| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第22-27页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第22-24页 |
| 1.2 本文研究内容 | 第24-25页 |
| 1.3 组织结构 | 第25页 |
| 1.4 创新点 | 第25-27页 |
| 第二章 相关工作 | 第27-41页 |
| 2.1 AFSA研究综述 | 第27-30页 |
| 2.1.1 AFSA基本模型 | 第27-28页 |
| 2.1.2 AFSA研究进展 | 第28-30页 |
| 2.1.3 AFSA存在的问题 | 第30页 |
| 2.2 属性选择相关理论概述 | 第30-36页 |
| 2.2.1 属性选择的定义及步骤 | 第31-33页 |
| 2.2.2 属性选择问题常用解决方法 | 第33-34页 |
| 2.2.3 基于分形维数的属性选择问题研究进展 | 第34-36页 |
| 2.3 集成剪枝相关理论概述 | 第36-40页 |
| 2.3.1 集成剪枝的定义及步骤 | 第36-38页 |
| 2.3.2 集成剪枝问题研究进展 | 第38-40页 |
| 2.3.3 目前集成剪枝方法存在的问题 | 第40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 并行二元人工鱼群算法结合分形维数的属性选择方法 | 第41-53页 |
| 3.1 PBAFSA的提出 | 第41-43页 |
| 3.2 PBAFSA的具体步骤 | 第43-44页 |
| 3.3 PBAFSA的性能分析 | 第44-45页 |
| 3.3.1 PBAFSA的收敛性分析 | 第44-45页 |
| 3.3.2 PBAFSA的时间复杂度分析 | 第45页 |
| 3.3.3 PBAFSA的空间复杂度分析 | 第45页 |
| 3.4 PBAFSA结合FD属性选择方法 | 第45-46页 |
| 3.4.1 属性选择模型思想描述 | 第45-46页 |
| 3.4.2 属性选择模型构建 | 第46页 |
| 3.5 实验结果与分析 | 第46-52页 |
| 3.5.1 实验环境及参数设置 | 第46-47页 |
| 3.5.2 实验数据集 | 第47页 |
| 3.5.3 结果及分析 | 第47-49页 |
| 3.5.4 参数分析 | 第49-52页 |
| 3.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第四章 协同进化二元人工鱼群算法结合多重分形的属性选择方法 | 第53-64页 |
| 4.1 CBAFSA的提出 | 第53-56页 |
| 4.2 CBAFSA的具体步骤和复杂度分析 | 第56-58页 |
| 4.2.1 CBAFSA具体步骤 | 第56-57页 |
| 4.2.2 CBAFSA复杂度分析 | 第57-58页 |
| 4.3 CBAFSA结合MFD的属性选择方法 | 第58-59页 |
| 4.3.1 属性选择模型思想描述 | 第58页 |
| 4.3.2 属性选择模型构建 | 第58-59页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第59-63页 |
| 4.4.1 实验环境及参数设置 | 第59页 |
| 4.4.2 实验数据集 | 第59页 |
| 4.4.3 结果预测及分析 | 第59-62页 |
| 4.4.4 参数分析 | 第62-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 第五章 改进二元人工鱼群算法结合双错测度的集成剪枝方法 | 第64-80页 |
| 5.1 JBAFSA的提出 | 第64-67页 |
| 5.2 IBAFSA的具体步骤 | 第67页 |
| 5.3 IBAFSA结合DF的集成剪枝方法 | 第67-71页 |
| 5.3.1 基分类器池的构建 | 第67页 |
| 5.3.2 基于DF的预剪枝 | 第67-69页 |
| 5.3.3 基于IBAFSA的二次剪枝 | 第69-70页 |
| 5.3.4 IBAFDEP步骤 | 第70页 |
| 5.3.5 IBAFDEP复杂度分析 | 第70-71页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第71-79页 |
| 5.4.1 在UCI数据集上结果分析 | 第71-75页 |
| 5.4.2 参数分析 | 第75-77页 |
| 5.4.3 IBAFDEP在雾霾预测中的应用 | 第77-79页 |
| 5.5 本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 反向二元人工鱼群结合双错测度的集成剪枝方法 | 第80-98页 |
| 6.1 RBAFSA的提出 | 第80-81页 |
| 6.2 RBAFSA的具体步骤 | 第81-82页 |
| 6.3 RBAFSA结合DF的集成剪枝方法 | 第82-84页 |
| 6.3.1 基分类器池的构建 | 第82页 |
| 6.3.2 基于DF的预剪枝 | 第82页 |
| 6.3.3 基于RBAFSA的二次剪枝 | 第82-83页 |
| 6.3.4 RBAFDEP的步骤 | 第83页 |
| 6.3.5 RBAFDEP的复杂度分析 | 第83-84页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第84-96页 |
| 6.4.1 在UCI数据集上的结果分析 | 第85-92页 |
| 6.4.2 参数分析 | 第92-94页 |
| 6.4.3 RBAFDEP在雾霾预测中的应用 | 第94-96页 |
| 6.5 本章小结 | 第96-98页 |
| 第七章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 7.1 本文总结 | 第98-99页 |
| 7.2 研究展望 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-111页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第111-112页 |
