遗传归纳逻辑程序设计技术研究



遗传归纳逻辑程序设计技术研究

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遗传归纳逻辑程序设计技术研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-11 页
第1章绪论	第11-21 页
· 知识发现和数据挖掘	第11-16 页
· KDD和DM	第11-12 页
· 知识发现过程	第12-13 页
· 数据挖掘与传统分析方法的区别	第13-14 页
· 数据挖掘技术的发展过程	第14 页
· 主要的数据挖掘技术	第14-15 页
· 现有数据挖掘技术的局限性	第15-16 页
· 归纳逻辑程序设计技术	第16 页
· 遗传归纳逻辑程序设计技术	第16-18 页
· 课题的提出	第16-17 页
· 研究意义	第17-18 页
· 研究内容及论文安排	第18-21 页
· 研究内容	第18 页
· 创造性工作	第18-19 页
· 论文安排	第19-21 页
第2章归纳逻辑程序设计	第21-40 页
· ILP的基本概念	第21-31 页
· 一阶逻辑的基本定义	第21-23 页
· ILP的标准问题环境	第23-25 页
· ILP的算法框架	第25-27 页
· 基于逆归结的归纳逻辑程序设计	第27-29 页
· 基于逆蕴含的归纳逻辑程序设计	第29-30 页
· 基于生成再测试策略的FOIL算法	第30-31 页
· ILP的优点	第31-37 页
· 一阶表示的描述能力	第32-34 页
· 一阶表示的背景知识利用	第34-35 页
· 关系挖掘	第35-37 页
· ILP研究概况	第37-39 页
· ILP的语义理论	第37 页
· ILP的计算理论	第37-38 页
· ILP的证明理论	第38-39 页
· 遗传归纳逻辑程序设计技术的提出	第39-40 页
第3章遗传算法	第40-55 页
· 遗传算法的工作流程	第41-42 页
· 标准遗传算法SGA	第42-46 页
· 编码	第42-43 页
· 初始种群的生成	第43 页
· 适应度评估	第43-44 页
· 遗传操作	第44-46 页
· 遗传算法的特点	第46-47 页
· 遗传算法的研究进展	第47-55 页
· 算法结构	第47 页
· 编码	第47-48 页
· 选择策略	第48-50 页
· 遗传算子	第50-52 页
· 种群策略	第52-55 页
第4章遗传归纳逻辑程序设计	第55-67 页
· GILP的一阶规则位串编码	第56-59 页
· GILP的遗传操作算子	第59-61 页
· 交叉算子	第59-60 页
· 变异算子	第60-61 页
· 选择算子	第61 页
· GILP的适应度函数	第61-62 页
· GILP算法	第62-64 页
· GILP外层算法框架	第62-63 页
· GILP的内层算法	第63-64 页
· 实验	第64-66 页
· 小结	第66-67 页
第5章 GILP运行中的个体编码生长现象	第67-79 页
· GILP个体编码生长现象	第67-69 页
· Holland的模式理论	第69-73 页
· 模式定义	第69-70 页
· 模式的阶	第70-71 页
· 模式的定义距	第71 页
· 模式分析	第71-73 页
· 变长位串编码的模式分析	第73-76 页
· 变长位串的模式定义	第73 页
· 变长位串的模分析	第73-76 页
· 基于演化周期的惩罚策略	第76-78 页
· 小结	第78-79 页
第6章基于信息赢取的适应度函数	第79-92 页
· 规则空间的结构化	第80-84 页
· 命题规则空间的结构化	第80-81 页
· 一阶规则空间的结构化	第81-82 页
· θ-包容和蕴含	第82-83 页
· 一阶规则的等价类问题	第83-84 页
· 基于信息赢取的适应度函数	第84-89 页
· 绑定	第84-85 页
· 信息的量度	第85-86 页
· 信息赢取	第86-87 页
· 等价规则的信息赢取	第87-89 页
· 实验结果	第89-91 页
· 小结	第91-92 页
第7章选择策略的影响和GILP运行实例	第92-101 页
· 选择策略对GILP收敛性能的影响	第92-94 页
· GILP原型系统	第94-96 页
· 系统简略框图	第94-95 页
· GILP系统主要模块功能简介	第95-96 页
· GILP运行实例	第96-100 页
· 有向连通图问题	第96-98 页
· gcd函数	第98 页
· 房产价格规律	第98-100 页
· 小结	第100-101 页
总结和展望	第101-104 页
参考文献	第104-113 页
攻读博士学期间所发表的学术论文	第113-114 页
致谢	第114页

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