聚类集成优化方法研究—硕士毕业论文下载



聚类集成优化方法研究

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聚类集成优化方法研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abstract	第6-9页
第1章绪论	第9-17页
1.1 研究背景与意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-15页
1.2.1 生成聚类成员研究现状	第10-11页
1.2.2 集成算法研究现状	第11-12页
1.2.3 进化算法研究现状	第12-15页
1.3 存在问题	第15页
1.4 本文研究内容	第15-16页
1.5 本文组织结构	第16-17页
第2章聚类集成算法综述	第17-31页
2.1 研究动机	第17-18页
2.2 聚类集成过程	第18-26页
2.2.1 生成聚类成员	第19-23页
2.2.2 聚类成员集成方法	第23-26页
2.3 聚类结果评价方法	第26-29页
2.4 本章小结	第29-31页
第3章基于遗传算法的聚类集成研究	第31-45页
3.1 基聚类算法介绍	第31-34页
3.1.1 K-means算法原理	第31-32页
3.1.2 MSF算法原理	第32页
3.1.3 FCM算法原理	第32-34页
3.2 遗传算法集成	第34-40页
3.2.1 算法思想与策略	第34-38页
3.2.2 算法流程	第38-40页
3.3 改进遗传算法集成	第40-41页
3.3.1 选择聚类中心作为染色体	第40-41页
3.3.2 采用精英保留策略	第41页
3.4 实验测试与结果分析	第41-44页
3.4.1 数据集介绍	第41-42页
3.4.2 实验结果与分析	第42-44页
3.4.3 实验小结	第44页
3.5 本章小结	第44-45页
第4章合作式协同集成算法	第45-57页
4.1 粒子群算法集成	第45-49页
4.1.1 算法思想与策略	第45-47页
4.1.2 算法流程	第47-49页
4.2 协同进化策略与协同进化集成算法	第49-52页
4.2.1 协同进化策略	第49页
4.2.2 PSO与GA协同集成算法思想	第49-50页
4.2.3 PSO与GA协同集成算法流程	第50-51页
4.2.4 PSO与GA协同集成算法描述	第51-52页
4.3 实验测试与结果分析	第52-55页
4.3.1 实验结果与分析	第53-55页
4.3.2 实验小结	第55页
4.4 本章小结	第55-57页
结论	第57-59页
参考文献	第59-65页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第65-67页
致谢	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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