進化計算與粗糙集研究及應用

內容概要

本書以進化計算與粗糙集為研究目標，內容包括進化計算的數(shù)列模型及其在收斂性分析中的應用，基于種群信息熵的思維進化算法自適應搜索策略研究，基于位編碼可分辨矩陣的規(guī)則提取方法的研究，基于思維進化算法和粗糙集的圖像處理方法的研究等。    本書可作為計算機專業(yè)師生教學參考用書，也可供計算機相關專業(yè)研究人員、從業(yè)人員閱讀。

書籍目錄

1  緒論　1.1  本書背景及意義　1.2  進化計算與思維進化算法　  1.2.1  進化計算理論　  1.2.2  思維進化算法（MEA）　1.3　粗糙集理論    1.3.1  粗糙集基本概念    1.3.2  粗糙集研究現(xiàn)狀  1.4  本書的主要內容及結構安排  　1.4.1  主要研究內容  　1.4.2  本書的結構安排  參考文獻2  進化計算的數(shù)列模型及收斂性分析  2.1  概述  2.2  進化計算    2.2.1  進化計算的主要特點    2.2.2  進化計算的主要分支    2.2.3  進化算法的進化機制    2.2.4  進化算法的統(tǒng)一性描述  2.3  進化計算的種群適值鏈及收斂性分析    2.3.1  種群適值鏈    2.3.2  基于種群適值鏈的收斂性分析    2.3.3  仿真分析  2.4  本章小結  參考文獻3  基于種群進化熵的思維進化算法  3.1  概述  3.2思維進化算法    3.2.1  思維進化算法的提出    3.2.2  基本概念    3.2.3  算法特點    3.2.4  算法構架    3.2.5  研究現(xiàn)狀與前景  3.3  基于種群進化熵的思維進化算法（PEMEA）    3.3.1  進化熵    3.3.2  基于種群進化熵的搜索策略    3.3.3  算法收斂性分析    3.3.4  數(shù)值優(yōu)化實驗  3.4  本章小結  參考文獻4  基于位編碼可分辨矩陣的規(guī)則提取方法研究  4.1  概述  4.2  粗糙集理論基本概念    4.2.1  知識與知識表達系統(tǒng)    4.2.2  粗糙集合基本概念”    4.2.3  知識的約筒　　……5　PEMEA與粗糙集理論在圖像處理中的應用6　結論與展望

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