| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景与意义 | 第9页 |
| ·本课题的国内外发展现状 | 第9-11页 |
| ·本课题研究的主要内容 | 第11页 |
| ·本文组织 | 第11-13页 |
| 第2章 遗传算法介绍 | 第13-22页 |
| ·遗传算法简介 | 第13-16页 |
| ·一个利用遗传算法提取符号值分类规则的例子 | 第16-22页 |
| 第3章 利用遗传算法提取符号值分类规则算法 | 第22-29页 |
| ·PITTSBURGH方法 | 第22-26页 |
| ·GABIL系统 | 第22-23页 |
| ·GAssist系统 | 第23-25页 |
| ·GIL系统 | 第25-26页 |
| ·其它方法 | 第26-29页 |
| ·Michigan方法 | 第26页 |
| ·Iterative Rule Learning方法 | 第26-27页 |
| ·YUAN方法 | 第27-29页 |
| 第4章 利用遗传算法提取符号值分类规则算法改进 | 第29-43页 |
| ·提高规则集的泛化能力和系统效率 | 第29-36页 |
| ·一种新的种群初始化方法 | 第29-30页 |
| ·引入适应值尺度变换 | 第30页 |
| ·改进的等级选择算子 | 第30-32页 |
| ·新的GA终止标准 | 第32页 |
| ·实验结果及分析 | 第32-36页 |
| ·适应度函数的改进 | 第36-40页 |
| ·基于MDL的适应度函数分析 | 第36-37页 |
| ·对基于MDL的适应度函数的修正 | 第37-39页 |
| ·对基于MDL的适应度函数的改进 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-43页 |
| 第5章 总结与展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-47页 |
| 攻读硕士学位期间科研工作情况 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48页 |