基于动态耦合类组织P系统的聚类算法研究及应用

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基于动态耦合类组织P系统的聚类算法研究及应用

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基于动态耦合类组织P系统的聚类算法研究及应用

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-9页
第1章绪论	第10-25页
1.1 研究背景与意义	第10-11页
1.2 国内外研究现状	第11-18页
1.2.1 类组织P系统研究现状	第11-13页
1.2.2 模糊C均值聚类算法研究现状	第13-15页
1.2.3 谱聚类算法研究现状	第15-17页
1.2.4 基于类组织P系统的聚类算法研究现状	第17-18页
1.3 理论概述	第18-21页
1.3.1 类组织P系统	第18-19页
1.3.2 模糊C均值聚类算法	第19-20页
1.3.3 基于NJW方法的谱聚类算法	第20-21页
1.4 论文主要研究内容	第21-25页
1.4.1 论文主要内容和结构	第21-23页
1.4.2 论文创新点	第23-25页
第2章动态耦合类组织P系统	第25-33页
2.1 DCTP系统计算模型	第25-27页
2.1.1 DCTP系统运行机制	第25-26页
2.1.2 DCTP系统形式化描述	第26-27页
2.2 DCTP系统的计算能力分析	第27-30页
2.2.1 寄存器	第27-28页
2.2.2 计算能力证明	第28-30页
2.3 说明性实例	第30-33页
第3章基于DCTP系统的改进模糊C均值聚类算法	第33-51页
3.1 基于密度的模糊C均值算法	第33-37页
3.2 基于DCTP系统的DFCM聚类算法	第37-42页
3.2.1 DCTP系统的构建	第37-39页
3.2.2 DFCM-DCTP聚类算法的运行过程	第39-42页
3.3 实验分析及比较	第42-51页
3.3.1 人工数据集与实验结果分析	第42-47页
3.3.2 UCI数据集与实验结果分析	第47-51页
第4章基于DCTP系统的改进谱聚类算法	第51-68页
4.1 基于邻域的高斯核函数谱聚类算法	第51-55页
4.2 基于DCTP系统的NGSC算法	第55-59页
4.2.1 DCTP系统的构建	第55-57页
4.2.2 NGSC-DCTP聚类算法的运行过程	第57-59页
4.3 实验分析及比较	第59-68页
4.3.1 人工数据集与实验结果分析	第59-63页
4.3.2 UCI数据集与实验结果分析	第63-68页
第5章基于DCTP系统的聚类算法在图像分割上的应用	第68-78页
5.1 图像分割问题描述与评价指标	第68-70页
5.1.1 问题描述	第68-70页
5.1.2 评价指标	第70页
5.2 DFCM-DCTP聚类算法在彩色图像分割问题中的应用	第70-75页
5.2.1 实验数据及参数设置	第71-74页
5.2.2 实验结果分析	第74-75页
5.3 NGSC-DCTP聚类算法在真实图像分割中的应用	第75-78页
5.3.1 实验数据及参数设置	第75-77页
5.3.2 实验结果分析	第77-78页
第6章总结与展望	第78-80页
6.1 总结	第78-79页
6.2 展望	第79-80页
参考文献	第80-85页
攻读硕士学位期间的论文发表和项目参与情况	第85-86页
攻读硕士学位期间的获奖情况	第86-87页
致谢	第87页

本篇论文共87页，点击这进入下载页面。

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