近年來信息技術(shù)發(fā)展速度與數(shù)據(jù)更新速度加快,而數(shù)據(jù)來源復(fù)雜多樣,數(shù)據(jù)量以前所未有的速度迅猛增長(zhǎng)。為了從龐大的數(shù)據(jù)中,快速準(zhǔn)確地獲取有價(jià)值的信息,聚類分析作為一種重要的數(shù)據(jù)分析技術(shù)被廣泛研究,但仍存在初始聚類中心選擇敏感,數(shù)據(jù)分布對(duì)聚類結(jié)果影響較大,參數(shù)選擇敏感,聚類結(jié)果穩(wěn)定性差以及算法時(shí)間復(fù)雜度高等缺點(diǎn)。P系統(tǒng)是根據(jù)生物間的交流、反應(yīng)抽象得到的計(jì)算模型,具有強(qiáng)大的計(jì)算能力,可與圖靈機(jī)相媲美。將P系統(tǒng)與聚類算法相結(jié)合,可利用P系統(tǒng)自身具有的極大并行性,降低算法時(shí)間復(fù)雜度,但P系統(tǒng)存在普適性較差等缺點(diǎn)。本文對(duì)類組織P系統(tǒng)、模糊C均值聚類算法和譜聚類算法進(jìn)行了研究,主要研究?jī)?nèi)容如下:1、介紹了研究背景與意義,分別介紹了近幾年類組織P系統(tǒng)、模糊C均值聚類算法、譜聚類算法以及基于類組織P系統(tǒng)的聚類算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,然后對(duì)類組織P系統(tǒng)、模糊C均值聚類算法以及譜聚類算法的基本理論進(jìn)行了闡述。2、對(duì)類組織P系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn),將耦合細(xì)胞和可進(jìn)行分裂與溶解的細(xì)胞引入類組織P系統(tǒng)中,提出了動(dòng)態(tài)耦合類組織P系統(tǒng)。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)聚類算法的迭代過程,提高了類組織P系統(tǒng)的普適性。3、提出了基于動(dòng)態(tài)耦合類組織P系統(tǒng)的改... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

四種聚類算法在BSBS500數(shù)據(jù)集上的彩色圖

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文64g-1g-2g-3g-4g-5h-1h-2h-3h-4h-5i-1i-2i-3i-4i-5j-1j-2j-3j-4j-5k-1k-2k-3k-4k-5m-1m-2m-3m-4m-5圖5-2四種聚類算法在BSBS500數(shù)據(jù)集上的彩色圖像分割（2類）（1）原圖像（2）K-means聚類算法（3）FCM聚類算法（4）NFCM聚類算法（5）DFCM-DCTP聚類算法

山東師范大學(xué)碩士學(xué)位論文67A-1A-2A-3A-4A-5B-1B-2B-3B-4B-5C-1C-2C-3C-4C-5D-1D-2D-3D-4D-5E-1E-2E-3E-4E-5F-1F-2F-3F-4F-5圖5-3四種聚類算法在真實(shí)數(shù)據(jù)集上的圖像分割（1）原圖像（2）K-means聚類算法（3）NJW聚類算法（4）PGKSC算法（5）NGSC-DCTP聚類算法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Tissue P Systems with Cooperating Rules[J]. LIU Xiyu,ZHAO Yuzhen,SUN Wenxing.  Chinese Journal of Electronics. 2018(02)
[2]Time-Free Solution to 3-Coloring Problem Using Tissue P Systems[J]. NIU Yunyun,XIAO Jianhua,JIANG Yun.  Chinese Journal of Electronics. 2016(03)

博士論文
[1]求解計(jì)算困難問題的膜計(jì)算模型與算法研究[D]. 牛云云.華中科技大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3360800