基因表达式编程在分类规则挖掘中的应用研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-15页 |
| ·论文选题及其研究意义 | 第12-13页 |
| ·选题的国内外研究现状 | 第13页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基因表达式编程概述 | 第15-28页 |
| ·演化计算及其分类 | 第15页 |
| ·遗传算法简介 | 第15-17页 |
| ·遗传程序设计简介 | 第17-18页 |
| ·基因表达式编程的起源和特点 | 第18-19页 |
| ·基因表达式编程的组织结构 | 第19-23页 |
| ·基因的结构和功能组织 | 第19-20页 |
| ·多基因染色体及连接函数 | 第20-21页 |
| ·细胞和连接函数的进化 | 第21-23页 |
| ·GEP中的遗传算子 | 第23-27页 |
| ·复制算子 | 第23页 |
| ·变异算子 | 第23-24页 |
| ·转座和插入序列元素算子 | 第24-25页 |
| ·重组算子 | 第25-27页 |
| ·GEP编码特点的分析 | 第27-28页 |
| 第三章 基因表达式编程的应用研究 | 第28-32页 |
| ·用GEP求解一个简单的符号回归问题 | 第28-29页 |
| ·GEP在预测中的应用 | 第29-31页 |
| ·用 GEP对预测问题建模 | 第29-30页 |
| ·结果比较 | 第30-31页 |
| ·函数发现算法改进的方向 | 第31页 |
| ·GEP在其它问题中的应用 | 第31-32页 |
| 第四章 分类规则挖掘研究 | 第32-40页 |
| ·数据挖掘概述 | 第32页 |
| ·分类规则挖掘方法概述 | 第32-36页 |
| ·决策树 | 第33-35页 |
| ·神经网络 | 第35-36页 |
| ·其它分类方法 | 第36页 |
| ·遗传分类器 | 第36-38页 |
| ·遗传算法分类器 | 第36-37页 |
| ·遗传程序设计分类器 | 第37-38页 |
| ·分类规则挖掘中的若干问题 | 第38-40页 |
| 第五章 用基因表达式编程技术挖掘简洁的分类规则 | 第40-48页 |
| ·基本的GEP分类方法 | 第40-41页 |
| ·改进的GEP分类方法 | 第41-42页 |
| ·两种GEP分类方法的比较 | 第42-43页 |
| ·一种挖掘简洁的分类规则的GEP分类方法 | 第43-46页 |
| ·关于 GEP中基因内区的讨论 | 第43-44页 |
| ·挖掘简洁的分类规则的 GEP分类方法 | 第44-45页 |
| ·试验的参数设置 | 第45-46页 |
| ·试验结果比较 | 第46页 |
| ·本章总结 | 第46-48页 |
| 第六章 结论 | 第48-50页 |
| ·论文的主要工作 | 第48页 |
| ·论文的后续工作 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
