| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.3 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第13页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关概念 | 第14-21页 |
| 2.1 关联规则概述 | 第14页 |
| 2.2 关联规则评价指标 | 第14-16页 |
| 2.2.1 误导关联规则评估 | 第14-15页 |
| 2.2.2 主观性指标 | 第15-16页 |
| 2.3 量化关联规则相关算法 | 第16-20页 |
| 2.3.1 经典算法 | 第16-18页 |
| 2.3.2 单目标算法 | 第18页 |
| 2.3.3 多目标算法 | 第18-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于多目标烟花算法的正负量化关联规则挖掘算法 | 第21-35页 |
| 3.1 多目标优化 | 第21-22页 |
| 3.1.1 多目标问题 | 第21页 |
| 3.1.2 Pareto最优 | 第21-22页 |
| 3.1.3 超体积 | 第22页 |
| 3.2 烟花算法 | 第22-27页 |
| 3.2.1 烟花算法概述 | 第22-24页 |
| 3.2.2 基本原理 | 第24-25页 |
| 3.2.3 数学模型 | 第25-26页 |
| 3.2.4 优点与特点 | 第26-27页 |
| 3.3 MOFOA_QAR算法描述 | 第27页 |
| 3.4 MOFOA_QAR算法组成 | 第27-34页 |
| 3.4.1 多目标选择 | 第27页 |
| 3.4.2 算法模型 | 第27-29页 |
| 3.4.3 初始化种群 | 第29-30页 |
| 3.4.4 适应度策略 | 第30页 |
| 3.4.5 爆炸烟花 | 第30-31页 |
| 3.4.6 变异烟花 | 第31页 |
| 3.4.7 精英保留策略 | 第31页 |
| 3.4.8 收缩机制 | 第31-32页 |
| 3.4.9 冗余淘汰机制 | 第32-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 仿真实验与性能分析 | 第35-47页 |
| 4.1 实验设计 | 第35-36页 |
| 4.1.1 数据集 | 第35页 |
| 4.1.2 参数配置及实验环境 | 第35-36页 |
| 4.2 性能评价指标 | 第36-38页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第38-46页 |
| 4.3.1 经典算法比较与分析 | 第38-39页 |
| 4.3.2 单目标进化算法比较与分析 | 第39-40页 |
| 4.3.3 多目标进化算法比较与分析 | 第40-42页 |
| 4.3.4 收敛性分析 | 第42-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54页 |