遗传算法的若干改进及其在支持向量机中的应用研究

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遗传算法的若干改进及其在支持向量机中的应用研究

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遗传算法的若干改进及其在支持向量机中的应用研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
· 遗传算法的生物学背景	第8-9页
· 遗传算法的研究历史与现状	第9-10页
· 研究历史	第9-10页
· 研究现状	第10页
· 研究意义	第10-11页
· 论文组织结构	第11-13页
第二章遗传算法和支持向量机的基础理论	第13-24页
· 遗传算法	第13-18页
· 算法的思想	第13页
· 编码	第13-15页
· 适应度	第15-16页
· 交叉和变异	第16页
· 遗传算法局限性	第16-17页
· 遗传算法的常用语	第17页
· 遗传算法的运行过程	第17-18页
· 支持向量机	第18-23页
· 支持向量机算法概述	第18-19页
· 支持向量机分类	第19-23页
· 本章小结	第23-24页
第三章基于自适应迭代思想的遗传算子改进方法	第24-30页
· 遗传算子	第24-26页
· 选择算子	第24-25页
· 交叉算子	第25-26页
· 变异算子	第26页
· 基于自适应迭代思想的交叉概率和变异概率设计方法	第26-28页
· 实验	第28-29页
· 改进的GA 的系统框架设计	第28页
· 实验结果	第28-29页
· 本章总结	第29-30页
第四章随代数自适应调整的适应度函数的改进方法	第30-39页
· 适应度函数	第30-35页
· 适应度函数概念	第30页
· 适应度函数作用	第30-31页
· 适应度函数设计条件	第31页
· 适应度函数的种类	第31-32页
· 适应度尺度变换	第32-35页
· 随进化代数自适应调整的适应度函数	第35-37页
· 实验	第37-38页
· 本章小结	第38-39页
第五章基于改进GA 的取混合核函数的SVM 参数优化	第39-44页
· 基于改进GA 的取混合核函数的SVM 的参数优化	第39-41页
· 混合和函数	第39-40页
· SVM 取混合核函数时参数的二进制编码	第40-41页
· 目标函数的选取	第41页
· 实验	第41-43页
· 改进的GA 的系统框架设计	第41-42页
· 实验结果	第42-43页
· 本章小结	第43-44页
第六章总结与展望	第44-46页
· 总结	第44页
· 展望	第44-46页
致谢	第46-47页
参考文献	第47-50页
攻读硕士学位期间发表的论文	第50页

本篇论文共50页，点击这进入下载页面。

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