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微粒群优化算法及其在高维数据聚类的应用研究
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微粒群优化算法及其在高维数据聚类的应用研究
论文目录
 
摘要第1-10 页
Abstract第10-13 页
第一章 绪论第13-23 页
　　· 研究目的第13-15 页
　　· 研究进展第15-20 页
　　　　· 微粒群优化算法相关研究第15-16 页
　　　　· 软投影聚类算法相关研究第16-18 页
　　　　· 自动确定聚类数目相关研究第18-20 页
　　· 研究目标和研究内容第20-21 页
　　· 论文组织结构第21-23 页
第二章 自适应扩散机制混合变异PSO算法第23-45 页
　　· 优化和群智能第23-24 页
　　· 微粒群优化算法第24-26 页
　　· 自适应扩散机制混合变异PSO算法第26-34 页
　　　　· 早熟收敛原因第26 页
　　　　· 自适应扩散机制混合变异PSO算法第26-31 页
　　　　· 全局收敛性第31-34 页
　　· 有效性实验第34-44 页
　　　　· 基准函数第34-36 页
　　　　· 参数设置第36-37 页
　　　　· 对比实验第37-44 页
　　· 本章小结第44-45 页
第三章 PSO求解变量加权问题第45-77 页
　　· 软投影聚类第45-50 页
　　· PSO求解变量加权问题(PSOVW)第50-56 页
　　　　· PSOVW第51-55 页
　　　　· 计算复杂性第55-56 页
　　· 合成数据模拟第56-66 页
　　　　· 合成数据第56-57 页
　　　　· 算法参数设置第57-58 页
　　　　· 实验结果第58-66 页
　　· 实际数据测试第66-68 页
　　　　· 实际数据第66-67 页
　　　　· 实验结果第67-68 页
　　· PSOVW应用到文本聚类第68-76 页
　　　　· PSOVW修改第68-70 页
　　　　· 文本数据集第70-72 页
　　　　· 实验测度第72-73 页
　　　　· 实验结果第73-76 页
　　· 本章小结第76-77 页
第四章 自动决定聚类数目PSO第77-94 页
　　· 自动决定聚类数目PSO(autoPSO)第77-84 页
　　　　· 编码第78-80 页
　　　　· 目标函数第80-81 页
　　　　· 算子第81-83 页
　　　　· autoPSO伪代码第83-84 页
　　· 实验结果第84-93 页
　　　　· 比较算法第84-85 页
　　　　· 数据集第85-89 页
　　　　· 实验测度第89 页
　　　　· 实验结果第89-93 页
　　· 本章小结第93-94 页
第五章 总结和展望第94-98 页
　　· 主要贡献和创新第94-96 页
　　· 下一步发展方向第96-98 页
参考文献第98-104 页
发表论文第104页

本篇论文共104页，点击这进入下载页面。
 
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