粒计算及人工选择算法理论研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-17页 |
| 第1章 绪论 | 第17-43页 |
| ·人工选择算法的提出 | 第17-23页 |
| ·复杂系统和人工生命 | 第17-19页 |
| ·自然选择和人工选择 | 第19-23页 |
| ·粒计算与人工选择算法 | 第23-29页 |
| ·基于粒计算的智能信息处理技术 | 第23-27页 |
| ·粒计算在人工选择算法中的应用 | 第27-29页 |
| ·人工选择算法的哲学基础 | 第29-30页 |
| ·论文工作安排及主要创新 | 第30-32页 |
| ·论文各章节关系 | 第32-34页 |
| 参考文献 | 第34-43页 |
| 第2章 粗糙集中的粒定义和粒运算 | 第43-87页 |
| ·Crisp集合与Fuzzy集合 | 第45-50页 |
| ·Crisp集合的基本概念 | 第46-48页 |
| ·Fuzzy集合的基本概念 | 第48-50页 |
| ·经典Rough集模型 | 第50-57页 |
| ·经典Rough集的基本定义 | 第51-55页 |
| ·经典Rough隶属函数的定义 | 第55-56页 |
| ·经典Rough包含与Rough相等 | 第56-57页 |
| ·基于概率的Rough集模型 | 第57-60页 |
| ·概率Rough集的基本定义 | 第57-60页 |
| ·概率Rough隶属函数的定义 | 第60页 |
| ·基于包含度的Rough集模型 | 第60-62页 |
| ·基于包含度的Rough集的基本定义 | 第61页 |
| ·基于包含度的Rough隶属函数定义 | 第61-62页 |
| ·基于粒计算的Rough集模型 | 第62-73页 |
| ·Rough集合的粒定义 | 第62-65页 |
| ·基于粒矩阵的Rough集的基本定义 | 第65-67页 |
| ·基于粒矩阵的Rough隶属函数定义 | 第67-68页 |
| ·基于粒矩阵的Rough关系矩阵定义 | 第68-69页 |
| ·基于粒矩阵的Rough包含 | 第69-70页 |
| ·基于粒矩阵的Rough相等 | 第70-73页 |
| ·几种Rough集模型定义的等价性 | 第73-75页 |
| ·粒模型与经典Rough集模型的等价性 | 第73页 |
| ·粒模型与概率Rough集模型的等价性 | 第73-75页 |
| ·粒模型与基于包含度的Rough集模型的等价性 | 第75页 |
| ·算例 | 第75-82页 |
| ·算例1 | 第75-78页 |
| ·算例2 | 第78-82页 |
| ·小结 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-87页 |
| 第3章 基于粒计算的知识发现算法 | 第87-123页 |
| ·知识发现的基本概念 | 第88-89页 |
| ·Rough集知识约简的代数表示 | 第89-95页 |
| ·Rough集知识约简的基本概念 | 第90-93页 |
| ·Rough集知识约简的代数表示 | 第93-95页 |
| ·Rough集知识约简的信息表示 | 第95-97页 |
| ·Rough集知识约简的粒矩阵表示 | 第97-100页 |
| ·Rough集知识约简的常规算法描述 | 第100-103页 |
| ·Rough集知识发现的粒矩阵算法描述 | 第103-106页 |
| ·两个计算实例 | 第106-118页 |
| ·几种常见算法的比较实例 | 第106-113页 |
| ·一个完整的粒计算约简实例 | 第113-118页 |
| ·小结 | 第118-120页 |
| 参考文献 | 第120-123页 |
| 第4章 基于粒计算的工程建模 | 第123-149页 |
| ·直流锅炉过热汽温的机理建模 | 第123-131页 |
| ·过热器的结构和动态特性 | 第124页 |
| ·主要影响因素分析 | 第124-127页 |
| ·利用粒计算方法建立系统最优模型 | 第127-131页 |
| ·建立加热炉的模糊预测模型 | 第131-146页 |
| ·问题的提出 | 第132-133页 |
| ·模糊关系模型的几个基本概念 | 第133-135页 |
| ·基于模糊关系模型的建模方法 | 第135-139页 |
| ·利用粒计算方法建立加热炉的模糊预测模型 | 第139-146页 |
| ·结论 | 第146-147页 |
| 参考文献 | 第147-149页 |
| 第5章 基于粒计算的人工选择算法 | 第149-201页 |
| ·人工选择算法综述 | 第149-164页 |
| ·人与自然 | 第149-151页 |
| ·自然进化与人工进化 | 第151-153页 |
| ·自然选择与遗传算法 | 第153-156页 |
| ·人工选择与人工选择算法 | 第156-164页 |
| ·人工选择算法的基本概念 | 第164-171页 |
| ·进化信息系统 | 第164-165页 |
| ·GA解空间的粒度划分 | 第165-166页 |
| ·人工育种空间 | 第166-167页 |
| ·人工育种空间示意图 | 第167-169页 |
| ·种子和人工选择算子 | 第169-171页 |
| ·人工选择算法的主要步骤 | 第171-172页 |
| ·人工选择算法描述 | 第171-172页 |
| ·人工选择算法流程图 | 第172页 |
| ·人工选择算法实例分析 | 第172-193页 |
| ·单调函数种子的选择 | 第173-177页 |
| ·一个欺骗函数的例子 | 第177-183页 |
| ·非单调复杂多峰问题的求解 | 第183-193页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第193-196页 |
| ·仿真实验 | 第193-194页 |
| ·结论 | 第194-196页 |
| ·本章小结 | 第196-197页 |
| 参考文献 | 第197-201页 |
| 第6章 结论与展望 | 第201-205页 |
| ·结论 | 第201-203页 |
| ·展望 | 第203-204页 |
| ·结束语 | 第204-205页 |
| 致谢 | 第205-207页 |
| 攻读博士学位期间已发表和录用的学术论文 | 第207-209页 |
| 科研项目 | 第209页 |
