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計算智能算法的聚類模型與應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787522322513
- 條形碼：9787522322513 ; 978-7-5223-2251-3
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計算智能算法的聚類模型與應(yīng)用 內(nèi)容簡介
本書內(nèi)容主要包括四部分：一、介紹聚類算法及研究；二、計算智能技術(shù)介紹，主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及離散Morse理論；三分別提出三種聚類模型：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類模型、基于遺傳優(yōu)化的譜聚類模型、基于Morse優(yōu)化的聚類模型。本書將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等計算智能技術(shù)用于聚類分析，構(gòu)造聚類分析模型，研究該模型的定義及優(yōu)化方法的特點和不足，改進或提出相應(yīng)的解決方法；另外，針對模型在聚類分析中的應(yīng)用研究并結(jié)合離散Morse的相關(guān)理論和方法，研究離散Morse理論在聚類分析中實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)和方法，并提出基于Morse理論的聚類分析模型以適應(yīng)具體應(yīng)用的要求。通過實驗，驗證了模型的有效性和可行性。
計算智能算法的聚類模型與應(yīng)用 目錄
第1章 概述
1.1 本書研究的背景和意義
1.2 聚類算法及研究現(xiàn)狀
1.3 計算智能技術(shù)及研究進展
1.4 本書的研究內(nèi)容及組織
第2章 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法研究
2.1 引言
2.2 基于SOM網(wǎng)絡(luò)的聚類分析模型
2.3 TreeGNG層次拓撲聚類模型
2.4 FCM：模糊C均值聚類算法
2.5 DSOM-FCM：一種新的動態(tài)模糊自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2.6 本章小結(jié)
第3章 基于遺傳優(yōu)化的譜聚類算法研究
3.1 引言
3.2 譜聚類算法的介紹
3.3 改進的譜聚類算法ISC-CLARANS
3.4 基于遺傳算法的譜聚類方法GA-ISC
3.5 小結(jié)
第4章 基于Morse優(yōu)化模型的聚類算法研究
4.1 引言
4.2 離散Morse理論優(yōu)化模型
4.3 實驗結(jié)果及分析
4.4 基于離散Morse優(yōu)化模型的密度聚類算法
4.5 小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
5.1 總結(jié)
5.2 進一步研究工作
參考文獻
展開全部
計算智能算法的聚類模型與應(yīng)用 作者簡介
張建萍，女，工學(xué)博士，山東濱州人，2014年9月進入山東師范大學(xué)工作。主講過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)、信息檢索等多門專業(yè)主干課程。參與了多項國家自然科學(xué)基金項目及山東省自然科學(xué)基金等項目。研究方向： 主要從事計算智能、數(shù)據(jù)挖掘、信息管理與電子商務(wù)等方向的研究。
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