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基于遗传算法的水质数据挖掘与应用研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
第1章 绪论第12-24页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第12-14页
    1.2 水质分析评价的常用方法第14-18页
        1.2.1 国家现行海洋水质评价标准第14-16页
        1.2.2 主要水质评价方法第16-18页
    1.3 水质监测数据分析与应用研究现状第18-21页
        1.3.1 国外研究现状第18-20页
        1.3.2 国内研究现状第20-21页
    1.4 存在的问题和研究意义第21-23页
    1.5 本文的研究内容第23-24页
第2章 水质监测数据分析研究的理论基础第24-40页
    2.1 引言第24页
    2.2 遗传算法基础理论第24-27页
        2.2.1 进化计算第25页
        2.2.2 遗传算法第25-27页
    2.3 关联规则基础理论第27-31页
        2.3.1 数据挖掘第27-29页
        2.3.2 关联规则第29-31页
    2.4 神经网络基础理论第31-39页
        2.4.1 人工神经网络第32-36页
        2.4.2 BP神经网络第36-39页
    2.5 本章小结第39-40页
第3章 基于自适应免疫遗传关联规则的挖掘算法研究第40-57页
    3.1 引言第40页
    3.2 免疫遗传算法分析第40-43页
    3.3 自适应交叉变异概率优化设计第43-45页
    3.4 自适应免疫遗传挖掘算法设计第45-49页
        3.4.1 自适应免疫遗传挖掘算法过程设计第45-49页
        3.4.2 自适应免疫遗传挖掘算法步骤与流程第49页
    3.5 自适应免疫遗传挖掘算法的实验验证第49-52页
        3.5.1 参数设置第49-51页
        3.5.2 实验结果及分析第51-52页
    3.6 基于自适应免疫遗传算法的关联规则在水质监测数据中的应用第52-55页
        3.6.1 数据预处理第52-54页
        3.6.2 编码第54页
        3.6.3 产生规则描述第54-55页
    3.7 本章小结第55-57页
第4章 基于自适应免疫遗传关联规则的规则更新算法研究第57-67页
    4.1 引言第57页
    4.2 关联规则的规则更新第57-58页
    4.3 自适应免疫遗传关联规则更新算法研究第58-60页
        4.3.1 规则更新算法原理第58-59页
        4.3.2 规则更新算法相关定义第59页
        4.3.3 规则更新算法步骤与流程第59-60页
    4.4 自适应免疫遗传关联规则更新算法的实验验证第60-65页
        4.4.1 规则更新算法的仿真实验第62页
        4.4.2 规则更新算法性能对比第62-65页
    4.5 规则更新算法在水质监测数据增量挖掘中的应用第65-66页
    4.6 本章小结第66-67页
第5章 基于免疫递阶遗传的BP神经网络评价预警研究第67-92页
    5.1 引言第67页
    5.2 免疫递阶遗传算法设计第67-73页
        5.2.1 问题描述第67-69页
        5.2.2 染色体编码第69页
        5.2.3 递阶交叉和变异第69-70页
        5.2.4 免疫递阶遗传算法整体设计第70-72页
        5.2.5 免疫递阶遗传算法流程第72-73页
    5.3 BP神经网络的优化研究第73-80页
        5.3.1 问题描述第73-76页
        5.3.2 LM-BP神经网络第76-78页
        5.3.3 贝叶斯正则化LM-BP神经网络第78-80页
    5.4 基于免疫递阶遗传的BP神经网络模型设计第80-81页
    5.5 基于免疫递阶遗传的BP神经网络模型的实验验证第81-86页
        5.5.1 免疫递阶遗传算法的仿真实验第81-85页
        5.5.2 贝叶斯正则化LM-BP算法的仿真实验第85-86页
    5.6 基于免疫递阶遗传的BP神经网络在水质监测数据中的应用第86-90页
    5.7 本章小结第90-92页
结论第92-94页
参考文献第94-105页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第105-106页
致谢第106页

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