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多維粒子群優化在機器學習與模式識別中的應用

包郵 多維粒子群優化在機器學習與模式識別中的應用

出版社:國防工業出版社出版時間:2017-06-01
開本: 32開 頁數: 355
本類榜單:政治軍事銷量榜
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多維粒子群優化在機器學習與模式識別中的應用 版權信息

  • ISBN:9787118113549
  • 條形碼:9787118113549 ; 978-7-118-11354-9
  • 裝幀:一般膠版紙
  • 冊數:暫無
  • 重量:暫無
  • 所屬分類:>>

多維粒子群優化在機器學習與模式識別中的應用 本書特色

這本書探討了多維粒子群優化,由作者開發了一種技術解決這些需求。
在介紹關鍵優化技術后,作者介紹了統一的框架,并展示了其在具有挑戰性的應用領域的優勢,包括多維擴展粒子群優化的全局收斂性、動態數據聚類、進化神經網絡、生物醫學應用程序和個性化的心電圖分類、基于內容的圖像分類和檢索、合成與演化特征。

多維粒子群優化在機器學習與模式識別中的應用 內容簡介

這本書探討了多維粒子群優化,由作者開發了一種技術解決這些需求。 在介紹關鍵優化技術后,作者介紹了統一的框架,并展示了其在具有挑戰性的應用領域的優勢,包括多維擴展粒子群優化的全局收斂性、動態數據聚類、進化神經網絡、生物醫學應用程序和個性化的心電圖分類、基于內容的圖像分類和檢索、合成與演化特征。

多維粒子群優化在機器學習與模式識別中的應用 目錄

第1章 緒論1.1 *優化歷史發展1.2 核心問題1.3 本書內容簡介參考文獻第2章 *優化技術概述2.1 *優化技術的歷史2.2 確定性分析方法2.2.1 梯度下降法2.2.2 牛頓一拉普森迭代法2.2.3 Nelder-Mead搜索方法2.3 隨機方法2.3.1 模擬退火算法2.3.2 隨機逼近方法2.4 進化算法2.4.1 遺傳算法2.4.2 差分進化算法參考文獻第3章 粒子群優化算法3.1 引言3.2 基本粒子群優化算法3.3 粒子群優化算法的一些變體形式3.3.1 部落3.3.2 多群3.4 應用領域3.4.1 非線性函數*小化3.4.2 數據聚類3.4.3 人工神經網絡3.5 程序注解與軟件開發包參考文獻第4章 多維粒子群優化算法4.1 多維度研究的需要4.2 基本思想4.3 多維粒子群優化算法4.4 程序注解與軟件包4.4.1 PSO_MDlib應用程序中的多維粒子群優化操作4.4.2 PSOTestApp應用程序中的多維粒子群優化操作參考文獻第5章 改進全局收斂性5.1 分形全局*優構建5.1.1 研究動機5.1.2 基于FGBF的粒子群優化5.1.3 基于FGBF的多維粒子群優化5.1.4 非線性函數*小化5.2 動態環境的*優化方法5.2.1 動態環境:試驗臺5.2.2 多群粒子群優化5.2.3 基于FGBF的移動峰問題的移動峰基準5.2.4 多維移動峰函數的優化5.2.5 常規移動峰函數性能評估5.2.6 多維移動峰函數性能評估5.3 誰將指導指南5.3.1 隨機擾動同時逼近方法概述5.3.2 同時逼近驅動的粒子群優化和多維粒子群優化算法5.3.3 非線性函數*小化的應用5.4 回顧與總結5.5 程序注解與軟件包5.5.1 FGBF在PSO MDlib應用程序中的操作5.5.2 分形全局*優構建多維粒子優化在MPB中的應用參考文獻第6章 動態數據聚類第7章 進化人工神經網絡第8章 個體心電圖分類第9章 基于兩類分類器集合網絡的圖像分類與檢索第10章 演進特征的綜合
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