基于遗传模拟退火算法的范例推理的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-17页 |
| ·范例推理的发展历史与现状 | 第9-10页 |
| ·遗传算法的发展历史与现状 | 第10-14页 |
| ·模拟退火算法的发展历史与现状 | 第14-15页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第15-17页 |
| 第二章 范例推理 | 第17-28页 |
| ·CBR的提出及发展概况 | 第17页 |
| ·CBR原理及结构 | 第17-19页 |
| ·CBR系统的特点 | 第19-21页 |
| ·CBR的关键技术 | 第21-28页 |
| ·范例的表示及存储 | 第21-22页 |
| ·范例的检索技术 | 第22-24页 |
| ·范例的修正 | 第24-25页 |
| ·范例的学习和归纳 | 第25页 |
| ·范例库的维护 | 第25-28页 |
| 第三章 遗传模拟退火算法 | 第28-42页 |
| ·概述 | 第28页 |
| ·遗传算法 | 第28-34页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第28-30页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的工作过程 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的优缺点 | 第33-34页 |
| ·模拟退火算法 | 第34-38页 |
| ·模拟退火算法简介 | 第34-37页 |
| ·模拟退火算法的特点 | 第37-38页 |
| ·模拟退火算法参数实际选择 | 第38页 |
| ·遗传算法和模拟退火算法的结合 | 第38-41页 |
| ·遗传算法和模拟退火算法相结合的出发点 | 第38-39页 |
| ·遗传模拟退火算法的特点 | 第39-40页 |
| ·遗传模拟退火算法的基本步骤 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 遗传模拟退火在范例推理中的应用研究 | 第42-50页 |
| ·遗传模拟退火算法发现范例库中特征项的权值 | 第42-48页 |
| ·特征项赋权的基本技术 | 第42-44页 |
| ·用遗传模拟退火算法来发现特征项权值 | 第44-46页 |
| ·实验与结果分析 | 第46-48页 |
| ·基于遗传模拟退火算法的范例推理模型 | 第48-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 基于GA-SA的农户信用评估系统 | 第50-64页 |
| ·农户信用评估体系 | 第50-52页 |
| ·完善农户信用评估体系的必要性 | 第50-51页 |
| ·完善农户个人信用制度的设想 | 第51-52页 |
| ·农户信用评估的指标体系与方法 | 第52-54页 |
| ·评估指标体系的确立 | 第52-53页 |
| ·评估模型和方法的选择 | 第53-54页 |
| ·农户信用评估系统的设计与运用 | 第54-55页 |
| ·关键技术 | 第55-63页 |
| ·范例的检索方法 | 第55-56页 |
| ·用粗糙集理论进行属性约简 | 第56-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·论文的主要工作及创新点 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间的主要科研工作 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
