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第1章绪论
1.1知识发现和数据挖掘
1.1.1 KDD和DM
1.1.2知识发现过程
1.1.3数据挖掘与传统分析方法的区别
1.1.4数据挖掘技术的发展过程
1.1.5主要的数据挖掘技术
1.1.6现有数据挖掘技术的局限性
1.2归纳逻辑程序设计技术
1.3遗传归纳逻辑程序设计技术
1.3.1课题的提出
1.3.2研究意义
1.4研究内容及论文安排
1.4.1研究内容
1.4.2创造性工作
1.4.3论文安排
第2章归纳逻辑程序设计
2.1 ILP的基本概念
2.1.1一阶逻辑的基本定义
2.1.2 ILP的标准问题环境
2.1.3 ILP的算法框架
2.1.4基于逆归结的归纳逻辑程序设计
2.1.5基于逆蕴含的归纳逻辑程序设计
2.1.6基于生成再测试策略的FOIL算法
2.2 ILP的优点
2.2.1一阶表示的描述能力
2.2.2一阶表示的背景知识利用
2.2.3关系挖掘
2.3 ILP研究概况
2.3.1 ILP的语义理论
2.3.2 ILP的计算理论
2.3.3 ILP的证明理论
2.4遗传归纳逻辑程序设计技术的提出
第3章遗传算法
3.1遗传算法的工作流程
3.2标准遗传算法(SGA)
3.2.1编码
3.2.2初始种群的生成
3.2.3适应度评估
3.2.4遗传操作
3.3遗传算法的特点
3.4遗传算法的研究进展
3.4.1算法结构
3.4.2编码
3.4.3选择策略
3.4.4遗传算子
3.4.5种群策略
第4章遗传归纳逻辑程序设计
4.1 GILP的一阶规则位串编码
4.2 GILP的遗传操作算子
4.2.1交叉算子
4.2.2变异算子
4.2.3选择算子
4.3 GILP的适应度函数
4.4 GILP算法
4.4.1 GILP外层算法框架
4.4.2 GILP的内层算法
4.5实验
4.6小结
第5章GILP运行中的个体编码生长现象
5.1 GILP个体编码生长现象
5.2 Holland的模式理论
5.2.1模式定义
5.2.2模式的阶
5.2.3模式的定义距
5.2.4模式分析
5.3变长位串编码的模式分析
5.3.1变长位串的模式定义
5.3.2变长位串的模式分析
5.4基于演化周期的惩罚策略
5.5小结
第6章基于信息赢取的适应度函数
6.1规则空间的结构化
6.1.1命题规则空间的结构化
6.1.2一阶规则空间的结构化
6.1.3 θ-包容和蕴含
6.1.4一阶规则的等价类问题
6.2基于信息赢取的适应度函数
6.2.1绑定
6.2.2信息的量度
6.2.3信息赢取
6.2.4等价规则的信息赢取
6.3实验结果
6.4小结
第7章选择策略的影响和GILP运行实例
7.1选择策略对GILP收敛性能的影响
7.2 GILP原型系统
7.2.1系统简略框图
7.2.2 GILP系统主要模块功能简介
7.3 GILP运行实例
7.3.1有向连通图问题
7.3.2 gcd函数
7.3.3房产价格规律
7.4小结
总结和展望
参考文献
攻读博士学位期间撰写的主要论文
致谢
