流聚类算法和某些群智能算法的研究

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流聚类算法和某些群智能算法的研究

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流聚类算法和某些群智能算法的研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-9页
1 绪论	第9-13页
· 数据挖掘概述	第9-10页
· 研究现状	第10页
· 改进数据流算法介绍	第10-11页
· 燕子群算法概述	第11-12页
· 创新点和结构安排	第12-13页
· 创新点	第12页
· 论文的主要工作及结构安排	第12-13页
2 数据流相关知识及聚类算法介绍	第13-19页
· 数据流及其特点	第13-14页
· 聚类算法介绍	第14-16页
· 数据流挖掘的特点	第16页
· 数据挖掘流程	第16-17页
· K-means聚类算法	第17-19页
3 采用分层聚类的数据流挖掘方法	第19-25页
· 算法介绍	第19页
· 算法原理	第19页
· 算法描述	第19-23页
· 实验及结果分析	第23-24页
· 本章小结	第24-25页
4 一种改进燕子群算法	第25-36页
· 前言	第25页
· 燕子群算法基本思想简介	第25-27页
· 燕子群算法描述	第27-28页
· 燕子群算法的流程：	第28-29页
· 燕子群算法流程图	第29页
· 改进燕子群算法描述	第29-31页
· 燕子群算法流程	第31页
· 实验仿真与结果分析	第31-34页
· 测试函数	第31-32页
· 实验结果	第32-34页
· 本章小结	第34-36页
5 采用多搜索模式的粒子群算法	第36-45页
· 粒子群算法介绍	第36页
· 标准粒子群算法存在的不足	第36-37页
· 采用多搜索模式的粒子群算法	第37-40页
· 改进的粒子群算法基本思想	第37页
· 改进的粒子群算法描述	第37-39页
· 飞行模式选择方法	第39-40页
· 实验仿真与结果分析	第40-44页
· 测试函数	第40-41页
· 实验结果	第41-44页
· 结果分析	第44页
· 本章小结	第44-45页
6 总结和展望	第45-47页
· 总结	第45页
· 展望	第45-47页
参考文献	第47-53页
附录	第53-66页
致谢	第66-67页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第67页

本篇论文共67页，点击这进入下载页面。

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