人工免疫算法研究及其在数据挖掘上的应用
| 中文摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-19页 |
| ·引言 | 第6页 |
| ·人工免疫 | 第6-12页 |
| ·概述 | 第6-7页 |
| ·人工免疫研究概况 | 第7-10页 |
| ·人工免疫研究应用方向 | 第10-12页 |
| ·数据挖掘概况 | 第12-17页 |
| ·数据挖掘简史 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘定义 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘的任务模式 | 第14-16页 |
| ·数据挖掘研究方向 | 第16-17页 |
| ·本文研究目的和意义 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·意义 | 第18-19页 |
| 第二章 生物免疫概念 | 第19-24页 |
| ·生物免疫的发展历史 | 第19-20页 |
| ·生物免疫的一些基本概念 | 第20-21页 |
| ·生物免疫系统组成 | 第21-22页 |
| ·生物免疫系统响应过程 | 第22-24页 |
| 第三章 免疫算法对TSP问题求解的性能分析 | 第24-33页 |
| ·一般免疫算法简单分析 | 第24-25页 |
| ·TSP问题的描述 | 第25-26页 |
| ·基于免疫遗传算法的TSP问题求解 | 第26-31页 |
| ·编码与适应度函数 | 第26页 |
| ·初始化群体 | 第26-27页 |
| ·抗原及记忆细胞获取 | 第27页 |
| ·交叉算子 | 第27-28页 |
| ·亲和突变 | 第28-29页 |
| ·克隆选择机制 | 第29-30页 |
| ·抗体抑制和促进 | 第30-31页 |
| ·群体更新 | 第31页 |
| ·实验结果 | 第31-33页 |
| 第四章 基于人工免疫的频繁模式挖掘 | 第33-41页 |
| ·关联规则的挖掘模式 | 第33-34页 |
| ·基本概念和问题描述 | 第33页 |
| ·经典频集方法 | 第33-34页 |
| ·基于免疫策略的频繁模式挖掘算法 | 第34-37页 |
| ·基于免疫策略的频繁模式挖掘算法的动机 | 第34-35页 |
| ·事务—项目集信息表 | 第35-37页 |
| ·FDIA算法运行机制 | 第37-38页 |
| ·抗原聚类算法 | 第38页 |
| ·FDIA算法 | 第38-39页 |
| ·算法分析和实验结果 | 第39-41页 |
| 第五章 信息卡特征提取的免疫算法 | 第41-51页 |
| ·课题背景 | 第41-43页 |
| ·国内外已有的系统及其技术 | 第43页 |
| ·基于免疫算法的特征提取 | 第43-49页 |
| ·评价函数 | 第43-45页 |
| ·基于相关度的特征选择亲和力函数 | 第45-46页 |
| ·特征提取的免疫算法的实现 | 第46-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 个人简历 | 第57页 |
| 研究成果 | 第57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文(第一作者) | 第57页 |
