基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·贝叶斯网网络的研究历史和发展现状 | 第11-13页 |
| ·贝叶斯网络的产生和发展 | 第12页 |
| ·贝叶斯网络的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13-14页 |
| ·文章结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 贝叶斯网络的基本理论 | 第15-33页 |
| ·基本概念 | 第15-19页 |
| ·贝叶斯网络的概率基础 | 第15-16页 |
| ·贝叶斯网络的图论基础 | 第16-17页 |
| ·贝叶斯网络的信息论基础 | 第17-19页 |
| ·贝叶斯网络的知识表示 | 第19-20页 |
| ·贝叶斯网络学习 | 第20-31页 |
| ·基于统计测试的结构学习方法 | 第22-24页 |
| ·基于评测搜索的结构学习方法 | 第24-29页 |
| ·混合贝叶斯网络结构学习方法 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-33页 |
| 第3章 基于混沌混合遗传算法的贝叶斯网络结构学习 | 第33-61页 |
| ·遗传算法 | 第33-42页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第34-37页 |
| ·遗传算法的实现 | 第37-41页 |
| ·遗传算法的特点 | 第41-42页 |
| ·粒子群算法 | 第42-46页 |
| ·粒子群算法的基本思想 | 第42-44页 |
| ·标准的PSO算法 | 第44-46页 |
| ·粒子群算法的特点 | 第46页 |
| ·基于混合混沌遗传算法的贝叶斯结构学习 | 第46-56页 |
| ·粒子遗传算法的基本思想 | 第47-48页 |
| ·混沌搜索的基本思想 | 第48-51页 |
| ·混沌混合遗传算法的具体实现 | 第51-56页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第56-60页 |
| ·实验设计 | 第56-57页 |
| ·结果分析 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习 | 第61-73页 |
| ·Memetic算法 | 第61-65页 |
| ·Memetic算法的基本思想 | 第62-63页 |
| ·Memetic算法的实现 | 第63-65页 |
| ·Memetic算法的特点 | 第65页 |
| ·基于改进混合进化算法的贝叶斯网络结构学习 | 第65-69页 |
| ·改进混合进化算法的基本思想 | 第66-68页 |
| ·本章算法的步骤 | 第68-69页 |
| ·实验结果及分析 | 第69-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |
