基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·贝叶斯网络的产生、发展 | 第11-12页 |
| ·贝叶斯网络的相关概念 | 第12-14页 |
| ·贝叶斯网络 | 第14-17页 |
| ·本文内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 量子遗传算法 | 第18-27页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·遗传算法 | 第18-19页 |
| ·量子计算基础知识 | 第19-20页 |
| ·量子遗传算法 | 第20-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习 | 第27-46页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·贝叶斯网络结构学习 | 第27-30页 |
| ·贝叶斯网络结构的似然计算 | 第30-37页 |
| ·利用量子遗传算法学习贝叶斯网络结构 | 第37-40页 |
| ·实验结果 | 第40-45页 |
| 实验一 | 第40-42页 |
| 实验二 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 改进的量子遗传算法学习贝叶斯网络结构 | 第46-61页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·混沌优化 | 第46-49页 |
| ·模糊决策优化 | 第49-57页 |
| ·改进的量子遗传算法 | 第57页 |
| ·实验结果 | 第57-60页 |
| 实验一 | 第57-58页 |
| 实验二 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 结束语 | 第61-62页 |
| ·论文工作总结 | 第61页 |
| ·未来工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第67页 |
