摘要 I
Abstract II
誌謝 III
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1研究背景與動機 1
1.2研究目的 3
1.3研究架構 3
第二章 文獻探討 5
2.1虛擬樣本 5
2.1.1功能性母體 5
2.1.2 整體模糊化 6
2.1.3資訊擴展 7
2.1.4整體趨勢擴展技術 8
2.1.5 預測母體補值 9
2.2基因表示規劃法 10
2.2.1 GEP基因與染色體 14
2.2.2適應函數 15
2.2.3選擇及複製 15
2.2.4突變 16
2.2.5基因交配 17
2.3預測模型 18
2.3.1支援向量機與支援向量迴歸 18
2.3.2倒傳遞類神經網路 21
2.4最大資訊壓縮指標 24
2.5專家知識 24
第三章 研究方法 26
3.1挑選代表屬性 27
3.2 GEP建構關聯屬性數學模型 29
3.2.1 GEP節點設定 29
3.2.2適應函數 30
3.3 GEP建構預測值數學模型 31
3.4 建構虛擬樣本 32
3.4.1 MTD建構代表屬性虛擬樣本 32
3.4.2建構未挑選屬性及預測值虛擬樣本 33
3.4.3投入預測模型 36
第四章 實例驗證 37
4.1案例資料 37
4.2軟體選用與專家挑選屬性 40
4.3實驗方式 40
4.3.1 評估方式 41
4.3.2預測誤差指標選用 42
4.4實驗數據 42
4.4.1虛擬樣本數量比較 43
4.4.2不同虛擬樣本產生方法之間預測誤差值比較分析 50
4.5小結 53
第五章結論與建議 54
參考文獻 55
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