| 【中文题名】 | 基于遗传禁忌算法的范例推理的研究 |
| 【英文题名】 | Research on Case-Based Reasoning Based on Genetic Algorithm and Tabu Search |
| 【学科专业】 | 计算机应用技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2006-11-10 |
| 【中关键词】 | 遗传算法,禁忌搜索算法,范例推理,权重,银行客户信用评估, |
| 【英关键词】 | Genetic Algorithm,Tabu Search,Case-Based Reasoning,weight,Bank Customer Credit Evaluation, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>> |
| 【论文摘要】 | 范例推理是人工智能领域中较新崛起的一种重要的基于知识的问题求解和学习的方法，它是根据过去的成功或失败的事例来推导出新问题的解，它是一种知识库同推理机融为一体的新的推理技术。近年来，关于范例推理的研究及其系统的开发受到人们的普遍关注。范例推理是由目标范例的提示而得到记忆中最相似的源范例，并由源案例来指导目标范例求解的一种策略。范例推理不仅是关于人类认知的心理学理论，而且将成为智能计算机系统技术新的基石之一。范例推理技术在许多领域都可以使用，尤其在不好总结出专家知识的领域效果很好。
然而在范例推理中也存在一些问题，主要体现在范例工程过程的自动化，即范例知识的自动生成，如范例结构及其内容、相似性评估知识、现有范例库的自动更新、修正知识库的获取、索引模式等。而这些知识的获取也存在一定程度的瓶颈问题，这些知识是由领域专家与知识工程师通过不断积累慢慢取得的。
对于给定的目标范例，如何从范例库中检索和选择出最为相似的范例决定了范例推理系统的学习与推理性能。范例间的相似性度量是关键。其中范例的特征项权重对检索的质量与速度都起到了重要作用。对范例库特征项权重的提取也就是来发现范例的不同特征具有不... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-5 |
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ABSTRACT |
5-10 |
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第一章 引言 |
10-16 |
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1.1 范例推理的发展历史与现状 |
10-11 |
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1.2 遗传算法的发展历史与现状 |
11-13 |
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1.3 禁忌搜索算法的发展历史与现状 |
13-14 |
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1.4 本文的内容与安排 |
14-16 |
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第二章 范例推理 |
16-27 |
|
2.1 CBR的提出及发展概况 |
16 |
|
2.2 CBR原理及结构 |
16-18 |
|
2.3 CBR系统的特点 |
18-20 |
|
2.4 CBR的关键技术 |
20-26 |
|
2.4.1 范例的表示及存储 |
20-21 |
|
2.4.2 范例的检索技术 |
21-23 |
|
2.4.3 范例的修正 |
23-24 |
|
2.4.4 范例的学习和归纳 |
24 |
|
2.4.5 范例库的维护 |
24-26 |
|
2.5 小结 |
26-27 |
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第三章 遗传禁忌算法 |
27-37 |
|
3.1 概述 |
27 |
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3.2 遗传算法 |
27-31 |
|
3.2.1 遗传算法的基本概念 |
27-29 |
|
3.2.2 遗传算法的工作过程 |
29-30 |
|
3.2.3 遗传算法的优缺点 |
30-31 |
|
3.3 禁忌搜索算法 |
31-34 |
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3.3.1 禁忌搜索算法的基本思想 |
31-32 |
|
3.3.2 禁忌搜索算法的工作过程 |
32-33 |
|
3.3.3 禁忌搜索算法的特点 |
33-34 |
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3.4 遗传算法和禁忌搜索算法的结合 |
34-36 |
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3.5 小结 |
36-37 |
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第四章 遗传禁忌算法在范例推理中的应用研究 |
37-46 |
|
4.1 发现特征项权值 |
37-42 |
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4.1.1 特征项赋权的基本技术 |
37-38 |
|
4.1.2 遗传禁忌算法发现范例库中特征项的权重 |
38-40 |
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4.1.3 实验与结果分析 |
40-42 |
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4.2 基于遗传禁忌算法的范例推理模型 |
42-45 |
|
4.3 小结 |
45-46 |
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第五章 基于GA—TABU与CBR的银行客户信用评估技术 |
46-54 |
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5.1 系统概述 |
46-47 |
|
5.2 系统设计 |
47-50 |
|
5.2.1 系统功能模块的划分 |
47-48 |
|
5.2.2 系统体系结构 |
48-50 |
|
5.4 系统的关键技术 |
50-53 |
|
5.4.1 范例表示及存储 |
50 |
|
5.4.2 范例之间的相似性计算 |
50-52 |
|
5.4.3 范例的检索方法 |
52-53 |
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5.5 小结 |
53-54 |
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第六章 总结与展望 |
54-56 |
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参考文献 |
56-60 |
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攻读硕士学位期间的主要科研工作 |
60-61 |
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致谢 |
61 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388142 |
