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河南理工大学本科毕业设计(论文)开题报告

题目名称遗传算法学习分类系统的研究学生姓名刘利娜专业班级信管—05级(2)班学号050030204选题的目的和意义:

目的:

1,对遗传算法分类进行深入研究,

2,编写遗传算法学习分类系统程序代码,

3,对建立的学习分类系统做调试分析.

意义:遗传算法学习分类系统的研究把遗传算法从历史离散的搜索空间的优化搜索算法扩展到具有独特的规则生成功能的崭新的机器学习算法.这一新的学习机制对于解决人工智能中知识获取和知识优化精炼的瓶颈难题带来了希望.基于遗传算法的学习分类系统的研究是机器学习领域的一个较为引人注目的研究方向,目前也有一些嵌入领域知识的基于遗传算法的机器学习的研究,如将概念学习中特有的操作遗传操作化.此外,学习分类系统的并行实现在基于遗传算法的机器学习研究中也占有相当的分量.国内外研究综述:

基于遗传算法的学习分类器系统(Learningclassifiersystembasedongeicalgorithm,简称LCS),是Holland于1986年提出的一种结合信用分配(Creditassignment)增强学习机制和基于遗传算法的规则发现(Rulediscovery)机制的自适应独立在线学习系统口.该系统方法自提出以来,吸引了很多学者致力于这方面的理论和应用研究.基于Holland的学习分类器系统,Wi1son提出了XCS学习分类器系统,Helen则将学习分类器系统与模糊理论相结合,建立了学习模糊分类器系统.目前虽然在分类器理论和应用领域开发出了各种算法国内在该领域的研究也主要集中在SVM分类器,贝叶斯分类器,决策树分类器以及神经网络分类器等.但国内对LCS的研究一直进展缓慢,还有待进一步展开.毕业设计(论文)所用的主要技术与方法:

根据Holland提出的LCS理论,在对LCS结构体系和关键技术进行深入分析的基础上,推导证明LCS利用桶队列算法更新分类器强度的收敛性理论,并利用六值布尔函数,仿真验证LCS的自适应学习能力和分类器强度更新的收敛性质.主要参考文献与资料获得情况:

玄光男,程润伟着.遗传算法与工程优化.北京:清华大学出版社,2004年1月

沈晓蓉基于遗传算法的学习分类器系统研究毕业设计(论文)进度安排(按周说明)

1,第五周——第七周:熟悉设计课题,查找资料,研究和阅读资料,翻译相关的外文资料和撰写阅读综述,以及着手调研.

2,第八周——第九周:在完成外文翻译和阅读综述的基础上,撰写开题报告.

3,第十周——第十二周:深入了解遗传算法理论知识.

4,第十三周——第十五周:学习C语言在遗传算法实现中的应用,撰写论文.

5,第十六周——第十七周:完善论文,准备参加论文答辩.指导教师审批意见:

指导教师:(签名)

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