基于区间值的示例学习与区间规划的研究
| 第一章 前言 | 第1-10页 |
| ·课题的背景 | 第7-9页 |
| ·何为区间值数据 | 第7页 |
| ·区间值数据示例学习研究 | 第7-8页 |
| ·区间值数据规划研究 | 第8-9页 |
| ·本文所做工作 | 第9-10页 |
| 第二章 区间数基本概念 | 第10-13页 |
| ·区间数的定义 | 第10-11页 |
| ·区间数的运算规则 | 第11-12页 |
| ·区间数的距离 | 第12-13页 |
| 第三章 区间值模糊C-均值聚类算法 | 第13-16页 |
| ·引言 | 第13页 |
| ·模糊聚类算法简介 | 第13-14页 |
| ·区间数的模糊聚类算法 | 第14-15页 |
| ·区间数补充定义 | 第14页 |
| ·区间数的模糊C-均值聚类算法 | 第14-15页 |
| ·算法的实现 | 第15-16页 |
| 第四章 基于区间值的FID3决策树学习算法 | 第16-29页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·模糊ID3决策树 | 第17-29页 |
| ·ID3算法简介 | 第17-19页 |
| ·模糊ID3算法 | 第19-29页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·定义与基本概念 | 第19-22页 |
| ·模糊ID3算法 | 第22-29页 |
| 第五章 区间线性规划(ILP)的新研究 | 第29-46页 |
| ·引言 | 第29-30页 |
| ·不确定性规划的发展概况 | 第29-30页 |
| ·系数为区间数的规划问题简介 | 第30页 |
| ·随机模拟技术 | 第30-33页 |
| ·随机数的产生 | 第31-32页 |
| ·随机模拟 | 第32-33页 |
| ·期望值模型 | 第33-36页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·期望值算子 | 第33-34页 |
| ·单目标期望值模型 | 第34页 |
| ·凸性 | 第34-36页 |
| ·遗传算法 | 第36-42页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·遗传算法的概述 | 第36-37页 |
| ·遗传算法在优化问题中的应用 | 第37-42页 |
| ·约束条件的处理 | 第38页 |
| ·染色体的编码 | 第38-39页 |
| ·初始化 | 第39页 |
| ·评价函数与选择 | 第39-40页 |
| ·交叉和变异 | 第40-41页 |
| ·针对优化问题的遗传算法程序 | 第41-42页 |
| ·区间值系数的转化 | 第42-44页 |
| ·区间数变量化的理论分析 | 第42-43页 |
| ·区间规划转化随机期望值规划 | 第43-44页 |
| ·区间线性规划的算法 | 第44-46页 |
| ·求解期望值模型的遗传算法 | 第44页 |
| ·区间线性规划的总算法 | 第44页 |
| ·数值例子 | 第44-46页 |
| 第六章 区间值数据处理的研究方向 | 第46-49页 |
| ·目前的研究动态 | 第46-48页 |
| ·区间示例学习的研究动态 | 第46-47页 |
| ·区间规划的研究动态 | 第47-48页 |
| ·今后的发展趋势 | 第48-49页 |
| 总结 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
