三章 基于多目标规划的IFCM算法 | 第18-28页 |
| ·IFCM算法及其推导过程 | 第18-21页 |
| ·算法的收敛性证明 | 第21-24页 |
| ·实例分析 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-28页 |
| 第四章 直觉模糊环境下的可能性C-均值算法 | 第28-38页 |
| ·问题的提出 | 第28-29页 |
| ·算法步骤及其推导过程 | 第29-32页 |
| ·算法收敛性证明 | 第32-36页 |
| ·实例分析 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 可能性直觉模糊C-均值算法 | 第38-52页 |
| ·问题提出 | 第38页 |
| ·算法步骤及其推导过程 | 第38-42页 |
| ·算法收敛性证明 | 第42-46页 |
| ·实例分析 | 第46-51页 |
| ·PIFCM算法与IFCM算法比较 | 第46-48页 |
| ·PIFCM算法与IPCM算法比较 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文清单 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61页 |
