基于数据流的模糊聚类算法分析与优化



基于数据流的模糊聚类算法分析与优化

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基于数据流的模糊聚类算法分析与优化

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-12页
第1章绪论	第12-18页
1.1 研究背景	第12-13页
1.2 研究意义	第13-14页
1.3 研究现状及面临的挑战	第14-16页
1.4 本文的研究内容	第16-17页
1.5 本文组织	第17-18页
第2章数据流理论基础	第18-24页
2.1 数据流的特点	第18-19页
2.2 数据挖掘基本流程	第19-20页
2.3 数据流挖掘概述	第20-22页
2.3.1 数据流与传统数据的比较	第20-21页
2.3.2 数据流挖掘要求	第21-22页
2.3.3 数据流挖掘的发展方向	第22页
2.4 本章小结	第22-24页
第3章聚类分析算法研究	第24-36页
3.1 聚类的分类	第24-28页
3.1.1 按聚类的方式划分	第24-28页
3.1.2 按概率模型划分	第28页
3.2 模糊聚类理论基础	第28-31页
3.2.1 模糊集概述	第28-29页
3.2.2 模糊聚类算法简介	第29-30页
3.2.3 模糊聚类算法要求	第30-31页
3.3 模糊聚类的应用研究	第31页
3.4 数据流聚类算法概述	第31-34页
3.5 本章小结	第34-36页
第4章基于数据流的模糊聚类算法	第36-46页
4.1 相关定义	第36-37页
4.1.1 数据流模型	第36页
4.1.2 权值衰减	第36-37页
4.2 相关算法介绍	第37-40页
4.2.1 模糊C均值聚类算法	第37-38页
4.2.2 遗传模拟退火算法	第38-40页
4.3 改进的数据流模糊聚类算法	第40-42页
4.3.1 数据流上的加权模糊聚类算法	第40-41页
4.3.2 基于遗传模拟退火优化的模糊聚类算法	第41-42页
4.4 实验结果及性能分析	第42-44页
4.5 本章小结	第44-46页
第5章基于模糊聚类的数据流多目标优化算法	第46-56页
5.1 多目标算法理论	第46-48页
5.1.1 多目标问题介绍	第46-47页
5.1.2 多目标算法简介	第47-48页
5.2 基于多目标模拟退火优化算法	第48-50页
5.2.1 多目标模拟退火算法框架	第49页
5.2.2 归档式多目标模拟退火算法分析	第49-50页
5.3 基于多目标模拟退火优化的模糊聚类	第50-52页
5.3.1 改进算法的来源	第50-51页
5.3.2 改进算法的描述	第51-52页
5.4 实验结果及性能分析	第52-55页
5.5 本章小结	第55-56页
结论	第56-58页
参考文献	第58-62页
攻读硕士学位期间发表的论文	第62-64页
致谢	第64-65页
详细摘要	第65-69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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