ART2神经网络与化学模式聚类分析的研究
| 第一章 绪论 | 第1-18页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·聚类分析概述 | 第13-14页 |
| ·ART神经网络概述 | 第14-16页 |
| ·内容安排 | 第16-17页 |
| ·小结 | 第17-18页 |
| 第二章 模式聚类分析 | 第18-38页 |
| ·数据预处理 | 第18-20页 |
| ·中心化 | 第18-19页 |
| ·标准化 | 第19-20页 |
| ·归一化 | 第20页 |
| ·聚类统计量 | 第20-26页 |
| ·距离 | 第21-22页 |
| ·相似系数 | 第22-24页 |
| ·关联系数 | 第24-26页 |
| ·类 | 第26-28页 |
| ·类的定义 | 第26页 |
| ·类的特征 | 第26-27页 |
| ·类间距离 | 第27-28页 |
| ·常用聚类方法 | 第28-33页 |
| ·系统聚类法 | 第28-32页 |
| ·动态聚类法 | 第32-33页 |
| ·神经网络聚类法 | 第33页 |
| ·聚类结果分析 | 第33-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第三章 ART2神经网络的结构和原理 | 第38-49页 |
| ·ART神经网络的结构和原理 | 第38-40页 |
| ·ART神经网络的基本结构 | 第38-40页 |
| ·ART网络的基本原理 | 第40页 |
| ·ART2神经网络的结构和原理 | 第40-48页 |
| ·ART2神经网络的结构 | 第40-46页 |
| ·ART2神经网络的工作原理 | 第46-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第四章 具有双向检测机制的ART2神经网络 | 第49-61页 |
| ·传统ART2神经网络对模式渐变过程的不敏感性 | 第49-52页 |
| ·具有双向检测机制的ART2神经网络 | 第52-57页 |
| ·网络结构 | 第52-54页 |
| ·工作原理 | 第54-57页 |
| ·试验分析 | 第57-60页 |
| ·顺序输入方式 | 第58页 |
| ·随机输入方式 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第五章 BM-ART2网络在化学模式聚类中的应用 | 第61-73页 |
| ·化学模式聚类分析与橄榄油数据样本简介 | 第61页 |
| ·BM-ART2网络处理化学模式聚类问题 | 第61-68页 |
| ·阈值和警戒参数对模式聚类的影响 | 第62-65页 |
| ·输入顺序对模式聚类的影响 | 第65-68页 |
| ·系统聚类法处理化学模式聚类问题 | 第68-70页 |
| ·BM-ART2神经网络与系统聚类法的结合 | 第70-71页 |
| ·小结 | 第71-73页 |
| 第六章 总结与展望 | 第73-76页 |
| ·本文研究工作总结 | 第73-74页 |
| ·今后的研究方向 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 作者攻读硕士学位期间完成的论文及科研项目 | 第82页 |
| 论文 | 第82页 |
| 科研项目 | 第82页 |
