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基于模糊商空间理论的模糊聚类研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-15页
   ·课题研究背景第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
     ·模糊商空间研究现状第9-11页
     ·模糊聚类研究现状第11-12页
   ·本文主要内容第12-13页
   ·论文组织结构第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第二章 模糊集理论与商空间基础第15-27页
   ·经典集合和模糊集合第15-20页
     ·经典集合第15-16页
     ·模糊集合第16-17页
     ·模糊集合的表示方法第17页
     ·模糊集的运算和截集第17-18页
     ·模糊关系第18-20页
   ·度量空间第20-22页
     ·度量空间第20页
     ·球形邻域和开集第20-21页
     ·邻域和连续映射第21-22页
   ·拓扑空间第22-24页
     ·拓扑空间第22-23页
     ·聚点、闭集和邻域第23页
     ·闭包、内部和基第23-24页
   ·商拓扑第24-26页
   ·本章小结第26-27页
第三章 模糊商空间的聚类分析第27-47页
   ·模糊商空间理论第27-33页
     ·商空间理论第27-29页
     ·模糊商空间理论第29-31页
     ·模糊λ商空间理论第31-33页
   ·基于模糊商空间的分层递阶结构的聚类第33-38页
     ·模糊商空间聚类分析的分层递阶结构第33-36页
     ·模糊商空间的分层递阶结构的算法分析第36-37页
     ·实例分析第37-38页
   ·基于模糊商空间的最佳聚类算法第38-45页
     ·模糊聚类中传统的有效性指标第38-41页
     ·基于粒度思想的准则函数第41-42页
     ·基于模糊商空间的最佳聚类算法第42-43页
     ·实例分析第43-45页
   ·本章小结第45-47页
第四章 基于模糊商空间的模糊聚类算法第47-63页
   ·模糊C均值聚类算法简介第47-51页
     ·FCM算法的基本原理第47-50页
     ·FCM算法的步骤与分析第50-51页
   ·基于模糊商空间原型的分析第51-54页
     ·归一化距离的鲁棒性分析第51-53页
     ·聚类个数和初始中心选择第53-54页
   ·基于模糊商空间改进的FCM聚类算法第54-56页
   ·实验仿真第56-61页
     ·实验平台及数据集第56页
     ·实验结果与分析第56-61页
   ·本章小结第61-63页
第五章 总结与展望第63-66页
   ·本文主要工作第63-64页
   ·研究工作展望第64-66页
参考文献第66-70页
致谢第70-71页
攻读学位期间主要研究成果目录第71页

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