遗传规划算法在数据分类中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 引言 | 第9-11页 |
| ·研究目的及意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2 数据分类知识回顾 | 第11-15页 |
| ·数据分类的概念 | 第11页 |
| ·数据分类的常见方法 | 第11-14页 |
| ·贝叶斯分类法 | 第11-12页 |
| ·决策树分类法 | 第12-13页 |
| ·神经网络分类法 | 第13-14页 |
| ·KNN 分类方法 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 3 进化计算 | 第15-25页 |
| ·进化算法 | 第15-16页 |
| ·遗传算法 | 第15-16页 |
| ·进化策略 | 第16页 |
| ·进化规划 | 第16页 |
| ·遗传规划的基本原理 | 第16-24页 |
| ·初始群体的生成 | 第17-18页 |
| ·适应度度量 | 第18-20页 |
| ·遗传操作 | 第20-23页 |
| ·遗传规划操作参数 | 第23-24页 |
| ·终止准则 | 第24页 |
| ·结果标定 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 4 遗传规划分类器设计 | 第25-30页 |
| ·分类器进化过程及原理 | 第25-26页 |
| ·类边界的确定 | 第26-28页 |
| ·初始种群生成方法 | 第28页 |
| ·分类器适应度函数的构造 | 第28-29页 |
| ·函数集 | 第29页 |
| ·分类器终止条件 | 第29-30页 |
| 5 遗传规划分类器实验 | 第30-35页 |
| ·实验数据 | 第30-32页 |
| ·遗传规划参数设置 | 第32页 |
| ·实验方法 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-34页 |
| ·实验结果分析 | 第34-35页 |
| 6 遗传规划分类器性能分析及改进 | 第35-45页 |
| ·影响分类器进化时间的主要因素分析 | 第35-40页 |
| ·种群规模对进化时间的影响 | 第35-36页 |
| ·基因内区对进化时间的影响 | 第36-40页 |
| ·遗传规划分类器的改进 | 第40-45页 |
| ·加入规模控制因子的适应度函数 | 第40-43页 |
| ·修正参数方法 | 第43-45页 |
| 7 结论与展望 | 第45-46页 |
| ·本文的主要工作 | 第45页 |
| ·对未来工作的展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 附录A：动态边界确定程序 | 第50-53页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 作者简介 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
