文档介绍：摘要随着计算机技术、网络通信技术和信息处理技术的发展,战争的信息化程度越来越高,战时装备应急机动保障也趋向智能化。战时装备应急保障中物资配送线路的优化选择和维修点的设置,对应急保障的速度、成本、效益和安全至关重要。对保障区域进行划分,实施分块保障可以提高保障效率、减少运输费用、增大安全性、简化保障程序。数据挖掘中的聚类分析为装备保障区域自动划分问题提供了一种有效的解决方法。本文在研究数据挖掘中已有聚类算法的基础上,结合装备保障区域自动划分问题的特点,深入剖析划分要求,采用基于图论的聚类算法对该问题进行建模求解;针对划分后所得的装备保障区域可能是任意形状多密度的情况,结合图建模方法提出了一种最小生成树聚类算法,该算法通过邻边权值的比值来控制聚类过程:根据算法生成的最小生成子树中边权值的统计信息,结合控制参数构建了一个聚类结果评价函数,当该函数取值最小时聚类结果最佳;运用上述聚类结果评价函数,通过改变控制参数对该函数的最小值进行搜索,实现了参数的自动设置;在装备保障区域划分时可能存在一些约束条件,本文借鉴的思想改造了著名的惴ǎ岢隽艘恢执碓际淖钚∩墒骶类算法甅徊捎萌斯な菁蚒真实数据集对上述算法的效果和性能进行了实验验证;最后,进行仿真实验分析,说明了基于约束的聚类算法甅谧氨副U锨蚧治侍庵械暮侠硇院涂尚行浴本文首次采用基于约束的聚类分析对装备应急保障区域划分问题进行建模求解;提出了两种效果良好、性能优越的聚类算法,特别是甅惴ɑ可以处理多种约束的聚类问题;并通过仿真实验证明了算法在解决装备保障区域动态自动划分问题上的合理性和有效性,为我军装备应急机动保障机制提供了一种有价值的技术参考。主题词:聚类分析最小生成树基于约束的聚类装备应急机动保障装备保障区域划分国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第
甌篊,.国防科学技术大学研究生院硕十学何论文甅猚;.,.—第页琻甌琧琤甀,琲瑆甌,猙猻猺甶,痺.,,瓸,...,;,琈.
表目录表不同的属性类型比较⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表简单属性的相似度和相异度⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表聚类中邻近度、质心、与目标函数的搭配方式⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表常见聚类算法比较表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表参数设置对劾嘈Ч挠跋臁表参数设置对聚类效果的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ú街琛国防科学技术人学研究生院硕士学位论文第
图目录图新型数据挖掘模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图论文研究思路⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯二维数据点的聚类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图聚类分析过程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图聚类算法分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯甿聚类流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.层次聚类算法过程示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图密度可达和密度连通⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图约束属性示图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯惴ň劾喙獭图传统劾嗨惴ā图数据集蚦算法实验程序界面⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图各种算法在数据集蚦系木劾嘈Ч目标函数随参数的变化曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图锯齿线简化为负斜率直线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图数据集规模与时间复杂度的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯相似度传递性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯狹惴ǹ蚣堋图数据集和分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..甅惴ǚ抡媸笛榻缑妗和聚类结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..甅惴ㄐ詔试图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯甅惴ㄔ际哉仿实挠跋臁数据集二维散点图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.部队分布示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯部队之间道路网络图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.装备保障区域自动划分系统框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图部队之问道路网络简化图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图保障区划分结果示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯国防科学技术人学研究生院硕十学位论文第页
踏年渺土』。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研经发表和撰写过的研究成果,也不包含为获得国防科学技术大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。,使用