| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究和发展现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第14-17页 |
| 第2章 基因表达式编程算法 | 第17-29页 |
| 2.1 生物进化论概要 | 第17页 |
| 2.2 进化算法 | 第17-18页 |
| 2.3 GEP的简介 | 第18-19页 |
| 2.4 GEP的编码结构 | 第19-21页 |
| 2.4.1 基因与染色体 | 第19-20页 |
| 2.4.2 K-表达式和表达式树 | 第20-21页 |
| 2.5 GEP的个体与种群 | 第21-22页 |
| 2.6 GEP的遗传算子 | 第22-26页 |
| 2.6.1 复制(Replication) | 第22页 |
| 2.6.2 变异(Mutation) | 第22-23页 |
| 2.6.3 插串(Insertion Sequence，IS) | 第23页 |
| 2.6.4 根插串(Root Insertion Sequence，RIS) | 第23-24页 |
| 2.6.5 重组(Recombination) | 第24-26页 |
| 2.7 适应度函数 | 第26-27页 |
| 2.8 GEP的算法特点与流程 | 第27-28页 |
| 2.8.1 GEP的算法特点 | 第27页 |
| 2.8.2 GEP的算法流程 | 第27-28页 |
| 2.9 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基因个体的自适应进化参数和种群年龄分层模型 | 第29-39页 |
| 3.1 自适应进化参数 | 第29-30页 |
| 3.2 种群年龄分层模型 | 第30-32页 |
| 3.3 预测时间序列分析实验 | 第32-38页 |
| 3.3.1 预测时间序列分析 | 第32页 |
| 3.3.2 实验数据 | 第32-33页 |
| 3.3.3 实验的评价指标 | 第33页 |
| 3.3.4 实验与结果分析 | 第33-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基因表达式编程算法的并行化 | 第39-45页 |
| 4.1 基于Spark分布式计算GEP的实现 | 第39-43页 |
| 4.2 基于Spark集群的GEP并行计算的加速比实验 | 第43-44页 |
| 4.2.1 实验的数据选取与处理 | 第43页 |
| 4.2.2 实验的评价指标 | 第43页 |
| 4.2.3 实验与结果分析 | 第43-44页 |
| 4.3 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基因表达式编程算法优化图像检索系统 | 第45-59页 |
| 5.1 基于内容的图像检索 | 第45-48页 |
| 5.1.1 图像特征信息匹配 | 第45-46页 |
| 5.1.2 图像单一特征 | 第46-47页 |
| 5.1.3 图像相似性度量 | 第47-48页 |
| 5.1.4 图像检索评价指标 | 第48页 |
| 5.2 GEP优化多特征的图像检索 | 第48-53页 |
| 5.2.1 单一特征图像检索的局限 | 第48页 |
| 5.2.2 GEP个体编码 | 第48-49页 |
| 5.2.3 GEP适应度函数设定 | 第49页 |
| 5.2.4 GEP进化终止条件 | 第49页 |
| 5.2.5 GEP优化权重算法流程 | 第49-50页 |
| 5.2.6 GEP优化多特征的图像检索系统架构 | 第50-53页 |
| 5.3 GEP优化多特征的图像检索的设计与实现 | 第53-58页 |
| 5.3.1 实验环境和工具 | 第53页 |
| 5.3.2 数据集 | 第53-54页 |
| 5.3.3 GEP参数 | 第54-55页 |
| 5.3.4 实验设计 | 第55-56页 |
| 5.3.5 实验结果与分析 | 第56-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
