人机协同演化算法研究
| 摘要 | 第9-11页 |
| ABSTRACT | 第11-13页 |
| 1 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 人机协同演化研究意义 | 第17-18页 |
| 1.4 论文的结构和安排 | 第18-20页 |
| 2 人机协同演化算法概述 | 第20-36页 |
| 2.1 人机协同演化的基本原理 | 第20-24页 |
| 2.2 人机协同演化的理论基础 | 第24-27页 |
| 2.2.1 演化计算 | 第24-25页 |
| 2.2.2 交互式演化计算 | 第25-27页 |
| 2.3 人机协同演化的应用 | 第27-28页 |
| 2.4 人机协同演化的核心问题 | 第28-32页 |
| 2.4.1 人机交互方式 | 第29-30页 |
| 2.4.2 演化加速 | 第30-31页 |
| 2.4.3 代理评价模型 | 第31-32页 |
| 2.4.4 自适应切换机制 | 第32页 |
| 2.5 人机协同演化算法的评价 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于DE的人机协同演化系统及算法 | 第36-66页 |
| 3.1 模型的提出 | 第36-38页 |
| 3.2 人机协同演化系统流程 | 第38-41页 |
| 3.3 基于DE的人机协同演化系统 | 第41-48页 |
| 3.3.1 演化算子 | 第41-43页 |
| 3.3.2 人机交互界面 | 第43-44页 |
| 3.3.3 切换机制 | 第44-48页 |
| 3.4 可编辑特征分析 | 第48-51页 |
| 3.4.1 基于熵的可编辑特征 | 第49-50页 |
| 3.4.2 基于辨别因子的可编辑特征 | 第50-51页 |
| 3.5 算法描述 | 第51-52页 |
| 3.6 在卡通人脸设计中的应用 | 第52-64页 |
| 3.6.1 卡通人脸设计问题与个体编码 | 第52-54页 |
| 3.6.2 实验设计及参数设置 | 第54-58页 |
| 3.6.3 实验结果及分析 | 第58-64页 |
| 3.7 本章小结 | 第64-66页 |
| 4 局部替换策略在人机协同演化算法中的应用 | 第66-84页 |
| 4.1 局部替换策略的提出 | 第67-68页 |
| 4.2 精英种群的产生 | 第68-70页 |
| 4.3 局部替换策略的人机交互界面 | 第70-71页 |
| 4.4 基于局部替换策略的人机协同演化算法 | 第71-73页 |
| 4.5 在图像检索中的应用 | 第73-83页 |
| 4.5.1 图像检索与个体编码 | 第74-77页 |
| 4.5.2 基因型个体与显型个体之间的映射与匹配 | 第77页 |
| 4.5.3 基于USCEC的图像检索 | 第77-79页 |
| 4.5.4 训练样本的产生及特征权重调整 | 第79-80页 |
| 4.5.5 实验结果及分析 | 第80-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-84页 |
| 5 基于反向学习策略的人机协同演化算法 | 第84-104页 |
| 5.1 反向学习及其演化加速作用 | 第84-94页 |
| 5.1.1 反向学习原理 | 第84-86页 |
| 5.1.2 透镜反向学习策略 | 第86-87页 |
| 5.1.3 基于透镜反向学习策略的演化加速 | 第87-88页 |
| 5.1.4 实验及其结果 | 第88-94页 |
| 5.2 基于透镜反向学习的人机协同演化算法 | 第94页 |
| 5.3 在模拟用户模型中的实验 | 第94-96页 |
| 5.3.1 模拟用户空间的建立 | 第95页 |
| 5.3.2 演化策略及参数设置 | 第95-96页 |
| 5.3.3 对比实验结果 | 第96页 |
| 5.4 在卡通人脸设计中的应用 | 第96-102页 |
| 5.4.1 人机交互界面设计 | 第98页 |
| 5.4.2 实验环境的建立 | 第98-100页 |
| 5.4.3 实验结果及分析 | 第100-102页 |
| 5.5 本章小结 | 第102-104页 |
| 6 人机协同演化中的代理评价模型 | 第104-120页 |
| 6.1 代理模型的提出 | 第104-105页 |
| 6.2 基于有向图的用户偏好 | 第105-107页 |
| 6.3 基于极限学习机的用户偏好学习 | 第107-114页 |
| 6.3.1 训练数据的获取 | 第107-108页 |
| 6.3.2 极限学习机 | 第108-111页 |
| 6.3.3 透镜反学习粒子群算法 | 第111-112页 |
| 6.3.4 粒子群极限学习机 | 第112-114页 |
| 6.3.5 基于粒子群极限学习机的用户偏好学习 | 第114页 |
| 6.4 在卡通人脸设计中的应用 | 第114-116页 |
| 6.4.1 参数设置 | 第115页 |
| 6.4.2 实验结果及分析 | 第115-116页 |
| 6.5 本章小结 | 第116-120页 |
| 7 总结与展望 | 第120-124页 |
| 7.1 全文总结 | 第120-122页 |
| 7.2 未来工作展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 攻博期间发表的科研成果目录 | 第134-136页 |
| 致谢 | 第136页 |
