| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 差分进化算法 | 第10-12页 |
| 1.2.2 粒子群算法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 混合差分进化算法 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 信息检索与数据融合 | 第16-25页 |
| 2.1 信息检索基本介绍 | 第16-20页 |
| 2.1.1 信息检索系统的主要流程 | 第16-18页 |
| 2.1.2 信息检索评价 | 第18-20页 |
| 2.2 数据融合基本过程 | 第20-22页 |
| 2.3 数据融合方法 | 第22-23页 |
| 2.4 线性组合法的权重分配策略 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于智能优化算法的数据融合方法 | 第25-45页 |
| 3.1 引言 | 第25页 |
| 3.2 基于差分进化算法的权重分配策略 | 第25-30页 |
| 3.2.1 标准差分进化算法介绍 | 第25-28页 |
| 3.2.2 差分进化算法的参数设置 | 第28-29页 |
| 3.2.3 使用差分进化算法优化线性组合法中的系统权重 | 第29-30页 |
| 3.3 基于粒子群算法的权重分配策略 | 第30-34页 |
| 3.3.1 粒子群算法介绍 | 第30-32页 |
| 3.3.2 粒子群算法的参数设置 | 第32-33页 |
| 3.3.3 使用粒子群算法优化线性组合法中的系统权重 | 第33-34页 |
| 3.4 基于自适应简化粒子群算法的权重分配策略 | 第34-35页 |
| 3.5 基于自适应交替粒子群差分进化算法的权重分配策略 | 第35-39页 |
| 3.5.1 自适应交替粒子群差分进化算法介绍 | 第35-37页 |
| 3.5.2 自适应交替粒子群差分进化算法参数设置 | 第37-38页 |
| 3.5.3 自适应交替粒子群差分进化算法优化系统权重 | 第38-39页 |
| 3.6 基于遗传算法的权重分配策略 | 第39-43页 |
| 3.6.1 遗传算法介绍 | 第39-42页 |
| 3.6.2 使用遗传算法优化线性组合法的系统权重 | 第42-43页 |
| 3.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 实验设置及结果分析 | 第45-56页 |
| 4.1 实验设置 | 第45-47页 |
| 4.1.1 实验数据 | 第45页 |
| 4.1.2 实验设计 | 第45-47页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第47-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 工作总结 | 第56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第64-65页 |
| 附录A | 第65-68页 |
