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多目标微分进化算法及其在数据聚类上的澳门美高梅真人娱乐官网研究

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多目标微分进化算法及其在数据聚类上的澳门美高梅真人娱乐官网研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第8-16页
  1.1 选题背景及意义第8-9页
  1.2 微分进化算法的研究现状及澳门美高梅真人娱乐官网第9-10页
  1.3 高维多目标进化算法的研究现状及澳门美高梅真人娱乐官网第10-13页
  1.4 聚类算法的研究现状及澳门美高梅真人娱乐官网第13-14页
  1.5 论文的创新点第14页
  1.6 论文的框架安排第14-16页
第二章 多目标微分进化算法第16-28页
  2.1 多目标进化算法第16-23页
    2.1.1 多目标优化问题中的几个重要定义第16-18页
    2.1.2 多目标进化算法的一般框架第18页
    2.1.3 进化多目标优化算法发展过程第18-21页
    2.1.4 多目标进化算法性能指标第21-23页
  2.2 基本微分进化算法第23-25页
    2.2.1 群体初始化第23-24页
    2.2.2 变异操作第24-25页
    2.2.3 交叉操作第25页
    2.2.4 选择操作第25页
  2.3 多目标微分进化算法研究现状第25-27页
    2.3.1 参数控制第26页
    2.3.2 变异策略第26页
    2.3.3 群体更新第26-27页
  2.4 本章小结第27-28页
第三章 基于放松支配关系的高维多目标微分进化算法第28-41页
  3.1 引言第28页
  3.2 一种采用放松支配关系的高维多目标微分进化算法第28-34页
    3.2.1 高维多目标优化问题的难点第29页
    3.2.2 基于rel-支配的放松Pareto支配关系第29-31页
    3.2.3 群体与外部存储器的协同进化第31-33页
    3.2.4 算法实现步骤第33-34页
    3.2.5 算法的计算复杂度第34页
  3.3 实验仿真与结果分析第34-40页
    3.3.1 优化问题描述第34-35页
    3.3.2 参数设置第35-36页
    3.3.3 测度第36页
    3.3.4 实验结果与分析第36-40页
  3.4 本章小结第40-41页
第四章 聚类算法第41-55页
  4.1 聚类描述及过程第41-43页
  4.2 聚类的相似性度量准则第43-44页
  4.3 聚类有效性指标分类第44-48页
    4.3.1 仅考虑隶属度的聚类有效性指标第45-46页
    4.3.2 仅考虑数据集几何结构信息的聚类有效性指标第46-47页
    4.3.3 同时考虑数据集几何结构信息和隶属度的聚类有效性指标第47-48页
  4.4 聚类方法第48-54页
    4.4.1 传统的聚类方法第49-53页
    4.4.2 新型聚类方法第53-54页
  4.5 本章小结第54-55页
第五章 采用类心密度策略的多目标微分自动聚类算法第55-73页
  5.1 引言第55页
  5.2 类心密度策略第55-59页
    5.2.1 个体编码方式第55-56页
    5.2.2 类心偏离数据集的改进第56-58页
    5.2.3 类心过于集中的改进第58-59页
  5.3 基于类心密度策略的多目标微分自动聚类算法第59-61页
    5.3.1 聚类有效性指标第59-60页
    5.3.2 解的选择策略第60页
    5.3.3 所提算法MODEAC-CD的实现流程第60-61页
  5.4 实验仿真与结果分析第61-67页
    5.4.1 实验条件及数据描述第61-62页
    5.4.2 简述比较算法与参数设置第62-63页
    5.4.3 实验结果与分析第63-67页
  5.5 图形用户界面设计第67-72页
    5.5.1 创建界面第68页
    5.5.2 界面测试第68-72页
  5.6 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
  6.1 论文总结第73页
  6.2 工作展望第73-75页
参考文献第75-83页
致谢第83-84页
作者简介第84页

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