基因表达式编程研究及其在函数挖掘中的应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·本文主要研究工作 | 第10-12页 |
| 第二章 函数挖掘概述 | 第12-16页 |
| ·数据挖掘 | 第12-14页 |
| ·数据挖掘的意义 | 第12页 |
| ·数据挖掘的概念 | 第12-13页 |
| ·数据挖掘的功能 | 第13-14页 |
| ·函数挖掘概述 | 第14-16页 |
| ·函数挖掘的特点 | 第14-15页 |
| ·函数挖掘的研究现状 | 第15-16页 |
| 第三章 基因表达式编程及算法改进 | 第16-39页 |
| ·基因表达式编程的研究现状 | 第16-17页 |
| ·基因表达式编程的关键技术 | 第17-31页 |
| ·终结符和函数 | 第17-18页 |
| ·编码结构 | 第18-24页 |
| ·适应度函数 | 第24-25页 |
| ·遗传操作 | 第25-29页 |
| ·数值常量 | 第29-30页 |
| ·GEP 算法的基本流程 | 第30-31页 |
| ·基因表达式编程算法的改进 | 第31-39页 |
| ·维持种群多样性——逆淘汰机制 | 第31-33页 |
| ·提高 GEP 的进化效率 | 第33-36页 |
| ·无树解码的改进算法 | 第36-38页 |
| ·数值常量的确定 | 第38-39页 |
| 第四章 基因表达式编程在函数挖掘中的应用 | 第39-44页 |
| ·函数挖掘的一般方法 | 第39-40页 |
| ·函数挖掘的步骤 | 第39页 |
| ·函数挖掘的传统方法 | 第39-40页 |
| ·基于基因表达式编程的函数挖掘 | 第40-44页 |
| ·函数表达式的编码 | 第40-41页 |
| ·适应度函数的确定 | 第41-42页 |
| ·遗传操作 | 第42-44页 |
| 第五章 相关实验与分析 | 第44-56页 |
| ·实验环境和数据选择 | 第44-45页 |
| ·实验平台配置 | 第44页 |
| ·实验数据的选择 | 第44-45页 |
| ·一元函数挖掘实验 | 第45-46页 |
| ·二元函数挖掘实验 | 第46-48页 |
| ·多元函数挖掘实验 | 第48-56页 |
| ·UCI（Iris）测试数据 | 第48-51页 |
| ·山东省汽车保有量预测 | 第51-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文工作总结 | 第56页 |
| ·未来工作展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
