| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第11-22页 |
| 1.1 研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究的目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究的目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究的意义 | 第12-13页 |
| 1.3 相关研究综述 | 第13-19页 |
| 1.3.1 GEP算法研究综述 | 第13-17页 |
| 1.3.2 CSC问题的算法综述 | 第17-19页 |
| 1.4 研究的内容和方法 | 第19-20页 |
| 1.4.1 本文研究的内容 | 第19-20页 |
| 1.4.2 本文研究的方法 | 第20页 |
| 1.5 本文的创新点 | 第20-22页 |
| 2 基因表达式编程及代价敏感分类算法概述 | 第22-34页 |
| 2.1 遗传算法和遗传编程 | 第22页 |
| 2.2 基本GEP | 第22-31页 |
| 2.2.1 终结符和函数 | 第22-23页 |
| 2.2.2 表达式类型转换 | 第23-25页 |
| 2.2.3 GEP的基因和染色体结构 | 第25-27页 |
| 2.2.4 基本的遗传操作 | 第27-29页 |
| 2.2.5 适应度函数 | 第29-30页 |
| 2.2.6 数值常量 | 第30页 |
| 2.2.7 GEP基本算法及流程 | 第30-31页 |
| 2.3 代价敏感分类算法概述 | 第31-34页 |
| 2.3.1 传统分类算法与代价敏感理论的提出 | 第31页 |
| 2.3.2 常见的代价敏感算法 | 第31-34页 |
| 3 基本GEP算法缺陷研究及改进的ProGEP算法 | 第34-53页 |
| 3.1 GEP基因评估效率缺陷及其改进研究 | 第34-37页 |
| 3.1.1 基本GEP基因评估和GRCM基因评估 | 第34-35页 |
| 3.1.2 逆波兰表达式——堆栈法评估(RPE_SD) | 第35-37页 |
| 3.2 GEP种群初始化个体随机性及改进的优势祖先产生策略 | 第37-40页 |
| 3.2.1 GEP常数进化过程及合适的常数初始值重要性 | 第37-38页 |
| 3.2.2 基于粗糙的多元线性回归初始化——自适应修正常数 | 第38-40页 |
| 3.3 重复/隐重复染色体与改进的选择算子 | 第40-46页 |
| 3.3.1 重复/隐重复染色体 | 第40-44页 |
| 3.3.2 (隐)重复个体的消除与基于CPCSC的选择流程 | 第44-46页 |
| 3.4 GEP同族染色体个体与种群多样性维持 | 第46-51页 |
| 3.4.1 GEP同族染色体个体与种群断层 | 第46-49页 |
| 3.4.2 基于线程机制的周期性种群多样性分化(TM_PDI)的进化流程改进 | 第49-51页 |
| 3.5 ProGEP算法描述及流程 | 第51-53页 |
| 4 基于ProGEP代价敏感分类算法的设计与实现 | 第53-61页 |
| 4.1 ProGEP函数挖掘及其运用于分类问题可行性 | 第53-55页 |
| 4.1.1 ProGEP函数挖掘及其与传统函数挖掘区别 | 第53-54页 |
| 4.1.2 ProGEP运用于分类问题可行性 | 第54-55页 |
| 4.2 代价敏感分类算法与CSC-ProGEP建模 | 第55-56页 |
| 4.2.1 代价敏感分类算法 | 第55页 |
| 4.2.2 CSC-ProGEP建模步骤 | 第55-56页 |
| 4.3 代价敏感矩阵 | 第56-57页 |
| 4.4 CSC-ProGEP的设计 | 第57-59页 |
| 4.4.1 CSC-ProGEP的染色体编码 | 第57页 |
| 4.4.2 代价矩阵的引入及CSC-ProGEP的适应度函数设计 | 第57-58页 |
| 4.4.3 CSC-ProGEP的遗传算子设置 | 第58页 |
| 4.4.4 样本稀有类分类效果的评估观察 | 第58-59页 |
| 4.5 CSC-ProGEP算法描述 | 第59-61页 |
| 5 GEP/ProGEP/CSC-ProGEP实现实验结果分析 | 第61-78页 |
| 5.1 实验环境及配置 | 第61页 |
| 5.2 模型设计与实现 | 第61-63页 |
| 5.2.1 基本GEP算法模型的实现 | 第61页 |
| 5.2.2 ProGEP改进的实现 | 第61-62页 |
| 5.2.3 CSC-ProGEP的实现 | 第62-63页 |
| 5.2.4 辅助功能的实现 | 第63页 |
| 5.3 ProGEP性能测试 | 第63-74页 |
| 5.3.1 性能测试样本选择与数据处理 | 第63-64页 |
| 5.3.2 实验验证步骤 | 第64-65页 |
| 5.3.3 RPE_SD基因评估效率验证 | 第65-66页 |
| 5.3.4 RMLR_AC系数常数对进化的促进 | 第66-68页 |
| 5.3.5 CPCSC/DSC对进化的促进 | 第68-70页 |
| 5.3.6 TM_PDI/SHS_RRI对进化的促进 | 第70-72页 |
| 5.3.7 GEP/ProGEP训练最终函数模型比对 | 第72-74页 |
| 5.4 CSC-ProGEP算法与其他分类算法的实验比较与分析 | 第74-78页 |
| 5.4.1 UCI类别样本选择与数据预处理 | 第74-75页 |
| 5.4.2 CSC-ProGEP算法与其他分类算法的实验比较与分析 | 第75-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 总结 | 第78-79页 |
| 6.2 不足和展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-85页 |
| 附录A | 第85-86页 |
| 附录B | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
