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基于群搜索优化粗糙集的脑科学数据研究
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基于群搜索优化粗糙集的脑科学数据研究
论文目录
摘要
第1-6页
ABSTRACT
第6-9页
第1章 绪论
第9-14页
· 研究背景及意义
第9-10页
· 国内外研究现状
第10-12页
· 研究目标和主要内容
第12页
· 论文组织与结构
第12-13页
· 本章小结
第13-14页
第2章 粗糙集理论
第14-30页
· 粗糙集理论的基本知识
第14-23页
· 知识与不可分辨关系
第14-16页
· 粗糙集与近似集合
第16-19页
· 知识约简
第19-21页
· 决策表
第21-23页
· 基于粗糙集的属性约简算法
第23-28页
· 基本属性约简算法
第24-25页
· 基于区分矩阵的属性约简算法
第25-27页
· 基于属性重要程度的属性约简算法
第27-28页
· 粗糙集方法总结
第28-29页
· 本章小结
第29-30页
第3章 基于多知识抽取的群搜索优化约简算法
第30-52页
· 群搜索优化算法
第30-36页
· 算法设计
第36-41页
· 简化表的快速计算法
第36-39页
· 双矩二进制编码
第39-40页
· 成员位置向量的二进制转换
第40页
· 适应度函数
第40-41页
· 迭代极值与全局极值
第41页
· 算法流程
第41-42页
· 算法实现
第42-43页
· 实验结果
第43-51页
· 实例演示
第44-46页
· UCI数据集合
第46-51页
· 本章小结
第51-52页
第4章 群搜索优化约简算法在脑数据分析中的应用
第52-68页
· 功能磁共振成像
第52-56页
· 功能磁共振成像原理
第52-53页
· 功能磁共振成像条件与技术
第53-55页
· 功能磁共振成像的实验设计
第55-56页
· SPM
第56-57页
· 实验背景
第57-61页
· 实验对象
第57页
· 实验条件
第57页
· 实验流程
第57-59页
· Brodmann Area
第59-61页
· 算法应用
第61-67页
· 分析方法
第61-63页
· 约简结果
第63-65页
· 结果分析
第65-67页
· 本章小结
第67-68页
第5章 结论与展望
第68-70页
· 论文总结
第68页
· 下一步工作展望
第68-70页
参考文献
第70-75页
致谢
第75页
本篇论文共
75
页,
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