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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于自适应人工免疫进化的网格聚类算法研究
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基于自适应人工免疫进化的网格聚类算法研究
 
     论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-21页
   ·聚类算法应用背景及发展现状第11-12页
     ·聚类算法应用背景及发展现状第11页
     ·聚类算法的研究现状第11-12页
   ·人工免疫系统应用背景及发展现状第12-17页
     ·人工免疫系统的产生第12-13页
     ·人工免疫系统的发展历史和特点第13-15页
     ·人工免疫系统的研究现状第15-17页
   ·信息论的应用背景及发展现状第17-19页
   ·算法概述第19-21页
2 聚类算法第21-33页
   ·聚类算法的基本原理第21-22页
   ·数据预处理第22页
   ·建立测度函数并划分数据空间第22-28页
   ·数据聚类第28-30页
   ·算法应用第30-33页
3 人工免疫算法第33-39页
   ·形态空间模型第33-34页
   ·自体及非自体第34-35页
   ·抗原及抗体第35-36页
     ·抗体和抗原编码第35页
     ·亲和力计算第35-36页
   ·免疫模型第36-39页
     ·免疫细胞模型第36-37页
     ·否定选择算法第37-39页
4 信息流反馈第39-43页
   ·信息流在人工免疫算法中的负反馈作用第39页
   ·单符号离散信源第39-43页
     ·单符号离散信源的数学模型第39-40页
     ·单符号离散信源的信息量第40-43页
5 人工免疫算法的收敛性研究第43-47页
   ·遗传算法分析第43页
   ·遗传算法的自适应性分析第43-44页
   ·确定性适应性第44-45页
   ·可变适应性第45-47页
6 负熵值的预测第47-57页
   ·应用多元线性回归预测负熵值第47页
   ·多元回归分析第47-55页
     ·多元回归模型第47-48页
     ·β_0,β_1,…,β_p的估计以及性质第48-54页
     ·σ~2的估计第54-55页
   ·自适应递推最小二乘算法第55-57页
7 算法应用第57-65页
   ·玻璃品种聚类问题第57页
   ·聚类计算第57-65页
     ·数据预处理第57-59页
     ·计算分辨率第59-63页
     ·计算结果及算法性能分析第63-65页
8 结论第65-67页
参考文献第67-73页
附录 A 数据挖掘使用的数据库第73-81页
在学期间研究成果第81-83页
致谢第83页

 
 
论文编号BS329880,这篇论文共83
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