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全新计算智能算法的聚类模型与应用张建萍,刘希玉97875222513
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章 概述
1.1 本书研究的背景和意义
1.2 聚类算法及研究现状
1.3 计算智技术研究进展
1.4 本书的研究内容及组织
第2章 基于神经网络的聚类算法研究
2.1 引言
2.2 基于SOM网络的聚类分析模型
. TreeGNG层次拓扑聚类模型
2.4 FCM:模糊C均值聚类算法
2.5 DSOM-FCM:一种新的动态模糊自组织神经网络模型
2.6 本章小结
第3章 基于遗传优化的谱聚类算法研究
3.1 引言
3.2 谱聚类算法的介绍
3.3 改进的谱聚类算法ISC-CLARANS
3.4 基于遗传算法的谱聚类方法GA-ISC
3.5 小结
第4章 基于Morse优化模型的聚类算法研究
4.1 引言
4.2 离散Morse理论优化模型
4.3 实验结果及分析
4.4 基于离散Morse优化模型的密度聚类算法
4.5 小结
第5章 总结和展望
5.1 总结
5.2 进一步研究工作
参考文献
张建萍,汉族,山东滨州人,2014年9月进入山东师范大学工作。主讲过数据结构、信息检索、数据库系统概论、数据库应用技术等多门专业主干课程。参与了多项自然科学项目及多项山东省自然科学等项目。研究方向:主要从事计算智能、数据挖掘等方面的研究。
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