基于粗糙模糊和模糊粗糙聚类的支持向量机

基于粗糙模糊和模糊粗糙聚类的支持向量机

论文目录
摘要	第1-6 页
Abstract	第6-9 页
第1章绪论	第9-14 页
· 本文的研究背景及意义	第9-11 页
· 国内外研究现状	第11-13 页
· 本文的主要内容	第13-14 页
第2章预备知识	第14-21 页
· 经典K-均值（KM）聚类算法	第14-15 页
· 模糊K-均值（FKM）聚类算法	第15-16 页
· 粗糙K-均值（RKM）聚类算法	第16-17 页
· 支持向量机理论	第17-21 页
· 线性可分支持向量机	第17-19 页
· 非线性支持向量机	第19-21 页
第3章基于粗糙模糊和模糊粗糙K-均值聚类的支持向量机	第21-30 页
· 粗糙模糊K-均值（RFKM）聚类算法的改进算法	第21-23 页
· 聚类中隶属函数的改进	第22-23 页
· 关于上近似限的讨论	第23 页
· 模糊粗糙K-均值（FRKM）聚类算法及聚类有效性	第23-25 页
· 模糊粗糙K-均值聚类算法	第23-25 页
· 聚类的有效性	第25 页
· 两种聚类算法的比较	第25-26 页
· FRKM 聚类算法的程序实现	第26-28 页
· 实验结果与分析	第28-30 页
第4章基于粗糙模糊和模糊粗糙K-均值聚类的模糊支持向量机	第30-36 页
· 模糊支持向量机	第30-31 页
· 隶属度的确定	第31-34 页
· 实验结果与分析	第34-36 页
第5章结论与展望	第36-37 页
参考文献	第37-40 页
致谢	第40-41 页
攻读学位期间取得的科研成果	第41页

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