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基于模糊信息的应用技术研究
 
 
 
基于模糊信息的应用技术研究
作 者: 王爱民 葛彦强 周宏宇
编 辑:王瑞瑞
点击次数:5129      评级指数: 评论星级
页 数:441页 开 本:16 版 次:1次
日 期:2016年10月 装 帧:简装  
ISBN:9787518920440    
价:¥138.00 折 扣: 无
书店价:¥138.00元 节 省:¥.00元
   
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  内容简介:
      本书在理论上的研究主要是:阐述了数据挖掘的研究现状,阐述了支持向量机分类和回归算法,并且分析了支持向量机的理论基础——统计学习理论。引入模糊系数规划的模型和解法,给出了分类问题中的模糊信息表示方法。将模糊分类问题转化为求解模糊系数规划问题。分别建立了Fuzzy线性可分问题、Fuzzy广义线性可分问题和Fuzzy非线性问题的支持向量分类机(算法)。 研究了构建模糊支持向量分类机时,模糊系数规划中最佳阈值的确定方法。对LSSVM遗传算法中的参数优化问题进行了研究,对非线性支持向量机回归算法进行了改进。以Fuzzy聚类、Fuzzy规划、支持向量机回归算法为关键技术,设计了烧结矿化学成分预测辅助系统,并取得了理想的预测效果。对“最短距离聚类算法”进行了改进,提出了邻近聚类算法,使其适用于任意形状的聚类。提出并证明了2个可以快速搜索到最近邻点的搜索定理。根据搜索定理提出了相应的搜索算法:“基于距离的聚类”算法、“基于阈值的邻近聚类”算法、“邻近聚类”算法、“多重聚类”算法。对以上算法用实验数据进行了验证,实验结果表明该算法是有效的,可以快速产生不同层次的高质量聚类。基于仿生计算技术,分析了基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)中采用的随机初始化策略,虽然实现简单,占用计算资源少,但产生的初始种群基因多样性有限。在GEP算法中,随机产生初始种群策略有时还会产生“最高适应度为负”的种群,从而导致进化很难开始。提出了精英个体产生方案和基因空间均匀分布初始种群产生方案。前者可以产生适应度较高的个体,后者可以提高初始种群基因多样性,并且产生的初始种群的最高适应度一般为正。证明了基因表达式编程译码空间定理。通过GEP模拟3个标准函数的挖掘过程,结果表明:优化后的基因表达式编程方案可以大大提高进化成功率。
  本书在技术应用上的研究主要是:开发了“中医症状鉴别智能诊断系统”。在理论与实例的结合上,具体设计了图像分割与影像快速融合、安全设计与信息检索优化方法、优化设计与决策支持、智能控制技术、第四方物流多属性指派决策机制等多个研究领域的问题求解方案。
  图书目录:
第1章 引论 
1.1研究背景 
1.2基于模糊信息的智能技术研究现状 
1.3智能技术在中医症状鉴别领域的研究现状 
1.4主要研究内容 
第2章支持向量机的基本理论 
2.1最大间隔超平面 
2.2支持向量机分类算法 
2.2.1线性可分情况 
2.2.2广义线性可分情况 
2.2.3非线性可分情况 
2.3支持向量机回归理论 
2.4统计学习理论的核心内容 
2.5小结 
第3章基于Fuzzy理论的支持向量机 
3.1预备知识 
3.1.1模糊机会约束规划 
3.1.2分类问题中的模糊信息表示方法 
3.2模糊分类的支持向量机 
3.3模糊线性可分类的支持向量机 
3.4含有模糊信息的广义线性可分情况 
3.5含有模糊信息的非线性可分情况 
3.6阈值的确定 
3.7实验分析 
3.8小结 
第4章支持向量机应用研究 
4.1支持向量机实现算法研究 
4.2最小二乘支持向量机参数的遗传算法研究 
4.2.1最小二乘支持向量机 
4.2.2LSSVM参数的遗传算法研究 
4.2.3控制图模式数据描述 
4.2.4模式分类方案设计 
4.2.5实验分析 
4.3支持向量机在烧结矿化学成分预测中的应用 
4.3.1智能技术在对烧结矿成分进行预测领域的研究现状 
4.3.2烧结工艺特点与预测系统的配置结构 
4.3.3数据的标准化处理 
4.3.4非线性回归估计算法 
4.3.5实验分析 
4.4核心设计源代码 
4.5小结 
第5章改进的最短距离聚类算法 
5.1聚类算法 
5.2邻近聚类算法 
5.2.1概念及定义 
5.2.2基于距离的搜索算法 
5.2.3基于阈值的邻近聚类算法 
5.2.4近邻聚类算法 
5.3多重聚类算法 
5.4实验分析 
5.5小结 
第6章仿生计算与基因表达式编程 
6.1仿生计算 
6.2基因表达式编程 
6.3初始种群基因设计 
6.3.1初始种群产生方式 
6.3.2基因空间均匀产生方案 
6.4实验分析 
6.5小结 
第7章中医症状鉴别智能诊断系统 
7.1中医症状鉴别智能诊断系统现状 
7.2系统设计 
7.2.1系统特色 
7.2.2方剂知识挖掘子系统的结构 
7.2.3方剂知识挖掘子系统的功能 
7.3系统的实现 
7.3.1数据库设计 
7.3.2方剂数据挖掘实施过程 
7.4数据输入与预处理 
7.4.1过滤噪声数据 
7.4.2药名、症状、功效规范化 
7.4.3剂量单位规范化 
7.5个方分析 
7.5.1挖掘性、味、归经 
7.5.2挖掘功效 
7.5.3证症挖掘 
7.5.4类方分析 
7.6临床症状鉴别诊断子系统主要功能 
7.7核心设计源代码 
7.8小结 
第8章图像分割与影像快速融合 
8.1基于小波域多尺度Markov网模型的图像分割方法 
8.1.1背景技术 
8.1.2过程描述 
8.1.3技术上的创新 
8.1.4附图说明 
8.1.5具体实施过程 
8.2结合MRF和神经网络的多尺度彩色纹理图像分割方法 
8.2.1技术背景 
8.2.2过程描述 
8.2.3技术上的创新 
8.2.4附图说明 
8.2.5具体实施过程 
8.3基于三层FCM聚类的小波域多尺度非监督纹理分割算法 
8.3.1背景技术 
8.3.2过程描述 
8.3.3技术上的创新 
8.3.4附图说明 
8.3.5具体实施过程 
8.4遥感影像快速融合系统及实现方法 
8.4.1背景技术 
8.4.2技术创新与过程描述 
8.4.3附图说明 
8.4.4具体实施过程 
8.5基于图像处理的甲骨碎片缀合方法 
8.5.1背景技术 
8.5.2过程描述 
8.5.3附图说明 
8.5.4具体实施过程 
 
第9章安全设计与信息检索优化方法 
9.1无证书盲环签名方法 
9.1.1背景技术 
9.1.2过程描述 
9.1.3技术上的创新 
9.1.4附图说明 
9.1.5具体实施过程 
9.2基于身份的门限环签名方法 
9.2.1背景技术 
9.2.2过程描述 
9.2.3技术上的创新 
9.2.4附图说明 
9.2.5具体实施过程 
9.3标准模型下基于身份的门限环签密方法 
9.3.1背景技术 
9.3.2过程描述 
9.3.3技术上的创新 
9.3.4附图说明 
9.3.5具体实施过程 
9.4基于领域本体的信息检索优化方法 
9.4.1背景技术 
9.4.2过程描述 
9.4.3技术上的创新 
9.4.4附图说明 
9.4.5具体实施过程 
9.5基于语义匹配驱动的自然语言知识获取方法 
9.5.1背景技术 
9.5.2过程描述 
9.5.3技术上的创新 
9.5.4附图说明 
9.5.5具体实施过程 
9.6基于双子的自适应双子和声优化方法(SGHS) 
9.6.1背景技术 
9.6.2过程描述 
9.6.3技术上的创新 
9.6.4附图说明 
9.6.5具体实施过程 
第10章优化设计与决策支持 
10.1多专家动态协调评判方法 
10.1.1背景技术 
10.1.2过程描述 
10.1.3技术上的创新 
10.1.4附图表说明 
10.1.5具体实施过程 
10.2一种错字字形编辑、编码和输入方法及系统 
10.2.1背景技术 
10.2.2过程描述 
10.2.3技术上的创新 
10.2.4附图说明 
10.2.5具体实施过程 
10.3基于视觉信息的机器人沿引导线巡线导航方法 
10.3.1背景技术 
10.3.2过程描述 
10.3.3技术上的创新 
10.3.4附图说明 
10.3.5具体实施过程 
10.4海洋平台非线性系统半主动最优振动控制方法 
10.4.1背景技术 
10.4.2过程描述 
10.4.3技术上的创新 
10.4.4附图说明 
10.4.5具体实施过程 
10.5基于灰色残差修正支持向量机模型的烧结矿转鼓强度预测方法 
10.5.1背景技术 
10.5.2过程描述 
10.5.3技术上的创新 
10.5.4附图表说明 
10.5.5具体实施过程 
第11章智能控制技术 
11.1连续搅拌反应釜的自适应模糊动态面控制装置和控制方法 
11.1.1背景技术 
11.1.2过程描述 
11.1.3技术上的创新 
11.1.4附图说明 
11.1.5具体实施过程 
11.2平板式静电微执行器的新型控制装置和控制方法 
11.2.1背景技术 
11.2.2过程描述 
11.2.3技术上的创新 
11.2.4附图说明 
11.2.5具体实施过程 
第12章第四方物流多属性指派决策机制 
12.1带有整合的第四方物流多属性指派决策机制 
12.1.1集成定义 
12.1.2确定整合下的随机解、正理想解和负理想解 
12.1.3基于TOPSIS法的带有整合的决策模型 
12.1.4遗传算法实现 
12.1.5算例求解及分析 
12.1.6小结 
12.2无整合的第四方物流多属性指派决策机制 
12.2.1问题描述和属性体系分析 
12.2.2基于TOPSIS法的指派决策模型 
12.2.3遗传算法实现 
12.2.4算例求解及分析 
12.2.5小结 
12.3基于客户满意度的第四方物流多属性指派决策机制 
12.3.1客户满意度属性体系 
12.3.2建立模型 
12.3.3计算实例 
12.3.4小结 
参考文献 
后记
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