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基于粗糙集和遗传算法的聚类方法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-11页 | | 第一章 绪论 | 第11-19页 | | ·数据挖掘概述 | 第11-13页 | | ·数据挖掘概述 | 第11-12页 | | ·国内外发展现状及发展趋势 | 第12-13页 | | ·聚类分析概述 | 第13-14页 | | ·聚类分析的基本概念和应用 | 第13-14页 | | ·聚类分析的研究现状 | 第14页 | | ·遗传算法概述 | 第14-16页 | | ·遗传算法的基本思想 | 第14-15页 | | ·遗传算法的研究现状 | 第15-16页 | | ·粗糙集理论概述 | 第16-17页 | | ·粗糙集理论介绍 | 第16页 | | ·粗糙集的研究现状 | 第16-17页 | | ·粗糙集与遗传算法的结合 | 第17页 | | ·论文研究的背景和意义 | 第17-18页 | | ·论文的研究内容和组织结构 | 第18-19页 | | 第二章 聚类分析 | 第19-25页 | | ·聚类分析的形式化描述 | 第19页 | | ·聚类算法的要求 | 第19-20页 | | ·聚类分析中的数据类型 | 第20-23页 | | ·数据矩阵 | 第20-21页 | | ·相似性矩阵 | 第21页 | | ·区间标度变量 | 第21-22页 | | ·相似性度量 | 第22-23页 | | ·聚类分析中的主要算法 | 第23-24页 | | ·本章小结 | 第24-25页 | | 第三章 粗糙集理论 | 第25-32页 | | ·粗糙集理论的基本概念 | 第25-28页 | | ·知识与知识库 | 第25页 | | ·不精确范畴，近似与粗糙集 | 第25-26页 | | ·知识约简 | 第26-27页 | | ·知识的依赖性 | 第27-28页 | | ·知识表达系统 | 第28页 | | ·粗糙集与知识发现 | 第28-30页 | | ·粗糙集理论的基本算法 | 第30-31页 | | ·不可区分关系 | 第30-31页 | | ·正区域 | 第31页 | | ·本章小结 | 第31-32页 | | 第四章 遗传算法基本知识 | 第32-39页 | | ·遗传算法的特点与结构 | 第32-34页 | | ·遗传算法的特点 | 第32-33页 | | ·遗传算法的结构 | 第33-34页 | | ·遗传算法的基本过程 | 第34-35页 | | ·遗传算法的改进 | 第35-38页 | | ·分层遗传算法 | 第35-36页 | | ·CHC 算法 | 第36页 | | ·messy GA | 第36页 | | ·基于小生境技术的遗传算法 | 第36-37页 | | ·混合遗传算法 | 第37页 | | ·并行遗传算法 | 第37页 | | ·自适应遗传算法 | 第37-38页 | | ·本章小结 | 第38-39页 | | 第五章 基于粗糙集和遗传算法的聚类方法 | 第39-48页 | | ·用于聚类分析的粗糙集广义近似空间 | 第39-40页 | | ·基于遗传算法的聚类 | 第40-41页 | | ·基于粗糙集和自适应遗传算法的聚类方法 | 第41-43页 | | ·算法思想 | 第41-42页 | | ·自适应遗传算法 | 第42-43页 | | ·算法流程 | 第43-44页 | | ·算法流程说明 | 第44-47页 | | ·本章小结 | 第47-48页 | | 第六章 实验结果与分析 | 第48-54页 | | ·实验环境 | 第48页 | | ·测试数据集 | 第48页 | | ·四组数据关于遗传聚类算法的参数设置 | 第48-49页 | | ·算法性能测试 | 第49-53页 | | ·以聚类准确率来衡量的测试结果 | 第49-50页 | | ·基于F-measure 方法的测试结果 | 第50-52页 | | ·RAGACA 算法中遗传算法的收敛性 | 第52-53页 | | ·RAGACA 算法的时间复杂度和空间复杂度 | 第53页 | | ·本章小结 | 第53-54页 | | 第七章 总结与展望 | 第54-56页 | | ·本文总结 | 第54页 | | ·本文展望 | 第54-56页 | | 参考文献 | 第56-61页 | | 读硕士期间公开发表的论文 | 第61-62页 | | 致谢 | 第62-63页 |
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论文编号BS646373，这篇论文共63页
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