基于PSO的双向聚类算法研究—硕士毕业论文下载



基于PSO的双向聚类算法研究

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基于PSO的双向聚类算法研究

论文目录
摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5-9页
1 绪论	第9-15页
1.1 研究背景和意义	第9页
1.2 基因表达数据的研究现状	第9-12页
1.3 本文的研究内容及安排	第12-15页
2 双向聚类算法概述	第15-31页
2.1 双向聚类的发展现状	第15-17页
2.2 双向聚类的定义与类型	第17-22页
2.2.1 双向聚类的定义	第17-19页
2.2.2 双向聚类的类型	第19-20页
2.2.3 相似性度量	第20-22页
2.3 CC算法	第22-24页
2.3.1 CC算法描述	第22-24页
2.3.2 算法优缺点	第24页
2.4 FLOC算法	第24-29页
2.4.1 FLOC算法描述	第24-29页
2.4.2 算法优缺点	第29页
2.5 双向聚类结果质量评价	第29-30页
2.6 本章小结	第30-31页
3 基于PSO的多目标优化双向聚类算法	第31-43页
3.1 粒子群算法	第31-33页
3.2 PSO-FLOC算法模型	第33-36页
3.2.1 PSO划分阶段	第34-35页
3.2.2 FLOC聚类阶段	第35-36页
3.3 仿真实验及结果分析	第36-41页
3.3.1 实验数据及环境	第36-37页
3.3.2 改进的FLOC算法仿真	第37-39页
3.3.3 PSO-FLOC算法仿真	第39-41页
3.4 本章小结	第41-43页
4 结合QPSO的双向聚类算法	第43-53页
4.1 量子粒子群算法思想	第43-44页
4.2 粒子的等待效应	第44-45页
4.3 结合QPSO的多目标优化双向聚类算法	第45-46页
4.4 仿真实验及结果分析	第46-51页
4.5 本章小结	第51-53页
5 总结与展望	第53-55页
致谢	第55-57页
参考文献	第57-61页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果	第61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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