置信规则分类方法与应用
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作者焦连猛
出版社科学出版社
ISBN9787030740472
出版时间2023-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数220页
字数277千字
定价135元
货号SC:9787030740472
上书时间2024-09-16
商品详情
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内容简介:
《置信规则分类方法与应用》面向复杂不确定环境下可解释分类的需求，重点阐述作者提出的置信规则分类方法体系及其在实际工程中的应用。《置信规则分类方法与应用》主要内容包括不可靠数据鲁棒置信规则分类、面向大数据的紧凑置信规则分类、数据与知识双驱动的复合置信规则分类、准确且可解释的置信关联规则分类、面向高维数据的置信关联规则分类、面向软标签数据的置信关联规则分类等方面的理论进展，以及在编队目标识别、多框架融合目标识别、多属性决策融合目标威胁评估等实际问题中的应用。本书可供不确定信息处理、可解释机器学习及相关领域的科研和技术人员阅读参考，也可作为人工智能、模式识别、系统工程等专业研究生的参考书。
目录:
“博士后文库”序言
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 置信函数理论 2
1.2.1 证据的表示 2
1.2.2 证据的组合 5
1.2.3 证据在辨识框架上的运算 8
1.2.4 决策规则 11
1.3 不确定数据分类问题 12
1.4 基于规则的分类方法 14
1.4.1 模糊规则分类研究综述 14
1.4.2 关联规则分类研究综述 17
第2章 不可靠数据鲁棒置信规则分类 23
2.1 引言 23
2.2 不可靠数据鲁棒置信规则分类系统 24
2.2.1 置信规则结构 24
2.2.2 基于数据驱动的置信规则库构建 25
2.2.3 置信推理方法 29
2.3 实验分析 31
2.3.1 实验设置 31
2.3.2 分类正确率评估 33
2.3.3 分类鲁棒性评估 35
2.3.4 运行时间分析 41
2.4 本章小结 43
第3章 面向大数据的紧凑置信规则分类 44
3.1 引言 44
3.2 基于证据C均值的紧凑置信规则库学习 45
3.2.1 证据C均值算法 45
3.2.2 基于监督证据C均值的置信划分 46
3.2.3 紧凑置信规则库构建 47
3.2.4 准确性与可解释性折中的参数优化 49
3.3 实验分析 51
3.3.1 合成数据集测试 51
3.3.2 真实数据集测试 52
3.4 本章小结 56
第4章
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