基于微粒群粗糙集的暴力犯罪特征分析研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·研究的意义和背景 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的工作 | 第12页 |
| ·论文组织结构 | 第12-14页 |
| 第2章 基本粗糙集理论知识 | 第14-30页 |
| ·粗糙集理论 | 第14-22页 |
| ·知识与分类 | 第14-15页 |
| ·RS理论基本定义 | 第15-18页 |
| ·知识约简 | 第18-21页 |
| ·粗糙集方法局限性 | 第21-22页 |
| ·属性约简算法 | 第22-29页 |
| ·算法分类 | 第22页 |
| ·各种约简算法实现 | 第22-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于多体知识抽取的微粒群约简算法 | 第30-52页 |
| ·微粒群算法 | 第30-37页 |
| ·基本微粒群算法 | 第30-34页 |
| ·二进制离散微粒群算法 | 第34-36页 |
| ·微粒群算法与其他进化算法的比较 | 第36-37页 |
| ·基于多体知识抽取的微粒群约简算法设计框架 | 第37-43页 |
| ·设计思路 | 第37-39页 |
| ·基于基数排序思想实现求U/C的快速计算法 | 第39-41页 |
| ·双矩编码方式 | 第41-42页 |
| ·粒子适应度函数 | 第42页 |
| ·个体极值和全局极值 | 第42-43页 |
| ·粒子更新 | 第43页 |
| ·算法终止条件 | 第43页 |
| ·算法实现 | 第43-44页 |
| ·实验与分析比较 | 第44-51页 |
| ·实例分析 | 第44-49页 |
| ·实验结果对比 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 数据预处理技术 | 第52-59页 |
| ·数据基本预处理 | 第52页 |
| ·缺失数据处理 | 第52页 |
| ·冗余数据处理 | 第52页 |
| ·数据离散化方法 | 第52-54页 |
| ·数据离散化意义及原理 | 第52-53页 |
| ·数据离散化评估标准 | 第53页 |
| ·现有离散化方法 | 第53-54页 |
| ·信息熵离散化数据算法 | 第54-58页 |
| ·基本概念 | 第54页 |
| ·信息熵的设计 | 第54-56页 |
| ·算法实现流程图 | 第56-57页 |
| ·算法描述 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 微粒群约简算法在暴力犯罪因素分析中的应用 | 第59-72页 |
| ·实验背景 | 第59-60页 |
| ·研究对象 | 第59页 |
| ·样本来源 | 第59-60页 |
| ·暴力犯罪特征分析模型的实现 | 第60-71页 |
| ·分析模型 | 第60页 |
| ·数据采集与分析 | 第60-67页 |
| ·算法应用和对比 | 第67-69页 |
| ·实验结果 | 第69-70页 |
| ·结果分析 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·论文总结 | 第72页 |
| ·下一步工作展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
