| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-15页 |
| ·聚类和分类的研究和发展现状 | 第7-11页 |
| ·多目标优化算法理论基础 | 第11-12页 |
| ·基于多目标优化的同时聚类和分类算法 | 第12-13页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第13-15页 |
| 第二章 基于免疫克隆多目标优化的同时聚类和分类算法 | 第15-27页 |
| ·引言 | 第15-16页 |
| ·人工免疫算法 | 第16页 |
| ·基于免疫克隆多目标优化的同时聚类和分类算法 | 第16-22页 |
| ·目标函数 | 第17-18页 |
| ·初始化抗体群 | 第18页 |
| ·免疫克隆操作 | 第18-19页 |
| ·免疫基因操作 | 第19-20页 |
| ·抗体群更新操作 | 第20-22页 |
| ·实验结果与分析 | 第22-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于免疫克隆多目标优化同时聚类和分类的图像分割 | 第27-39页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·图像分割算法的基本思想 | 第27-29页 |
| ·图像的特征提取 | 第27-28页 |
| ·图像分割方法 | 第28-29页 |
| ·基于免疫克隆多目标优化同时聚类和分类的图像分割方法 | 第29-32页 |
| ·基于灰度共生矩阵和 Gabor 滤波的特征提取 | 第29-30页 |
| ·分水岭图像预分割 | 第30-31页 |
| ·初始化抗体群 | 第31页 |
| ·抗体群更新操作 | 第31-32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-37页 |
| ·本章总结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于多目标优化算法选点的 Nystr?m 谱聚类算法 | 第39-53页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·谱聚类算法的基本思想 | 第39-42页 |
| ·谱图划分准则 | 第39-40页 |
| ·谱聚类算法基本框架 | 第40-42页 |
| ·多目标优化算法选点的 Nystr?m 谱聚类算法 | 第42-47页 |
| ·多目标粒子群算法 | 第42-43页 |
| ·多目标优化算法选点的 Nystr?m 谱聚类算法 | 第43-47页 |
| ·亲和度函数 | 第44页 |
| ·初始化 | 第44页 |
| ·粒子群位置更新 | 第44-45页 |
| ·粒子群更新操作 | 第45-46页 |
| ·算法复杂度分析 | 第46-47页 |
| ·实验结果和分析 | 第47-52页 |
| ·本章总结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士期间的学术成果 | 第63-64页 |
