| 摘要 | 第9-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 第1章 绪论 | 第15-34页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.2 遗传算法 | 第16-21页 |
| 1.2.1 概述 | 第16页 |
| 1.2.2 算法流程 | 第16-18页 |
| 1.2.3 优点和不足 | 第18-19页 |
| 1.2.4 研究进展 | 第19-21页 |
| 1.3 DNA计算 | 第21-23页 |
| 1.3.1 概述 | 第21-22页 |
| 1.3.2 DNA计算模型 | 第22页 |
| 1.3.3 存在的问题 | 第22-23页 |
| 1.4 DNA遗传算法 | 第23-29页 |
| 1.4.1 DNA计算与遗传算法 | 第24页 |
| 1.4.2 DNA遗传算法的优点 | 第24-25页 |
| 1.4.3 研究进展 | 第25-29页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第29-31页 |
| 1.6 本文解决的关键问题 | 第31-32页 |
| 1.7 本文创新之处 | 第32-34页 |
| 第2章 DNA遗传算法的计算模型 | 第34-48页 |
| 2.1 DNA遗传算法的生物模型 | 第34-36页 |
| 2.2 DNA遗传算法的表达模型 | 第36-37页 |
| 2.3 DNA遗传算法的编/解码模型 | 第37-39页 |
| 2.4 DNA遗传算法的种群初始化 | 第39页 |
| 2.5 DNA遗传算法的参数模型 | 第39-40页 |
| 2.6 DNA遗传算法的进化模型 | 第40-46页 |
| 2.6.1 选择操作 | 第40-41页 |
| 2.6.2 交叉操作 | 第41-42页 |
| 2.6.3 变异操作 | 第42-44页 |
| 2.6.4 倒位操作 | 第44页 |
| 2.6.5 适应度评价 | 第44-45页 |
| 2.6.6 进化过程 | 第45-46页 |
| 2.7 DNA遗传算法的收敛性分析 | 第46-48页 |
| 第3章 基于三碱基编码和生物繁殖操作的DNA遗传算法 | 第48-70页 |
| 3.1 问题提出 | 第48-49页 |
| 3.2 编码方案 | 第49-52页 |
| 3.2.1 现有方式 | 第49-50页 |
| 3.2.2 三碱基编码 | 第50-52页 |
| 3.3 DNA遗传操作 | 第52-55页 |
| 3.3.1 交叉操作 | 第52-53页 |
| 3.3.2 变异操作 | 第53-54页 |
| 3.3.3 重组操作 | 第54-55页 |
| 3.4 GA-TNE+DRO算法 | 第55-57页 |
| 3.5 数值实验 | 第57-63页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第57-60页 |
| 3.5.2 结果与讨论 | 第60-63页 |
| 3.5.3 算法复杂性 | 第63页 |
| 3.6 铁路物资应急调度路径优化 | 第63-68页 |
| 3.6.1 模型建立 | 第64-65页 |
| 3.6.2 算法实现 | 第65-67页 |
| 3.6.3 结果分析 | 第67-68页 |
| 3.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 第4章 受生物膜结构启发的DNA遗传算法 | 第70-84页 |
| 4.1 问题提出 | 第70页 |
| 4.2 mDNA-GA膜结构 | 第70-72页 |
| 4.3 mDNA-GA编码与解码 | 第72页 |
| 4.4 mDNA-GA遗传操作 | 第72-73页 |
| 4.4.1 选择操作 | 第72页 |
| 4.4.2 交叉操作 | 第72-73页 |
| 4.4.3 变异操作 | 第73页 |
| 4.4.4 倒位操作 | 第73页 |
| 4.5 mDAN-GA算法描述 | 第73-75页 |
| 4.6 实验与分析 | 第75-79页 |
| 4.6.1 测试函数 | 第75-77页 |
| 4.6.2 计算结果 | 第77-79页 |
| 4.7 铁路物资应急调度时间优化 | 第79-82页 |
| 4.7.1 建立模型 | 第80页 |
| 4.7.2 mDNA-GA求解 | 第80-82页 |
| 4.7.3 结果分析 | 第82页 |
| 4.8 本章小结 | 第82-84页 |
| 第5章 基于云模型的DNA遗传算法 | 第84-105页 |
| 5.1 问题提出 | 第84-85页 |
| 5.2 云模型理论 | 第85-91页 |
| 5.2.1 相关概念 | 第85-87页 |
| 5.2.2 正态云 | 第87-91页 |
| 5.2.3 正态云的数学性质 | 第91页 |
| 5.3 基于云模型的DNA遗传算法 | 第91-95页 |
| 5.3.1 DNA编码与解码 | 第92页 |
| 5.3.2 DNA遗传操作 | 第92-94页 |
| 5.3.3 CM-DNAGA算法 | 第94-95页 |
| 5.4 数值试验与分析 | 第95-104页 |
| 5.4.1 测试函数 | 第95-98页 |
| 5.4.2 运行结果 | 第98-102页 |
| 5.4.3 性能分析 | 第102-104页 |
| 5.5 本章小结 | 第104-105页 |
| 第6章 双链多目标DNA遗传算法 | 第105-127页 |
| 6.1 问题提出 | 第105-106页 |
| 6.2 多目标优化 | 第106-107页 |
| 6.3 非支配解排序 | 第107-110页 |
| 6.3.1 可变拥挤距离 | 第108-109页 |
| 6.3.2 非支配密度排序 | 第109-110页 |
| 6.4 双链DNA编码和遗传操作 | 第110-114页 |
| 6.4.1 双链DNA编码 | 第111-112页 |
| 6.4.2 重组操作 | 第112页 |
| 6.4.3 交叉操作 | 第112-113页 |
| 6.4.4 变异操作 | 第113页 |
| 6.4.5 倒位操作 | 第113-114页 |
| 6.5 多目标双链DNA遗传算法 | 第114-115页 |
| 6.6 实验研究 | 第115-126页 |
| 6.6.1 测试问题 | 第115-116页 |
| 6.6.2 性能指标 | 第116-117页 |
| 6.6.3 参数设置 | 第117页 |
| 6.6.4 实验结果 | 第117-126页 |
| 6.7 本章小结 | 第126-127页 |
| 第7章 DNA遗传算法优化的改进谱聚类 | 第127-144页 |
| 7.1 问题提出 | 第127页 |
| 7.2 谱聚类 | 第127-129页 |
| 7.2.1 相似度图 | 第128-129页 |
| 7.2.2 谱聚类算法 | 第129页 |
| 7.3 DNA遗传算法 | 第129-131页 |
| 7.3.1 DNA编码与解码 | 第129-130页 |
| 7.3.2 DNA遗传操作 | 第130-131页 |
| 7.4 基于DNA-GA的改进谱聚类 | 第131-133页 |
| 7.4.1 改进的相似度度量 | 第131-132页 |
| 7.4.2 适应度函数 | 第132-133页 |
| 7.5 算法过程 | 第133-134页 |
| 7.6 实验与评价 | 第134-142页 |
| 7.6.1 评价标准 | 第134-137页 |
| 7.6.2 人工数据集 | 第137-140页 |
| 7.6.3 UCI数据集 | 第140-142页 |
| 7.7 本章小结 | 第142-144页 |
| 第8章 DNA遗传算法优化数据场的自动密度峰值聚类 | 第144-166页 |
| 8.1 问题提出 | 第144-145页 |
| 8.2 相关工作 | 第145-150页 |
| 8.2.1 密度峰值聚类 | 第145-146页 |
| 8.2.2 截断距离 | 第146-147页 |
| 8.2.3 数据场 | 第147-150页 |
| 8.3 利用DNA遗传算法和数据场优化阈值 | 第150-153页 |
| 8.3.1 适应度函数 | 第150-151页 |
| 8.3.2 DNA编码 | 第151-152页 |
| 8.3.3 DNA遗传操作 | 第152-153页 |
| 8.4 自动确定聚类中心 | 第153-156页 |
| 8.5 实验结果及分析 | 第156-165页 |
| 8.5.1 数据源 | 第156-158页 |
| 8.5.2 人工数据集 | 第158-163页 |
| 8.5.3 真实数据集 | 第163-165页 |
| 8.6 本章小结 | 第165-166页 |
| 第9章 DNA遗传算法在MRI分割中的应用 | 第166-188页 |
| 9.1 问题提出 | 第166-167页 |
| 9.2 模糊C均值 | 第167-168页 |
| 9.2.1 直觉模糊集 | 第167-168页 |
| 9.2.2 FCM聚类 | 第168页 |
| 9.3 相关工作 | 第168-170页 |
| 9.4 模型建立 | 第170-173页 |
| 9.4.1 局部强度变化 | 第170-172页 |
| 9.4.2 直觉模糊C均值聚类 | 第172页 |
| 9.4.3 核直觉模糊C均值聚类 | 第172-173页 |
| 9.5 KIFCM-DNAGA算法 | 第173-177页 |
| 9.5.1 DNA编码和解码 | 第174-175页 |
| 9.5.2 DNA遗传操作 | 第175-177页 |
| 9.6 实验与分析 | 第177-185页 |
| 9.6.1 实验设置 | 第177-178页 |
| 9.6.2 UCI数据集 | 第178-179页 |
| 9.6.3 人工脑MR图像 | 第179-182页 |
| 9.6.4 临床脑MR图像 | 第182-185页 |
| 9.7 讨论 | 第185-186页 |
| 9.8 本章小结 | 第186-188页 |
| 第10章 DNA遗传算法在MRI分类中的应用 | 第188-209页 |
| 10.1 问题提出 | 第188-189页 |
| 10.2 基于离散小波变换的特征提取 | 第189-193页 |
| 10.2.1 特征提取 | 第189-190页 |
| 10.2.2 离散小波变换 | 第190-192页 |
| 10.2.3 二维DWT | 第192-193页 |
| 10.3 支持向量机与参数 | 第193-196页 |
| 10.3.1 用于分类的SVM | 第193-194页 |
| 10.3.2 参数影响分析 | 第194-195页 |
| 10.3.3 核函数 | 第195-196页 |
| 10.4 DNA-GA优化参数 | 第196-202页 |
| 10.4.1 DNA编码和解码 | 第196-197页 |
| 10.4.2 DNA遗传操作 | 第197-199页 |
| 10.4.3 局部搜索策略 | 第199-200页 |
| 10.4.4 目标函数 | 第200页 |
| 10.4.5 KSVM-DNAGA算法 | 第200-202页 |
| 10.5 实验研究 | 第202-208页 |
| 10.5.1 UCI数据集 | 第202-205页 |
| 10.5.2 临床MRI数据集 | 第205-208页 |
| 10.6 本章小结 | 第208-209页 |
| 第11章 总结与展望 | 第209-211页 |
| 11.1 研究总结 | 第209-210页 |
| 11.2 研究展望 | 第210-211页 |
| 参考文献 | 第211-223页 |
| 攻读博士学位期间以第一作者发表论文情况 | 第223-225页 |
| 致谢 | 第225页 |