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基于改进多种群遗传算法的关联规则研究
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基于改进多种群遗传算法的关联规则研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-12页
　　第一节 研究背景第8-9页
　　第二节 研究现状第9-11页
　　　　一、数据挖掘的进展第9-10页
　　　　二、关联规则的研究现状第10页
　　　　三、遗传算法在数据挖掘中的应用第10-11页
　　第三节 论文的主要工作第11-12页
第二章 关联规则挖掘研究第12-27页
　　第一节 数据挖掘概述第12-16页
　　　　一、数据挖掘的相关概念第12-15页
　　　　二、数据挖掘的过程第15-16页
　　第二节 关联规则挖掘概述第16-22页
　　　　一、关联规则的概念第16-17页
　　　　二、关联规则的种类第17-18页
　　　　三、关联规则的价值衡量方法第18-20页
　　　　四、关联规则挖掘的步骤第20-21页
　　　　五、基本的关联规则挖掘算法第21-22页
　　第三节Apriori算法研究第22-27页
　　　　一、Apriori算法概述第22-23页
　　　　二、Apriori算法具体实现过程第23-27页
　　第三节 本章小结第27页
第三章 遗传算法的基本原理及简介第27-46页
　　第一节 遗传算法概述第27-32页
　　　　一、遗传算法的基本原理第27-28页
　　　　二、遗传算法的特点第28-29页
　　　　三、遗传算法的步骤第29-32页
　　第二节 遗传算法的局限性及改进方法第32-35页
　　　　一、遗传算法的局限性第32-33页
　　　　二、遗传算法的改进方法第33-35页
　　第三节 改进多种群遗传算法的研究第35-44页
　　　　一、GMPGA算法思想第36-37页
　　　　二、基于平均适应度的参数设计第37-40页
　　　　三、基于个体相似度的参数设计第40-41页
　　　　四、GMPGA算法的流程和描述第41-44页
　　第四节 仿真实验及结果第44-46页
第四章 改进多种群遗传算法的数据挖掘研究第46-50页
　　第一节 多种群遗传算法进行关联规则挖掘的思想和模型第46-47页
　　第二节 基于改进多种群遗传算法的关联规则挖掘实现第47-50页
　　　　一、染色体的编码方案第47-48页
　　　　二、遗传操作的设置第48-50页
第五章 应用实例分析第50-56页
　　第一节 应用背景简介第50页
　　第二节 遗传算法编码第50-53页
　　第三节 算法参数设置第53-55页
　　第四节 关联规则挖掘结果及分析第55-56页
第六章 总结与展望第56-58页
　　第一节 总结第56-57页
　　第二节 工作展望第57-58页
参考文献第58-63页
致谢第63-64页
作者在读期间完成的研究成果第64页

本篇论文共64页，点击这进入下载页面。
 
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