基于启发式遗传算法的属性约简方法研究
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·概述 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第2章 空间数据挖掘的基本理论 | 第14-25页 |
| ·数据挖掘和知识发现 | 第14页 |
| ·空间数据挖掘的概念和特点 | 第14-15页 |
| ·空间数据挖掘的概念 | 第14-15页 |
| ·空间数据挖掘的特点 | 第15页 |
| ·空间数据挖掘发现的知识类型 | 第15-16页 |
| ·空间数据挖掘的体系结构 | 第16-17页 |
| ·空间数据挖掘的基本过程 | 第17-18页 |
| ·空间数据挖掘的理论和方法 | 第18-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 粗糙集及遗传算法相关理论 | 第25-34页 |
| ·粗糙集理论的基本概念 | 第25-28页 |
| ·粗糙集的概念 | 第25-26页 |
| ·上、下近似集及边界集 | 第26页 |
| ·正、负域的概念 | 第26页 |
| ·粗糙集的集合表示 | 第26-27页 |
| ·粗糙集在空间数据挖掘中的应用 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的相关知识 | 第28-32页 |
| ·遗传算法适合解决的问题 | 第29页 |
| ·遗传算法的特性 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的关键问题 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 知识表达系统与决策表相关知识 | 第34-41页 |
| ·知识表达系统 | 第34-35页 |
| ·知识的分类概念 | 第34-35页 |
| ·知识表达系统 | 第35页 |
| ·决策表与决策表属性约简 | 第35-38页 |
| ·决策表的概念 | 第35-36页 |
| ·决策表属性约简 | 第36-37页 |
| ·信息熵表示的决策表属性核及属性重要性 | 第37-38页 |
| ·决策表值约简 | 第38-40页 |
| ·核值的定义 | 第39页 |
| ·一般值约简算法 | 第39页 |
| ·启发式值约简算法 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 基于启发式遗传算法的属性约简算法 | 第41-61页 |
| ·空间数据的获取及基于粗集的空间数据预处理 | 第41-44页 |
| ·空间数据的获取方法 | 第41页 |
| ·基于粗集的空间数据预处理方法 | 第41-44页 |
| ·基于传统遗传算法的属性约简算法 | 第44-46页 |
| ·HGAAR算法的基本思想 | 第46-47页 |
| ·HGAAR算法的基本框架 | 第47-49页 |
| ·算法的描述 | 第47页 |
| ·算法的流程 | 第47-48页 |
| ·算法的表示 | 第48-49页 |
| ·HGAAR算法的实现技术 | 第49-54页 |
| ·编码选择和初始种群 | 第49-51页 |
| ·适应度函数的确定 | 第51页 |
| ·选择算子 | 第51-52页 |
| ·交叉和变异规则 | 第52-53页 |
| ·修正校验算子 | 第53-54页 |
| ·算法终止规则 | 第54页 |
| ·HGAAR算法并行实现 | 第54-56页 |
| ·HGAAR算法的实验及分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及取得的科研成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
