遗传算法及其在分类规则挖掘中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 数据挖掘和遗传算法概述 | 第18-28页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·数据挖掘的相关理论 | 第18-20页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第18页 |
| ·数据挖掘的基本过程 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的分类 | 第19-20页 |
| ·分类数据挖掘 | 第20-21页 |
| ·分类数据挖掘简介 | 第20页 |
| ·分类数据挖掘的常用方法 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的相关理论 | 第21-27页 |
| ·遗传算法的概念 | 第21页 |
| ·遗传算法的特点 | 第21-22页 |
| ·基本遗传算法描述 | 第22-24页 |
| ·遗传算法操作设计 | 第24-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基本遗传算法的改进及应用 | 第28-43页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·遗传算法在分类规则挖掘中存在的问题及解决方法 | 第28-30页 |
| ·存在问题 | 第28-29页 |
| ·早熟现象的原因 | 第29页 |
| ·早熟现象的解决方法 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的改进 | 第30-33页 |
| ·选择算子的改进 | 第30-31页 |
| ·交叉算子的改进 | 第31-32页 |
| ·变异算子的改进 | 第32-33页 |
| ·遗传算法应用于分类规则挖掘的步骤 | 第33-35页 |
| ·改进算法应用于分类规则挖掘 | 第35-37页 |
| ·编码方式 | 第35页 |
| ·适应度函数设计 | 第35-36页 |
| ·算法提取分类规则的流程 | 第36-37页 |
| ·实验 | 第37-42页 |
| ·实验数据和测试环境 | 第37-38页 |
| ·算法参数设置 | 第38-39页 |
| ·实验结果分析和比较 | 第39-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 双种群和双变异遗传算法的改进及应用 | 第43-53页 |
| ·引言 | 第43页 |
| ·双种群和双变异的改进遗传算法简介 | 第43页 |
| ·双种群和双变异的改进遗传算法的具体实现 | 第43-46页 |
| ·改进算法的基本思想 | 第43-44页 |
| ·改进算法流程 | 第44-46页 |
| ·双种群和双变异的改进遗传算法应用于分类规则挖掘 | 第46页 |
| ·编码方式 | 第46页 |
| ·适应度函数设计 | 第46页 |
| ·算法提取分类规则的流程 | 第46页 |
| ·实验 | 第46-52页 |
| ·实验数据和测试环境 | 第47-48页 |
| ·算法参数设置 | 第48-49页 |
| ·实验结果分析和比较 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第59页 |
