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遗传归纳逻辑程序设计技术研究

摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第1章 绪论第11-21页
   ·知识发现和数据挖掘第11-16页
     ·KDD和DM第11-12页
     ·知识发现过程第12-13页
     ·数据挖掘与传统分析方法的区别第13-14页
     ·数据挖掘技术的发展过程第14页
     ·主要的数据挖掘技术第14-15页
     ·现有数据挖掘技术的局限性第15-16页
   ·归纳逻辑程序设计技术第16页
   ·遗传归纳逻辑程序设计技术第16-18页
     ·课题的提出第16-17页
     ·研究意义第17-18页
   ·研究内容及论文安排第18-21页
     ·研究内容第18页
     ·创造性工作第18-19页
     ·论文安排第19-21页
第2章 归纳逻辑程序设计第21-40页
   ·ILP的基本概念第21-31页
     ·一阶逻辑的基本定义第21-23页
     ·ILP的标准问题环境第23-25页
     ·ILP的算法框架第25-27页
     ·基于逆归结的归纳逻辑程序设计第27-29页
     ·基于逆蕴含的归纳逻辑程序设计第29-30页
     ·基于生成再测试策略的FOIL算法第30-31页
   ·ILP的优点第31-37页
     ·一阶表示的描述能力第32-34页
     ·一阶表示的背景知识利用第34-35页
     ·关系挖掘第35-37页
   ·ILP研究概况第37-39页
     ·ILP的语义理论第37页
     ·ILP的计算理论第37-38页
     ·ILP的证明理论第38-39页
   ·遗传归纳逻辑程序设计技术的提出第39-40页
第3章 遗传算法第40-55页
   ·遗传算法的工作流程第41-42页
   ·标准遗传算法SGA第42-46页
     ·编码第42-43页
     ·初始种群的生成第43页
     ·适应度评估第43-44页
     ·遗传操作第44-46页
   ·遗传算法的特点第46-47页
   ·遗传算法的研究进展第47-55页
     ·算法结构第47页
     ·编码第47-48页
     ·选择策略第48-50页
     ·遗传算子第50-52页
     ·种群策略第52-55页
第4章 遗传归纳逻辑程序设计第55-67页
   ·GILP的一阶规则位串编码第56-59页
   ·GILP的遗传操作算子第59-61页
     ·交叉算子第59-60页
     ·变异算子第60-61页
     ·选择算子第61页
   ·GILP的适应度函数第61-62页
   ·GILP算法第62-64页
     ·GILP外层算法框架第62-63页
     ·GILP的内层算法第63-64页
   ·实验第64-66页
   ·小结第66-67页
第5章 GILP运行中的个体编码生长现象第67-79页
   ·GILP个体编码生长现象第67-69页
   ·Holland的模式理论第69-73页
     ·模式定义第69-70页
     ·模式的阶第70-71页
     ·模式的定义距第71页
     ·模式分析第71-73页
   ·变长位串编码的模式分析第73-76页
     ·变长位串的模式定义第73页
     ·变长位串的模分析第73-76页
   ·基于演化周期的惩罚策略第76-78页
   ·小结第78-79页
第6章 基于信息赢取的适应度函数第79-92页
   ·规则空间的结构化第80-84页
     ·命题规则空间的结构化第80-81页
     ·一阶规则空间的结构化第81-82页
     ·θ-包容和蕴含第82-83页
     ·一阶规则的等价类问题第83-84页
   ·基于信息赢取的适应度函数第84-89页
     ·绑定第84-85页
     ·信息的量度第85-86页
     ·信息赢取第86-87页
     ·等价规则的信息赢取第87-89页
   ·实验结果第89-91页
   ·小结第91-92页
第7章 选择策略的影响和GILP运行实例第92-101页
   ·选择策略对GILP收敛性能的影响第92-94页
   ·GILP原型系统第94-96页
     ·系统简略框图第94-95页
     ·GILP系统主要模块功能简介第95-96页
   ·GILP运行实例第96-100页
     ·有向连通图问题第96-98页
     ·gcd函数第98页
     ·房产价格规律第98-100页
   ·小结第100-101页
总结和展望第101-104页
参考文献第104-113页
攻读博士学期间所发表的学术论文第113-114页
致谢第114页

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