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摘要
第1章绪论
1．1论文的研究背景与意义
1．2国内外研究现状
1．2．1粒子群算法的研究现状
1．2．2聚类分析的研究现状
1．2．3烟花算法的研究现状
1．2．4灰色系统研究现状
1．3论文框架结构
2．1粒子群优化算法
2．1．1粒子群算法的基本原理
2．1．2基本PSO算法的算法步骤和流程图
2．2烟花算法简介
2．2．1烟花算法基本模型
2．2．2基本烟花算法的算法步骤及流程图
2．2．3改进的烟花算法介绍
2．3聚类分析
2．3．1聚类问题模型
2．3．2基本K-means方法
2．4灰色系统相关知识简介
2．4．1灰色GM(1，1)模型的建模过程
2．4．2灰色序列算子生成
2．4．3累积非等间距GM(1，1)模型
2．5本章小结
第3章边界受限的粒子群聚类算法研究
3．1粒子群算法的简化分析
3．1．1带初值的粒子群系统的简化
3．1．2粒子群算法收敛性条件分析
3．2边界受限的粒子群聚类算法
3．2．1边界受限的粒子群聚类算法介绍
3．2．2粒子编码和适应度函数
3．3边界受限的粒子群聚类算法步骤及算法流程
3．4本章小结
第4章边界受限的粒子群聚类算法的几个应用
4．1基于Iris数据集的算法实验
4．1．1问题描述
4．1．2基于Iris数据集的实验结果比较与分析
4．2基于Wine数据集的算法实验
4．2．1问题描述
4．2．2基于Wine数据集的实验结果比较与分析
4．3基于Glass数据集的算法实验
4．3．1问题描述
4．3．2基于Glass数据集的实验结果比较与分析
4．4本章小结
第5章新息累积非等间距GM(1，1)模型及其应用
5．1新息累积非等间距GM(1，1)模型概述
5．2改进的新息累积非等间距GM(1，1)模型
5．2．1改进初始条件的新息累积非等间距GM(1，1)模型
5．2．2改进背景值中未知数m的确定
5．2．3改进背景值中未知数m的计算流程图
5．3优化模型初始条件的有效区间定理及其证明
5．4新息累积非等间距GM(1，1)模型的有效性验证
5．5本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢
哈尔滨工程大学;
