基于多表达式编程的分类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题和研究意义 | 第9-10页 |
| ·分类问题的概述 | 第10-15页 |
| ·分类的基本概念 | 第10-11页 |
| ·分类算法的简介 | 第11-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文主要工作 | 第16-17页 |
| 第二章 多表达式编程概述 | 第17-29页 |
| ·遗传程序设计(GP) | 第17-19页 |
| ·基因表达式编程(GEP) | 第19-23页 |
| ·GEP 的基本原理 | 第19页 |
| ·GEP 算法的基因结构 | 第19-20页 |
| ·GEP 算法的适应度函数 | 第20-21页 |
| ·GEP 的遗传操作 | 第21-23页 |
| ·多表达式编程(MEP) | 第23-27页 |
| ·MEP 的编码方式 | 第23页 |
| ·MEP 算法描述 | 第23-24页 |
| ·MEP 的适应度函数 | 第24-25页 |
| ·MEP 的遗传算子 | 第25-27页 |
| ·多表达式编程的特点分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 改进的 MEP 分类算法 | 第29-39页 |
| ·问题的提出 | 第29页 |
| ·算法的设计 | 第29-36页 |
| ·编码方式 | 第29-31页 |
| ·初始化种群 | 第31页 |
| ·选择策略 | 第31-33页 |
| ·适应度函数 | 第33-34页 |
| ·遗传算子 | 第34-36页 |
| ·算法的描述 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第39-48页 |
| ·数据预处理 | 第39页 |
| ·程序的实现 | 第39-40页 |
| ·实验与结论 | 第40-47页 |
| ·实验 1：Iris 数据集 | 第40-43页 |
| ·实验 2：Pima 数据集 | 第43-44页 |
| ·实验 3：Glass 数据集 | 第44-46页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 作者简介 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第54页 |
