基于改进遗传算法的分类系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·研究意义及热点 | 第12-13页 |
| ·研究内容及论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 分类系统研究与分析 | 第15-23页 |
| ·数据分类概述 | 第15-18页 |
| ·分类定义与描述 | 第15-17页 |
| ·分类规则的表示 | 第17页 |
| ·分类数据的预处理 | 第17-18页 |
| ·常用分类算法 | 第18-21页 |
| ·贝叶斯分类算法 | 第18-19页 |
| ·决策树分类算法 | 第19-20页 |
| ·基于神经网络的分类算法 | 第20-21页 |
| ·分类算法评价 | 第21-22页 |
| ·分类算法评价标准 | 第21页 |
| ·分类算法评价方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 遗传算法研究与分析 | 第23-34页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第23-24页 |
| ·遗传算法构成要素 | 第24-27页 |
| ·编码方法 | 第24-25页 |
| ·适应度函数 | 第25页 |
| ·选择算子 | 第25-26页 |
| ·交叉算子 | 第26-27页 |
| ·变异算子 | 第27页 |
| ·遗传算法流程描述 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的数学理论 | 第28-30页 |
| ·模式定理 | 第28-29页 |
| ·遗传算法收敛性 | 第29页 |
| ·其它遗传理论 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的高级实现技术 | 第30-32页 |
| ·倒位算子 | 第31页 |
| ·小生境技术 | 第31页 |
| ·二倍体与显性操作算子 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的特点 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于改进遗传算法的分类系统建立 | 第34-54页 |
| ·遗传算法的改进策略分析 | 第34-39页 |
| ·改变遗传算法的组成成分或使用技术 | 第34-37页 |
| ·采用非标准的遗传操作算子 | 第37-38页 |
| ·混合遗传算法 | 第38-39页 |
| ·蚁群信息素在遗传算法中的使用 | 第39-44页 |
| ·智能蚁群算法原理 | 第40-42页 |
| ·遗传算法解空间的划分 | 第42页 |
| ·确定初始种群与标定子空间 | 第42-43页 |
| ·子空间信息素更新 | 第43页 |
| ·基于蚁群信息素的选择算子 | 第43-44页 |
| ·遗传算法的改进策略 | 第44-50页 |
| ·双重选择算子 | 第44-45页 |
| ·基于杂交优势的交叉算子 | 第45-46页 |
| ·自适应变异算子 | 第46-48页 |
| ·改进遗传算法描述 | 第48-50页 |
| ·分类系统建立 | 第50-53页 |
| ·分类规则编码 | 第50-51页 |
| ·分类系统中的适应度函数 | 第51-52页 |
| ·分类系统模型 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第54-61页 |
| ·实验环境与数据 | 第54-56页 |
| ·实验结果及比较分析 | 第56-60页 |
| ·分类规则准确率 | 第56-59页 |
| ·求解时间 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 个人简历 | 第68页 |
