软计算原理与实现
￥ 20.36 3.0折 ￥ 68 九五品
仅1件
北京通州
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者李业丽,曾庆涛
出版社电子工业出版社
ISBN9787121363689
出版时间2020-01
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数201页
定价68元
上书时间2024-12-03
商品详情
- 品相描述：九五品
- 商品描述
-
基本信息
书名:软计算原理与实现
定价：68.00元
作者:李业丽,曾庆涛
出版社：电子工业出版社
出版日期：2020-01-01
ISBN：9787121363689
字数：
页码：201
版次：
装帧：平装
开本：16开
商品重量：
编辑推荐
内容提要
《软计算原理与实现》阐述了数据挖掘、软计算技术的发展状况，重点介绍了其采用的技术和方法，同时对各种方法进行了比较，并以几种方法为例，介绍了它们的思想及其在数据挖掘中的应用。 另外，《软计算原理与实现》还阐述了基于Agent技术的智能数据挖掘系统模型的总体结构，介绍了常用的知识表示方法；讨论了数据挖掘中的小波神经网络方法，概述了基于WWW的数据挖掘和文本挖掘，介绍了分类、聚类分析的常用算法，并且给出了部分算法的算法实现，可为数据挖掘领域的研究生及相关技术人员提供参考。
目录
目录章 绪论t11．1 数据挖掘概述t11．1．1 数据挖掘的发展状况t11．1．2 数据挖掘的概念t21．1．3 数据挖掘技术概述t51．1．4 数据挖掘方法比较t91．1．5 数据挖掘面临的问题t101．2 数据挖掘中的软计算技术概述t111．2．1 软计算的发展状况t121．2．2 KDD中的软计算技术简介t131．3 基于WWW的数据挖掘与文本挖掘t191．3．1 基于WWW的数据挖掘t191．3．2 自然语言处理与文本挖掘t201．4 研究现状与发展趋势t21参考文献t23第2章 基于智能Agent的知识发现模型研究与设计t272．1 知识发现模型概述t272．1．1 面向过程的KDD模型t282．1．2 面向用户的KDD模型t302．1．3 面向知识的KDD模型t312．2 基于Agent技术的智能数据挖掘系统模型的总体结构t322．2．1 Multi-Agent技术的特性t322．2．2 智能数据挖掘系统模型的总体结构t342．2．3 数据挖掘Agent功能描述t352．2．4 数据预处理Agent功能描述t362．2．5 人机界面Agent功能描述t372．2．6 决策Agent功能描述t382．3 知识发现过程实例分析t392．3．1 实例背景t392．3．2 数据预处理t402．3．3 特征选择t432．4 研究现状与发展趋势t472．5 本章小结t48参考文献t49第3章 基于软计算的知识表示方法研究t513．1 知识表示概述t513．1．1 一阶谓词逻辑表示法t523．1．2 关系表示法t533．1．3 产生式规则表示法t533．1．4 框架表示法t543．1．5 语义网络表示法t553．1．6 面向对象表示法t563．1．7 知识表达式t563．1．8 模糊知识表示方法t583．2 基于粗糙集的不确定知识表示方法t613．2．1 知识、划分与等价关系t613．2．2 信息表、不可分辨关系和基本集t613．2．3 粗糙集的下近似、上近似及边界区t623．2．4 知识表示特征集模型t623．2．5 讨论t643．3 基于粗糙熵的知识表示方法t643．3．1 信息理论的度量和粗糙集t643．3．2 知识的粗糙性t653．3．3 粗糙熵t653．4 知识的对象模糊语义网络表示法t653．5 几种知识表示方法的比较t663．6 研究现状与发展趋势t673．7 本章小结t68参考文献t71第4章 数据挖掘中的小波神经网络方法研究t734．1 引言t734．2 神经网络发展及基础概述t734．2．1 MP模型t744．2．2 感知器学习算法t754．2．3 BP网络算法t754．3 基于禁忌搜索算法的小波神经网络设计t774．3．1 禁忌搜索t774．3．2 小波分析基础t824．3．3 小波变换实例t844．3．4 小波神经网络t864．3．5 网络设计算法t864．3．6 实验结果及结论t874．4 基于小波神经网络的模型预测研究t884．4．1 Harr基小波t884．4．2 Harr基小波神经网络t894．4．3 预测模型t904．5 BP神经网络t914．5．1 算法实现t914．5．2 运行实例t944．6 神经网络在数据挖掘中的应用t944．6．1 神经网络在可视化中的应用t944．6．2 神经网络在分类中的应用t964．6．3 实验结果及分析t984．7 研究现状与发展趋势t994．8 本章小结t100参考文献t100第5章 基于用户需求模型的中英文WWW搜索引擎t1045．1 WWW概述t1045．1．1 搜索引擎技术t1055．1．2 WWW中的术语、协议及相关技术t1065．2 中英文WWW搜索引擎的结构t1095．2．1 数据收集、处理子系统t1105．2．2 用户查询子系统t1115．2．3 分类管理子系统t1125．3 基于示例的用户信息需求模型的获取和表示t1135．3．1 文本类别特征的抽取方式t1145．3．2 文本的分类判别与文本特征权重t1155．3．3 Fisher判别t1165．3．4 用户信息需求模型的表示t1195．3．5 实验结果及分析t1195．4 研究现状与发展趋势t1205．5 本章小结t121参考文献t121第6章 基于Web的文本挖掘技术研究t1236．1 文本挖掘概述t1236．1．1 文本挖掘的应用t1246．1．2 文本处理的基本模型t1256．1．3 文本挖掘的流程t1286．2 文本挖掘基本技术t1286．2．1 文本特征抽取t1286．2．2 文本分类t1326．2．3 文本聚类t1336．2．4 DBSCAN聚类t1346．3 中文文本挖掘模型t1376．3．1 文本特征的提取t1376．3．2 重心向量与文本聚类t1396．3．3 文本自动摘要技术t1406．3．4 文本可视化表示t1416．4 研究现状与发展趋势t1436．5 本章小结t144参考文献t145第7章 聚类分析与应用t1477．1 聚类的基本概念t1477．1．1 聚类的定义t1477．1．2 聚类算法的分类t1487．1．3 数据挖掘中聚类算法的比较标准t1487．2 常用聚类算法介绍与分析t1497．2．1 基于划分的聚类算法t1497．2．2 基于层次的聚类算法t1517．2．3 基于密度的聚类算法t1527．2．4 基于网格的聚类算法t1537．2．5 基于模型的聚类算法[3]t1547．3 聚类算法比较t1557．4 聚类算法k-means的改进t1557．4．1 聚类算法中的数据类型t1557．4．2 相异度的计算t1567．4．3 聚类准则t1577．4．4 原始的k-means算法t1577．4．5 改进的k-means算法t1617．5 研究现状与发展趋势t1667．6 本章小结t166参考文献t167第8章 软计算中的算法及其应用t1698．1 分类概述t1698．2 决策树t1698．2．1 决策树的概念t1708．2．2 决策树的研究方向t1718．2．3 决策树分析t1718．2．4 决策树算法t1738．3 分类的应用t1848．3．1 基于支持向量机的印刷故障分类t1848．3．2 票据印刷过程中的数码检测t1908．4 遗传算法t1928．4．1 算法实现t1928．4．2 算法运行t1988．5 研究现状与发展趋势t1998．6 本章小结t200参考文献t200
作者介绍
李业丽，女，1962.12，教授，博士，主要从事数字喷墨印刷控制技术、按需印刷、图像处理技术、智能信息处理技术等方面的研究。发表学术论文60余篇，其中SCI/EI检索20余篇，专利4项，出版学术专著2部，教材5部。近几年主持完成创新团队研究项目1项、北京印刷学院重点项目3项、横向课题8项，在研横向课题2项。
序言
-
【封面】
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价