进化计算与粗糙集研究及应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

进化计算与粗糙集研究及应用PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

1 绪论1

1.1 本书背景及意义1

1.2 进化计算与思维进化算法2

1.2.1 进化计算理论3

1.2.2 思维进化算法（MEA）6

1.3 粗糙集理论9

1.3.1 粗糙集基本概念10

1.3.2 粗糙集研究现状11

1.4 本书的主要内容及结构安排17

1.4.1 主要研究内容17

1.4.2 本书的结构安排18

参考文献19

2 进化计算的数列模型及收敛性分析30

2.1 概述30

2.2 进化计算31

2.2.1 进化计算的主要特点32

2.2.2 进化计算的主要分支33

2.2.3 进化算法的进化机制38

2.2.4 进化算法的统一性描述41

2.3 进化计算的种群适值链及收敛性分析44

2.3.1 种群适值链44

2.3.2 基于种群适值链的收敛性分析46

2.3.3 仿真分析53

2.4 本章小结55

参考文献55

3 基于种群进化熵的思维进化算法58

3.1 概述58

3.2 思维进化算法58

3.2.1 思维进化算法的提出59

3.2.2 基本概念61

3.2.3 算法特点63

3.2.4 算法构架64

3.2.5 研究现状与前景68

3.3 基于种群进化熵的思维进化算法（PEMEA）73

3.3.1 进化熵73

3.3.2 基于种群进化熵的搜索策略75

3.3.3 算法收敛性分析77

3.3.4 数值优化实验81

3.4 本章小结92

参考文献93

4 基于位编码可分辨矩阵的规则提取方法研究97

4.1 概述97

4.2 粗糙集理论基本概念97

4.2.1 知识与知识表达系统［1，6］97

4.2.2 粗糙集合基本概念［1，6］100

4.2.3 知识的约简102

4.2.4 决策表与决策规则106

4.3 基于位编码可分辨矩阵的规则获取的算法109

4.3.1 可分辨矩阵与决策表属性约简［5］109

4.3.2 可分辨矩阵与决策表属性值约简110

4.3.3 基于位编码可分辨矩阵的决策表约简113

4.4 本章小结120

参考文献121

5 PEMEA与粗糙集理论在图像处理中的应用122

5.1 概述122

5.1.1 图像数字化123

5.1.2 图像变换123

5.1.3 图像增强123

5.1.4 图像恢复123

5.1.5 图像分割123

5.1.6 图像分析与描述124

5.1.7 图像数据压缩124

5.1.8 图像重建124

5.2 基于思维进化算法的数字图像分割方法研究125

5.2.1 图像分割概述125

5.2.2 基于思维进化算法的图像分割方法130

5.2.3 仿真实验133

5.3 基于粗糙集理论的形状分析方法135

5.3.1 形状分析概述136

5.3.2 基于粗糙集理论的形状分析方法141

5.3.3 仿真实验143

5.4 染色体畸变分析系统设计148

5.4.1 染色体及核型149

5.4.2 染色体畸变分析系统149

5.5 本章小结159

参考文献160

6 结论与展望162

6.1 结论162

6.2 展望164