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基于改进FCM算法的不良负荷数据辨识及修复方法

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基于改进FCM算法的不良负荷数据辨识及修复方法
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-16页
  1.1 前言第8-9页
  1.2 国内外研究现状第9-14页
    1.2.1 不良数据的定义及来源第9-10页
    1.2.2 不良数据辨识与修复的研究现状第10-14页
  1.3 本文所做工作及章节安排第14-16页
第2章 基于FCM算法的聚类和不良数据辨识第16-31页
  2.1 基于FCM算法的不良数据检测与辨识流程第16-17页
  2.2 模糊聚类算法的流程第17-23页
    2.1.1 硬C均值聚类算法第17-20页
    2.1.2 模糊C均值聚类算法第20-23页
  2.3 不良数据检测及辨识方法第23-30页
    2.3.1 方法概述第23-24页
    2.3.2 不良数据检测方法第24-28页
    2.3.3 不良数据辨识方法第28-30页
  2.4 本章小结第30-31页
第3章 模糊C均值聚类算法的改进第31-42页
  3.1 聚类有效性研究第31-35页
    3.1.1 用有效性指标确定聚类数目第32-34页
    3.1.2 有效性指标的改进研究第34-35页
  3.2 模糊C均值算法的改进第35-38页
    3.2.1 样本聚类数目及初始聚类中心的确定第35-37页
    3.2.2 加权指数w的研究第37页
    3.2.3 加权指数w的选取第37-38页
  3.3 算例分析第38-41页
  3.4 本章小结第41-42页
第4章 基于改进FCM算法的不良负荷数据辨识及修复第42-61页
  4.1 不良数据检测及辨识方法的改进第42-47页
    4.1.1 改进方法的提出第42页
    4.1.2 基于量测方程的改进算法原理第42-44页
    4.1.3 可行域矩阵对不良数据的辨识第44-47页
  4.2 改进FCM算法对样本数据的聚类第47-51页
    4.2.1 改进FCM算法的引入第47-48页
    4.2.2 改进FCM算法对样本的聚类第48-50页
    4.2.3 可行域矩阵的标准化第50-51页
  4.3 不良数据的修复第51-52页
4.4.方法应用流程设计第52-54页
  4.5 算例分析第54-60页
    4.5.1 数据情况第54页
    4.5.2 过程分析第54-57页
    4.5.3 不良负荷数据辨识及修复效果分析第57-60页
  4.6 本章小结第60-61页
第5章 总结与展望第61-63页
  5.1 本文结论第61-62页
  5.2 研究展望第62-63页
参考文献第63-67页
论文发表及科研情况说明第67-68页
致谢第68-69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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