中国少数民族特需用品数字化工程丛书：动态数据流分类方法及其在民族信息数据挖掘中的应用

图书标准信息

• 作者 姚远、张俊星、徐国凯 著
• 出版社 电子工业出版社
• 出版时间 2014-11
• 版次 1
• ISBN 9787121246524
• 定价 48.00元
• 装帧 平装
• 开本 16开
• 纸张 胶版纸
• 页数 288页
• 字数 327千字
• 正文语种 简体中文
• 丛书 中国少数民族特需用品数字化工程丛书

【内容简介】

　　《中国少数民族特需用品数字化工程丛书：动态数据流分类方法及其在民族信息数据挖掘中的应用》动态数据流挖掘是近年来学术界研究的热点问题之一，由于其本身具有海量性、实时性及动态变化性等特点，因此在利用传统数据挖掘方法对数据流进行处理时，很难得到令人满意的结果。
　　《中国少数民族特需用品数字化工程丛书：动态数据流分类方法及其在民族信息数据挖掘中的应用》以动态数据流分类问题为切入点，着重介绍了近些年的动态数据流分类问题研究进展，提出了相关技术方法，以民族信息处理为背景，通过案例对相关技术方法进行深入说明。《中国少数民族特需用品数字化工程丛书：动态数据流分类方法及其在民族信息数据挖掘中的应用》内容新颖，融入了近年来学术界与工商业界提出的新方法和新技术，并给出了进一步扩展。
　　《中国少数民族特需用品数字化工程丛书：动态数据流分类方法及其在民族信息数据挖掘中的应用》可作为信息与工程、计算机应用技术等专科、本科，以及研究生教学用书，也可供相关研究人员参考。

【作者简介】

　　徐国凯，大连民族学院机电信息学院院长，教授，长期致力自动化专业教学和民族特需品文化数字化保护。获得国家科技支撑计划“民族特需品数字化关键技术研究及示范应用”课题支持。

【目录】

第1章绪论
1.1引言
1.2数据挖掘概述
1.2.1数据挖掘基本概念介绍
1.2.2数据挖掘基本技术介绍
1.3动态数据挖掘概述
1.3.1动态数据挖掘概念介绍
1.3.2数据流挖掘研究意义
1.3.3动态数据分类方法国内外研究现状
1.4本章小结

第2章数据流挖掘技术
2.1概述
2.2数据流挖掘相关技术简介
2.2.1滑动窗口技术
2.2.2动态抽样技术
2.2.3数据概要方法
2.2.4更新策略
2.2.5数据流预处理技术
2.3数据流挖掘基本算法介绍
2.3.1数据流聚类算法
2.3.2数据流分类算法
2.3.3数据流频繁规则挖掘算法
2.3.4多数据流挖掘算法
2.4数据流挖掘技术相关应用
2.5本章小结

第3章集成学习数据流分类技术
3.1概述
3.1.1集成学习基本理论
3.1.2集成学习研究现状
3.2Learn++系列算法
3.2.1Learn++介绍
3.2.2Learn+.NC
3.2.3Learn+.DF
3.2.4Learn+.MF
3.2.5Learn++.NSE
3.3基于SVM-SOM的数据流混合分类方法
3.3.1SVM模型介绍
3.3.2SOM模型介绍
3.3.3粒子群与遗传算法介绍
3.3.4SVM-SOM混合模型构建方法
3.4集成学习结果合并方法
3.4.1基于均值的合并方法
3.4.2投票合并方法
3.4.3其他合并方法
3.5本章小结

第4章增量式学习数据流分类方法
4.1概述
4.2传统分类器存在问题及解决方法
4.3增量式相关算法介绍
4.4基于轮转式结构的增量式数据流分类模型
4.4.1算法介绍
4.4.2实验及结果分析
4.5其他增量式分类模型介绍
4.5.1基于增量式学习的极端学习机分类模型
4.5.2数据流可调节增量学习模型
4.5.3基于增量式学习的非稳定数据流分类模型
4.5.4基于增量式学习的LSVM模型
4.6本章小结

第5章数据流概念漂移挖掘方法
5.1概述
5.1.1概念漂移介绍
5.1.2概念漂移研究现状
5.1.3概念漂移检测方法介绍
5.3基于KL-distance的数据流分类模型
5.3.1算法介绍
5.3.2实验结果
5.4基于集成学习的概念漂移分类模型
5.4.1算法介绍
5.4.2实验结果
5.4概念漂移可视化研究
5.4.1可视化算法介绍
5.4.2实验结果
5.5本章小结

第6章民族信息数据流挖掘应用
6.1概述
6.2少数民族信息数据挖掘现状
6.3数据流分类在少数民族信息挖掘中的应用——少数民族乐器分类模型
6.3.1模型框架
6.3.2算法介绍
6.3.3实验结果及分析
6.4本章小结
参考文献