| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 | 第11-14页 |
| 1.3 本文研究思路 | 第14-15页 |
| 1.4 本文研究内容及章节安排 | 第15-18页 |
| 第二章 相关研究基础 | 第18-27页 |
| 2.1 微粒群算法 | 第18-21页 |
| 2.2 多种群微粒群算法 | 第21-24页 |
| 2.2.1 协同进化算法 | 第21页 |
| 2.2.2 协同进化算法的协同方式 | 第21-22页 |
| 2.2.3 基于协同进化的多种群微粒群算法 | 第22-24页 |
| 2.3 K-均值聚类算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 K-均值法思想 | 第25-26页 |
| 2.3.2 K-均值算法流程 | 第26-27页 |
| 第三章 基于K-均值聚类和周期共享信息的多种群微粒群算法 | 第27-45页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 基于改进K-均值聚类的多种群微粒群算法(IKMPSO) | 第27-34页 |
| 3.2.1 改进的K-均值聚类算法 | 第27-30页 |
| 3.2.2 多种群微粒群算法的拓扑结构 | 第30-31页 |
| 3.2.3 IKMPSO算法 | 第31-34页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第34-44页 |
| 3.3.1 实验测试函数介绍 | 第34页 |
| 3.3.2 种群的划分方式和种群多样性的关系 | 第34-37页 |
| 3.3.3 IKMPSO算法性能分析 | 第37-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于知识板共享机制的IKMPSO算法及其在基因表达谱上的应用 | 第45-58页 |
| 4.1 引言 | 第45页 |
| 4.2 知识板 | 第45-47页 |
| 4.3 基于知识板的IKMPSO算法(KBMPSO) | 第47-50页 |
| 4.3.1 KBMPSO算法的思想 | 第47-49页 |
| 4.3.2 KBMPSO算法步骤 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第50-55页 |
| 4.5 KBMPSO算法在基因表达谱上的应用 | 第55-57页 |
| 4.5.1 基因表达谱数据 | 第55页 |
| 4.5.2 基于KBMPSO算法的基因表达谱数据特征的选择 | 第55-56页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第56-57页 |
| 4.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
| 5.1 总结 | 第58-59页 |
| 5.2 展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文与参与的科研项目 | 第67页 |
