| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 知识发现 | 第9-12页 |
| 1.2 图形模式的概念及发展概述 | 第12-13页 |
| 1.3 贝叶斯网络的应用 | 第13-16页 |
| 1.3.1 贝叶斯网络在数据挖掘中的应用 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内应用研究 | 第15页 |
| 1.3.3 国外应用研究 | 第15-16页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第二章 贝叶斯网络概述 | 第18-32页 |
| 2.1 贝叶斯网络基础理论 | 第18-26页 |
| 2.1.1 概率模式中的条件独立性 | 第18-20页 |
| 2.1.2 图形模式中的d-separation标准 | 第20-22页 |
| 2.1.3 贝叶斯网络模型 | 第22-23页 |
| 2.1.4 变量之间基本依赖关系和基本结构 | 第23-25页 |
| 2.1.5 贝叶斯网络基本定义和定理 | 第25-26页 |
| 2.2 贝叶斯网络学习方法 | 第26-30页 |
| 2.3 贝叶斯网络学习算法的准确性评价方法 | 第30-32页 |
| 第三章 贝叶斯网络弧定向方法研究 | 第32-46页 |
| 3.1 贝叶斯网络弧定向方法介绍 | 第32页 |
| 3.2 信息论的基本概念 | 第32-37页 |
| 3.3 CE-GA算法 | 第37-42页 |
| 3.4 实验分析 | 第42-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于进化计算的贝叶斯网络学习 | 第46-61页 |
| 4.1 进化计算 | 第46-47页 |
| 4.2 进化规划 | 第47-49页 |
| 4.3 进化规划中早熟收敛原因分析及刻画早熟收敛的两个量 | 第49-51页 |
| 4.3.1 EP早熟收敛现象分析 | 第49-50页 |
| 4.3.2 刻画EP早熟收敛现象分析的两个量 | 第50-51页 |
| 4.4 进化规划中防治早熟收敛现象的两种方法 | 第51-53页 |
| 4.4.1 生境进化规划(Niche-EP) | 第51-53页 |
| 4.4.2 重开始进化规划(Restart-EP) | 第53页 |
| 4.5 基于Niche-EP的贝叶斯网络学习 | 第53-57页 |
| 4.5.1 算法结构 | 第54-56页 |
| 4.5.2 实验分析 | 第56-57页 |
| 4.6 基于Restart-EP的贝叶斯网络学习 | 第57-59页 |
| 4.6.1 算法结构 | 第57-58页 |
| 4.6.2 实验分析 | 第58-59页 |
| 4.7 Niche-EP与Restart-EP的比较分析 | 第59-60页 |
| 4.8 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 基于粒子群算法的贝叶斯网络学习 | 第61-82页 |
| 5.1 基本粒子群算法 | 第61-65页 |
| 5.2 粒子群算法与遗传算法的比较 | 第65-67页 |
| 5.3 粒子群算法在实际中的应用 | 第67-68页 |
| 5.4 离散粒子群算法 | 第68-69页 |
| 5.5 基于离散粒子群算法的贝叶斯网络结构学习 | 第69-72页 |
| 5.5.1 算法结构 | 第70页 |
| 5.5.2 实验分析 | 第70-72页 |
| 5.6 基于改进离散粒子群算法的贝叶斯网络结构学习 | 第72-80页 |
| 5.6.1 生物免疫系统简介 | 第72-74页 |
| 5.6.2 免疫算法一般框架描述 | 第74-75页 |
| 5.6.3 基于免疫的离散粒子群算法 | 第75-78页 |
| 5.6.4 基于IB-PSO的贝叶斯网络结构学习 | 第78-80页 |
| 5.7 Niche-EP、Restart-EP及离散PSO学习贝叶斯网络结构比较 | 第80页 |
| 5.8 小结 | 第80-82页 |
| 第六章 贝叶斯网络在人口知识发现与决策中的应用 | 第82-95页 |
| 6.1 人口决策分析的基本过程和方法 | 第82-84页 |
| 6.2 人口决策系统综合分析 | 第84-85页 |
| 6.3 基于贝叶斯网络的人口决策系统指标体系 | 第85-90页 |
| 6.3.1 人口素质预测与制定提高人口素质决策的分析评价指标 | 第86-87页 |
| 6.3.2 各评价指标数值离散化 | 第87-90页 |
| 6.4 基于贝叶斯网络的人口决策系统预测模型 | 第90-94页 |
| 6.4.1 提高人口科学文化素质决策的贝叶斯网络模型 | 第90-92页 |
| 6.4.2 提高人口健康素质决策的贝叶斯网络模型 | 第92-94页 |
| 6.5 本章小结 | 第94-95页 |
| 第七章 总结与展望 | 第95-98页 |
| 7.1 本文总结 | 第95-96页 |
| 7.2 工作展望 | 第96-98页 |
| 参考文献 | 第98-107页 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 | 第107-109页 |
| 摘要 | 第109-112页 |
| ABSTRACT | 第112页 |
| 致谢 | 第115页 |
