| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第20-25页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第20-23页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第23-25页 |
| 第二章 二元蚁群优化算法及属性选择研究概述 | 第25-37页 |
| 2.1 BACO算法研究综述 | 第25-30页 |
| 2.1.1 BACO算法基本模型 | 第25-27页 |
| 2.1.2 BACO算法研究进展 | 第27-29页 |
| 2.1.3 BACO算法存在的问题 | 第29-30页 |
| 2.2 属性选择相关理论概述 | 第30-36页 |
| 2.2.1 属性选择的定义及主要步骤 | 第31-32页 |
| 2.2.2 属性选择问题常用解决方法 | 第32-34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 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 生命周期二元蚁群优化算法结合分形维数求解属性选择问题 | 第37-52页 |
| 3.1 LCBBACO算法的提出 | 第37-39页 |
| 3.1.1 LCBBACO算法主要思想 | 第37-38页 |
| 3.1.2 LCBBACO算法具体构造 | 第38-39页 |
| 3.2 LCBBACO算法具体步骤 | 第39-40页 |
| 3.3 LCBBACO算法性能分析 | 第40-43页 |
| 3.3.1 LCBBACO算法收敛性分析 | 第40-41页 |
| 3.3.2 LCBBACO算法时间复杂度分析 | 第41-42页 |
| 3.3.3 LCBBACO算法空间复杂度分析 | 第42-43页 |
| 3.4 LCBBACO结合FD求解属性选择问题 | 第43-44页 |
| 3.5 仿真实验 | 第44-50页 |
| 3.5.1 实验设置 | 第44页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第44-46页 |
| 3.5.3 与其它属性选择方法实验结果对比 | 第46-47页 |
| 3.5.4 参数对算法性能的影响分析 | 第47-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 第四章 带粒子优化特征二元蚁群优化算法结合分形维数求解属性选择问题 | 第52-69页 |
| 4.1 PBACO算法的提出 | 第52-53页 |
| 4.2 PBACO算法设计 | 第53-57页 |
| 4.2.1 一维bug人工生命模型 | 第53页 |
| 4.2.2 二元群智能算法一维二值细胞自动机模型统一框架 | 第53-54页 |
| 4.2.3 BPSO算法到BACO算法的映射 | 第54-56页 |
| 4.2.4 PBACO算法收敛性说明 | 第56-57页 |
| 4.3 PBACO算法结合FD求解属性选择问题 | 第57-61页 |
| 4.3.1 算法总体描述 | 第57页 |
| 4.3.2 算法具体构造 | 第57-59页 |
| 4.3.3 算法主要步骤 | 第59页 |
| 4.3.4 算法时间复杂度分析 | 第59-61页 |
| 4.3.5 算法空间复杂度分析 | 第61页 |
| 4.4 仿真实验 | 第61-68页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第61-62页 |
| 4.4.2 实验结果分析 | 第62-63页 |
| 4.4.3 与其它算法的属性选择结果比较 | 第63-66页 |
| 4.4.4 PBACO算法与单独运行BACO算法评价次数对比分析 | 第66页 |
| 4.4.5 参数对算法性能的影响分析 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第五章 协同进化二元蚁群优化算法结合分形维数求解多任务属性选择问题 | 第69-90页 |
| 5.1 多任务处理及其研究进展 | 第69-72页 |
| 5.2 多任务处理和多目标优化的区别 | 第72-73页 |
| 5.3 CBACO算法提出 | 第73-74页 |
| 5.4 CBACO算法设计 | 第74-77页 |
| 5.4.1 BACO算法结合FD求解单个属性选择问题 | 第74-75页 |
| 5.4.2 CBACO算法结合FD求解多任务属性选择问题 | 第75-77页 |
| 5.5 仿真实验 | 第77-89页 |
| 5.5.1 实验设置 | 第79-80页 |
| 5.5.2 BACO+FD与CBACO+FD属性选择实验结果对比分析 | 第80-86页 |
| 5.5.3 参数γ取值对多任务属性选择问题解的影响分析 | 第86-88页 |
| 5.5.4 初始信息素分布对多任务属性选择问题解的影响分析 | 第88-89页 |
| 5.6 本章小结 | 第89-90页 |
| 第六章 协同进化二元蚁群优化算法结合分形维数在雾霾预测中的应用 | 第90-100页 |
| 6.1 雾霾污染及预测简要概述 | 第90-92页 |
| 6.2 CBACO结合FD约简多个城市雾霾数据集 | 第92-94页 |
| 6.3 CBACO结合FD约简多个城市雾霾数据集仿真实验 | 第94-97页 |
| 6.3.1 测试数据集 | 第94页 |
| 6.3.2 实验结果分析 | 第94-97页 |
| 6.4 雾霾预测仿真实验分析 | 第97-99页 |
| 6.5 本章小结 | 第99-100页 |
| 第七章 总结与展望 | 第100-102页 |
| 7.1 本文总结 | 第100-101页 |
| 7.2 研究展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-115页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第115页 |
