微粒群算法在分类问题中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·本论文的研究内容及结构 | 第10-12页 |
| 第二章 分类问题和微粒群算法 | 第12-23页 |
| ·分类问题 | 第12-17页 |
| ·分类问题描述 | 第13页 |
| ·分类规则挖掘步骤 | 第13-15页 |
| ·分类规则挖掘方法及其比较 | 第15-16页 |
| ·分类器评价 | 第16-17页 |
| ·微粒群算法 | 第17-23页 |
| ·微粒群算法的产生与发展 | 第17-18页 |
| ·微粒群算法的基本原理 | 第18-20页 |
| ·PSO 算法参数设置 | 第20页 |
| ·PSO 算法的改进及应用 | 第20-23页 |
| 第三章 基于PSO 算法的分类模型构造 | 第23-30页 |
| ·结构设计 | 第23-24页 |
| ·基于微粒群算法的分类规则的设计 | 第24-27页 |
| ·分类规则描述与编码设计 | 第25-26页 |
| ·适应值函数 | 第26页 |
| ·初始群体生成方法 | 第26-27页 |
| ·改进的微粒群算法 | 第27页 |
| ·算法实现步骤 | 第27-28页 |
| ·仿真实验 | 第28-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第四章 应用PSO 算法提取分类规则 | 第30-41页 |
| ·分类模型 | 第30页 |
| ·适应值函数设计 | 第30-33页 |
| ·几种适应值函数 | 第31-32页 |
| ·本文提出的适应值函数 | 第32-33页 |
| ·应用微粒群算法提取分类规则 | 第33-34页 |
| ·规则编码 | 第33-34页 |
| ·初始群体的生成方法 | 第34页 |
| ·冲突解决 | 第34页 |
| ·算法终止条件 | 第34页 |
| ·仿真实验 | 第34-40页 |
| ·数据来源 | 第34-35页 |
| ·实验结果 | 第35-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第45-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 作者简介 | 第47-48页 |
