基于GEP和RS的大数据集分类模型研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·研究历史与现状 | 第11-13页 |
| ·分类模型研究历史与现状 | 第11-12页 |
| ·粗糙集研究历史与现状 | 第12页 |
| ·GEP研究历史与现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关基础知识 | 第15-24页 |
| ·分类模型概述 | 第15-16页 |
| ·分类模型介绍 | 第15页 |
| ·分类过程 | 第15页 |
| ·分类模型中的算法介绍 | 第15-16页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第16-20页 |
| ·粗糙集理论介绍 | 第16-17页 |
| ·粗糙集的相关概念 | 第17-19页 |
| ·粗糙集属性约简的基本算法 | 第19-20页 |
| ·基因表达式编程相关知识 | 第20-23页 |
| ·GEP中的基因 | 第21-22页 |
| ·GEP的基本操作 | 第22页 |
| ·适应度函数的选择 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于GEP的粗糙集属性约简方法 | 第24-35页 |
| ·属性约简 | 第24页 |
| ·GEP粗糙集属性约简算法设计 | 第24-28页 |
| ·编码方法 | 第25页 |
| ·ARRS-GEP的适应度函数 | 第25-26页 |
| ·遗传操作 | 第26-27页 |
| ·算法终止条件 | 第27-28页 |
| ·GEP粗糙集属性约简算法的基本框架 | 第28-30页 |
| ·实验 | 第30-34页 |
| ·分析与讨论 | 第34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于RS和GEP的大数据集分类模型 | 第35-47页 |
| ·大数据集分类模型的构建 | 第35-37页 |
| ·准备数据 | 第37-38页 |
| ·数据的预处理 | 第38-43页 |
| ·数据清理 | 第38页 |
| ·数据离散化 | 第38-41页 |
| ·临界值等宽区间离散法的基本思想 | 第38-39页 |
| ·临界值等宽区间离散法描述 | 第39-40页 |
| ·实验 | 第40-41页 |
| ·属性约简 | 第41-43页 |
| ·分类规则提取 | 第43-45页 |
| ·提取规则 | 第43-45页 |
| ·化简规则 | 第45页 |
| ·规则测试 | 第45页 |
| ·规则评价 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| ·本文工作总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录A 某年上市公司年报样本集 | 第53-55页 |
| 附录B 本文作者在攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
