Hopfield网络、遗传算法的数据挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·关联规则挖掘 | 第10页 |
| ·Hopfield网络 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 Hopfield网络、遗传算法理论基础 | 第13-28页 |
| ·Hopfield网络 | 第13-19页 |
| ·人工神经网络综述 | 第13-14页 |
| ·Hopfield网络的基本结构 | 第14-16页 |
| ·Hopfield网络的电路模型与动态方程 | 第16-17页 |
| ·Hopfield网络的能量函数与稳定性 | 第17-19页 |
| ·Hopfield网络与优化计算 | 第19页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第19-28页 |
| ·遗传算法的特点 | 第19-20页 |
| ·遗传算法的操作 | 第20-24页 |
| ·遗传个体的表示 | 第20-21页 |
| ·适应度函数 | 第21-22页 |
| ·遗传算子 | 第22-24页 |
| ·遗传算法的一般实现 | 第24-25页 |
| ·并行遗传算法 | 第25-28页 |
| 第三章 基于遗传算法的Hopfield网络 | 第28-36页 |
| ·综述 | 第28页 |
| ·现有遗传算法训练Hopfield网络的方法 | 第28-29页 |
| ·遗传算法训练Hopfield网络的局限 | 第28-29页 |
| ·几种基于遗传算法的Hopfield网络进化方法 | 第29页 |
| ·基于全局进化的Hopfield网络优化算法 | 第29-30页 |
| ·基于局部进化的Hopfield网络优化算法 | 第30-36页 |
| ·算法综述 | 第30-31页 |
| ·算法实现 | 第31-33页 |
| ·Hopfield网络局部区域能量函数分析 | 第33-36页 |
| 第四章 关联规则挖掘概述 | 第36-42页 |
| ·关联规则的基本概念 | 第36-37页 |
| ·关联规则的种类 | 第37页 |
| ·关联规则挖掘算法 | 第37-42页 |
| ·基于Apriori的算法 | 第38-40页 |
| ·其他挖掘方法 | 第40-42页 |
| 第五章 基于Hopfield网络的关联规则挖掘 | 第42-47页 |
| ·确定频繁项集 | 第42-45页 |
| ·发现频繁项集的步骤 | 第43页 |
| ·构造Hopfield网络的能量函数 | 第43-45页 |
| ·计算权值和偏量 | 第45页 |
| ·确定参数 | 第45页 |
| ·生成关联规则 | 第45-47页 |
| 结束语 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第53页 |
| 1、发表的学术论文 | 第53页 |
| 2、参加的科研项目 | 第53页 |
