基于GEP挖掘的战争函数模型及应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 0 引言 | 第6-7页 |
| 1 数据挖掘概述 | 第7-15页 |
| ·数据挖掘的产生 | 第7页 |
| ·数据挖掘基本概念和术语 | 第7-10页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第10-12页 |
| ·概念/类描述：特征化和区分 | 第10页 |
| ·关联分析 | 第10-11页 |
| ·分类和预测 | 第11页 |
| ·聚类分析 | 第11页 |
| ·孤立点分析 | 第11-12页 |
| ·演变分析 | 第12页 |
| ·数据挖掘结果的评估 | 第12-13页 |
| ·模式的兴趣度 | 第12-13页 |
| ·产生所有有趣的模式 | 第13页 |
| ·仅产生有趣的模式 | 第13页 |
| ·数据挖掘的应用 | 第13-15页 |
| 2 基于基因表达式编程的函数关系挖掘方法 | 第15-17页 |
| ·函数关系表达式发现的特点 | 第15页 |
| ·基因表达式编程算法 | 第15-17页 |
| ·GEP 算法简介 | 第15-16页 |
| ·GEP 与传统遗传算法的比较 | 第16-17页 |
| 3 模糊数学基本概念 | 第17-20页 |
| ·模糊数学的研究内容 | 第17-18页 |
| ·模糊数学的应用 | 第18页 |
| ·模糊集的概念 | 第18-20页 |
| 4. 战争影响因素挖掘技术 | 第20-35页 |
| ·军事史料数据预处理 | 第20-30页 |
| ·军事史料的特点 | 第20-21页 |
| ·军史模糊数据变换 | 第21-27页 |
| ·采用军史信息熵（AHE）方法进行维归约 | 第27-30页 |
| ·用基因表达式编程挖掘战争胜负关系模型 | 第30-35页 |
| ·DPFA 动态精度调整适应度算法 | 第31-33页 |
| ·军事史料挖掘GEP 算法 | 第33-35页 |
| 5. 战争因素关系模型系统 | 第35-41页 |
| ·系统结构 | 第35-37页 |
| ·系统主要功能 | 第37-41页 |
| 6. 实验及结果分析 | 第41-52页 |
| ·战争影响因素函数关系挖掘实验 | 第41-46页 |
| ·战争因素关系模型程序实验 | 第46-50页 |
| ·对我军发展的思考 | 第50-52页 |
| 7 结束语 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的文章 | 第56-57页 |
| 声明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
