基于进化计算的复杂分类算法研究及应用



基于进化计算的复杂分类算法研究及应用

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基于进化计算的复杂分类算法研究及应用

论文目录
中文摘要	第1-4 页
ABSTRACT	第4-8 页
第一章绪论	第8-14 页
· 研究的背景及意义	第8-10 页
· 相关问题研究现状	第10-12 页
· 本文结构安排及创新点	第12-14 页
第二章进化计算基本理论	第14-28 页
· 进化计算的主要分支	第15-16 页
· 进化计算的组成要素	第16-22 页
· 种群多样性与小生境	第22-23 页
· 混合进化算法	第23-26 页
· 多目标进化算法	第26-27 页
· 本章小结	第27-28 页
第三章用于模糊分类器设计的混合进化算法	第28-48 页
· 相关研究	第28-29 页
· 基于模糊规则的分类模型	第29-30 页
· 模糊分类混合进化算法	第30-40 页
· 隶属度函数	第31-32 页
· 个体编码	第32-33 页
· 种群初始化	第33-34 页
· 遗传操作：交叉和变异	第34 页
· 适应值	第34-35 页
· q-近邻替换小生境方法	第35-37 页
· 局部搜索	第37-38 页
· 规则提取	第38-40 页
· 实验	第40-47 页
· 实验设置	第40-41 页
· 实验一：局部搜索效果分析	第41-43 页
· 实验二：与其他分类器的比较	第43-45 页
· 关于模糊规则集可理解性的讨论	第45-47 页
· 本章小结	第47-48 页
第四章用于判别分类的遗传规划算法	第48-64 页
· 遗传规划基本原理	第48-49 页
· 遗传规划分类模型	第49-52 页
· 两类问题	第49-50 页
· 多类问题	第50-52 页
· 新的遗传规划判别分类模型	第52-54 页
· 适应值评价	第53 页
· 算法流程	第53-54 页
· Boosting 判别函数学习算法	第54-57 页
· 前向步进累加建模法	第55 页
· 判别函数Boosting 学习算法	第55-57 页
· 实验分析	第57-63 页
· 实验一：GPDC	第57-60 页
· 实验二：Boost GPDC	第60-62 页
· 实验结果对比	第62-63 页
· 本章小结	第63-64 页
第五章用于特征选择的多目标进化算法	第64-88 页
· 特征选择简介	第64-65 页
· 互信息	第65-67 页
· 相关研究	第67-69 页
· 一种新的特征冗余度	第69-71 页
· 多目标进化特征选择算法	第71-75 页
· 多目标优化	第71-72 页
· MOEA-FS 算法	第72-75 页
· 实验分析	第75-86 页
· 验证新冗余度的有效性	第75-83 页
· MOEA-FS 算法实验结果	第83-86 页
· 本章小结	第86-88 页
第六章总结与展望	第88-90 页
· 论文主要工作和创新性	第88-89 页
· 今后研究工作展望	第89-90 页
参考文献	第90-98 页
发表论文和科研情况说明	第98-99 页
致谢	第99 页

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