程序類本科開題報(bào)告范文
論文題目：遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)的研究
一、 選題的目的和意義：
目的：
1、對(duì)遺傳算法分類進(jìn)行深入研究;
2、編寫遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)程序代碼;
3、對(duì)建立的學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)做調(diào)試分析。
意義：遺傳算法學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)的研究把遺傳算法從歷史離散的搜索空間的優(yōu)化搜索算法擴(kuò)展到具有獨(dú)特的規(guī)則生成功能的嶄新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法 。這一新的學(xué)習(xí)機(jī)制對(duì)于解決人工智能中知識(shí)獲取和知識(shí)優(yōu)化精煉的瓶頸難題帶來了希望 �；谶z傳算法的學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)的研究是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)較為引人注目的研究方向 ，目前也有一些嵌入領(lǐng)域知識(shí)的基于遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)的研究 ，如將概念學(xué)習(xí)中特有的操作遺傳操作化 。此外 ，學(xué)習(xí)分類系統(tǒng)的并行實(shí)現(xiàn)在基于遺傳算法的機(jī)器學(xué)習(xí)研究中也占有相當(dāng)?shù)姆至?。
二、 國內(nèi)外研究綜述：
基于遺傳算法的學(xué)習(xí)分類器系統(tǒng)(Learning classifier system based on genetic algorithm，簡(jiǎn)稱LCS)，是Holland于 1986年提出的一種結(jié)合信用分配(Credit assignment)增強(qiáng)學(xué)習(xí)機(jī)制和基于遺傳算法的規(guī)則發(fā)現(xiàn)(Rule discovery)機(jī)制的自適應(yīng)獨(dú)立在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)口。該系統(tǒng)方法自提出以來，吸引了很多學(xué)者致力于這方面的理論和應(yīng)用研究。基于Holland的學(xué)習(xí)分類器系統(tǒng)，Wi1son提出了XCS學(xué)習(xí)分類器系統(tǒng);Helen則將學(xué)習(xí)分類器系統(tǒng)與模糊理論相結(jié)合，建立了學(xué)習(xí)模糊分類器系統(tǒng).目前雖然在分類器理論和應(yīng)用領(lǐng)域開發(fā)出了各種算法國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究也主要集中在SVM分類器、貝葉斯分類器、決策樹分類器以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器等。但國內(nèi)對(duì)LCS的研究一直進(jìn)展緩慢，還有待進(jìn)一步展開。
三、 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)所用的主要技術(shù)與方法：
根據(jù) Holland提出的LCS理論 ，在對(duì) LCS 結(jié)構(gòu)體系和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上，推導(dǎo)證明LCS利用桶隊(duì)列算法更新分類器強(qiáng)度的收 斂性理論，并利用六值布爾函數(shù)，仿真驗(yàn)證LCS 的自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力和分類器強(qiáng)度更新的收斂性質(zhì)。
四、 畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)進(jìn)度安排
1、第 五 周——第 七 周：熟悉設(shè)計(jì)課題，查找資料，研究和閱讀資料，翻譯相關(guān)的外文資料和撰寫閱讀綜述，以及著手調(diào)研。
2、第 八 周——第 九 周：在完成外文翻譯和閱讀綜述的基礎(chǔ)上，撰寫開題報(bào)告。
3、第 十 周——第十二周：深入了解遺傳算法理論知識(shí)。
4、第十三周——第十五周：學(xué)習(xí)C語言在遺傳算法實(shí)現(xiàn)中的應(yīng)用，撰寫論文 。
5、第十六周——第十七周：完善論文，準(zhǔn)備參加論文答辯。
五、 參考文獻(xiàn)
1、 玄光男、程潤偉著.遺傳算法與工程優(yōu)化.北京：清華大學(xué)出版社，2004年1月
2、 沈曉蓉等.基于遺傳算法的學(xué)習(xí)分類器系統(tǒng)研究.《控制與決策》，2006年03期
3、馮彥杰，王浣塵.學(xué)習(xí)分類器在績效尋優(yōu)中的應(yīng)用及組織決策意義.控制理論與應(yīng)用，2003年20卷3期
4、Sette S，Boullart L.An Implementation of Genetic Algorithms for Rule Based Machine Learning[J]. Engineer Application of Artificial Intelligence，2000，13(4)
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