基因表达式编程集成算法研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究动机 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·本论文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·本论文的组织结构 | 第18-20页 |
| 第二章 基因表达式编程 | 第20-32页 |
| ·遗传算法 | 第20-21页 |
| ·遗传程序设计 | 第21-22页 |
| ·基因表达式编程 | 第22-31页 |
| ·GEP的基因结构与编码 | 第22-24页 |
| ·GEP的遗传操作算子 | 第24-29页 |
| ·GEP的适应值函数 | 第29-31页 |
| ·基因表达式编程的算法总体描述 | 第31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 基于GEP集成的演化建模算法 | 第32-72页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·GEP过度拟合 | 第32-33页 |
| ·GEP集成的演化建模算法 | 第33-36页 |
| ·GEP集成 | 第33-34页 |
| ·GEP集成的泛化误差 | 第34-36页 |
| ·GEP集成算法 | 第36页 |
| ·实验与分析 | 第36-71页 |
| ·无噪声数据集实验 | 第37-51页 |
| ·带噪声数据集实验 | 第51-62页 |
| ·GEP集成参数影响分析 | 第62-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第四章 基于热力学迁移策略的并行GEP集成 | 第72-88页 |
| ·引言 | 第72页 |
| ·传统并行GEP的不足 | 第72-73页 |
| ·热力学迁移策略的并行GEP | 第73-77页 |
| ·TDPGEP的并行实现方法 | 第73-74页 |
| ·热力学迁移策略相关概念 | 第74-75页 |
| ·热力学迁移策略算子 | 第75-77页 |
| ·TDPGEP算法 | 第77页 |
| ·热力学迁移策略的并行GEP集成算法 | 第77页 |
| ·实验与分析 | 第77-86页 |
| ·均方误差比较实验 | 第78-82页 |
| ·并行加速比实验 | 第82-86页 |
| ·本章小结 | 第86-88页 |
| 第五章 基于GPU的并行GEP集成 | 第88-107页 |
| ·引言 | 第88页 |
| ·CUDA简介 | 第88-91页 |
| ·CUDA编程模型 | 第88-90页 |
| ·CUDA存储模型 | 第90-91页 |
| ·基于GPU的并行GEP集成 | 第91-97页 |
| ·GEP集成的串并行计算子任务划分 | 第91-92页 |
| ·存储空间划分 | 第92-93页 |
| ·Kernel函数的具体实现 | 第93-97页 |
| ·实验与分析 | 第97-106页 |
| ·均方误差比较实验 | 第97-102页 |
| ·GPU并行加速比实验 | 第102-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 第六章 总结与展望 | 第107-109页 |
| ·主要研究成果及创新 | 第107-108页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第108-109页 |
| 参考文献 | 第109-117页 |
| 作者在攻读博士学位期间发表的主要学术论文 | 第117-118页 |
| 致谢 | 第118页 |
