双链量子遗传算法在分类规则挖掘中的应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-17页 |
| 1.2.1 智能优化算法研究 | 第10-13页 |
| 1.2.2 智能优化算法的改进 | 第13-14页 |
| 1.2.3 智能优化算法在分类规则挖掘中应用 | 第14-17页 |
| 1.3 本文研究内容及主要工作 | 第17-19页 |
| 第2章 双链量子遗传算法 | 第19-33页 |
| 2.1 量子遗传算法 | 第19-22页 |
| 2.1.1 量子比特编码和旋转门更新 | 第19-21页 |
| 2.1.2 量子遗传算法流程 | 第21-22页 |
| 2.2 双链量子遗传算法 | 第22-27页 |
| 2.2.1 双链量子遗传算法基本步骤 | 第22-24页 |
| 2.2.2 双链量子遗传算法收敛性证明 | 第24-27页 |
| 2.3 数值算例及结果分析 | 第27-32页 |
| 2.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于双链量子遗传优化的分类规则挖掘算法 | 第33-42页 |
| 3.1 分类规则挖掘算法 | 第33-36页 |
| 3.1.1 分类规则挖掘基本概念 | 第33-34页 |
| 3.1.2 分类规则挖掘流程 | 第34-36页 |
| 3.2 基于双链量子遗传算法的分类规则挖掘 | 第36-39页 |
| 3.2.1 量子位实数编码 | 第36-37页 |
| 3.2.2 解空间变换 | 第37-38页 |
| 3.2.3 量子旋转门转角方向 | 第38页 |
| 3.2.4 量子旋转门转角大小 | 第38-39页 |
| 3.2.5 量子变异 | 第39页 |
| 3.3 DCQGA-CRM算法的基本流程 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 分类规则挖掘算法性能分析 | 第42-57页 |
| 4.1 数据集与实验条件 | 第42-45页 |
| 4.2 分类精度性能评估 | 第45-50页 |
| 4.2.1 分类对比算法 | 第45-48页 |
| 4.2.2 分类精度实验参数设置及结果分析 | 第48-50页 |
| 4.3 分类鲁棒性性能评估 | 第50-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 在学研究成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
