| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·国内外研究概况 | 第10-11页 |
| ·本文安排 | 第11-13页 |
| 第二章 多表达式编程 | 第13-31页 |
| ·演化算法简介 | 第13-16页 |
| ·遗传算法 | 第14-15页 |
| ·遗传程序设计 | 第15-16页 |
| ·基因表达式编程（GEP） | 第16-24页 |
| ·标准 GEP 算法过程 | 第16-18页 |
| ·染色体表示 | 第18-21页 |
| ·适应度函数 | 第21页 |
| ·遗传算子 | 第21-22页 |
| ·解码 | 第22-24页 |
| ·多表达式编程（MEP） | 第24-28页 |
| ·多表达式编程算法 | 第25-26页 |
| ·染色体表示 | 第26-28页 |
| ·适应度函数 | 第28页 |
| ·遗传算子 | 第28页 |
| ·GP、GEP 与 MEP 的比较 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 关联规则挖掘 | 第31-37页 |
| ·数据挖掘 | 第31-32页 |
| ·关联规则挖掘 | 第32-33页 |
| ·传统关联规则挖掘算法分析 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第四章 算法改进及其在规则挖掘中的应用 | 第37-59页 |
| ·MGEP 算法在规则挖掘中的应用 | 第37-39页 |
| ·MGEP 算法设计 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-39页 |
| ·改进的 MEP 算法在规则挖掘中的应用 | 第39-47页 |
| ·MEP 算法遗传算子的设计 | 第40-44页 |
| ·适应度函数的设计 | 第44-45页 |
| ·MEP 算法设计 | 第45-46页 |
| ·实验结果及分析 | 第46-47页 |
| ·改进的 MEP 与差分演化融合算法在规则挖掘中的应用 | 第47-51页 |
| ·差分演化算法 | 第47-48页 |
| ·MEP 与差分演化融合算法 | 第48-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-51页 |
| ·改进的 MEP 与模拟退火融合算法在规则挖掘中的应用 | 第51-56页 |
| ·模拟退火算法 | 第51-53页 |
| ·MEP 与模拟退火融合算法 | 第53-55页 |
| ·实验结果及分析 | 第55-56页 |
| ·实验结果对比分析 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-67页 |
| 作者简介 | 第67-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第69页 |