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书       名 :
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文献来源:
出版时间 :
粒认知计算
0.00     定价 ¥ 129.00
图书来源: 浙江图书馆(由浙江新华配书)
此书还可采购25本,持证读者免费借回家
  • 配送范围:
    浙江省内
  • ISBN:
    9787030711830
  • 作      者:
    编者:刘洪波//江同棒//杨超//戴光耀|责编:阚瑞
  • 出 版 社 :
    科学出版社
  • 出版日期:
    2022-05-01
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内容介绍
本书介绍了粒认知计算。内容主要有粒认知计算与粗糙集、约简方法、深度架构、应用示例四个部分,其中粒与粗糙集包括粗糙集、变精度粗糙集、二型模糊粗糙集,约简方法包括约简、多约简、群智约简、完备约简、并行约简;深度架构包括粒迁移学习、集成多知识;应用示例有暴力犯罪分析、序列标注、脑认知分析等实际场景。 本书可作为理工科本科生、研究生粒认知计算、数据挖掘、知识发现课程的辅助教材或参考书,也可作为科技人员粒认知计算的参考手册。
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目录
前言
第1章 粒认知计算与粗糙集
1.1 粒认知计算
1.1.1 知识与知识发现
1.1.2 粒
1.1.3 认知计算
1.1.4 粒计算
1.2 粗糙集
1.2.1 粗糙集示例
1.2.2 基于粗糙集的知识表示
1.2.3 不确定知识与度量
1.3 变精度粗糙集
1.3.1 变精度正区域
1.3.2 变精度分布表
1.4 二型模糊粗糙集
1.4.1 模糊粗糙集
1.4.2 区间二型模糊集
1.4.3 基于高斯核的区间二型模糊粗糙集
第2章 粗糙集约简
2.1 约简
2.1.1 约简预处理
2.1.2 缺失值和属性离散化处理
2.1.3 基于信息熵的并行连续属性离散化
2.2 基于二进制分辨矩阵的属性约简
2.2.1 相容决策表与不相容决策表
2.2.2 二进制分辨矩阵及其生成算法
2.2.3 基于二进制分辨矩阵的属性约简
2.2.4 二进制分辨矩阵动态单约简
2.2.5 决策表属性约简
2.2.6 决策表值约简
2.3 基于二进制分辨矩阵的动态多约简算法
2.3.1 动态多约简算法
2.3.2 与基于正区域算法对比
2.3.3 动态更新机制性能分析
2.3.4 属性重要度权重对约简结果的影响
第3章 群智约简
3.1 微粒群算法
3.1.1 基本微粒群算法
3.1.2 二进制离散微粒群算法
3.1.3 微粒群算法与其他进化算法的比较
3.2 微粒群约简算法
3.2.1 设计思路
3.2.2 不可分辨关系计算
3.2.3 双矩编码方式
3.2.4 算法设计与分析
3.3 群搜索约简算法
3.3.1 群搜索算法
3.3.2 算法设计
3.3.3 算法流程
3.4 群智约简示例及结果
3.4.1 实例演示
3.4.2 基准数据集约简
第4章 完备约简
4.1 完备约简与多知识
4.1.1 约简的完备性
4.1.2 谱系二叉树结构
4.1.3 多知识系统的完整性指标
4.2 知识的空间结构
4.2.1 完备约简的空间结构
4.2.2 多知识的空间结构
4.2.3 知识双层空间结构
4.3 基于谱系二叉树结构的完备属性约简
4.3.1 完备属性约简策略
4.3.2 分布表与属性序
4.3.3 二值分类与谱系树剪枝
4.4 基于变精度粗糙集的完备属性约简算法
4.5 完备属性约简算法的性能分析
4.5.1 标准数据集测试
4.5.2 谱系二叉树剪枝策略的优化分析
4.5.3 与非核属性替换策略的比较
4.5.4 与群智能优化策略的比较
第5章 模糊约简
5.1 区间二型模糊粗糙集单约简算法
5.2 模糊概念格及其规则提取
5.2.1 模糊概念格
5.2.2 无冗余规则提取定理
5.2.3 模糊剪枝策略
5.3 基于模糊概念格的决策规则提取算法
5.4 属性约简及模糊规则提取算法实验
5.4.1 约简参数实验
5.4.2 模糊约简示例及对比分析
5.5 基于模糊约简的规则提取示例
第6章 并行约简
6.1 并行计算
6.1.1 集群并行计算
6.1.2 并行计算编程模型
6.1.3 并行算法的构造原则
6.1.4 并行算法的性能评价
6.2 MapReduce并行编程模型与架构
6.2.1 MapReduce并行编程模型
6.2.2 Hadoop并行框架
6.2.3 集群容错性与分布式文件系统
6.3 简化决策表及其并行生成算法
6.3.1 简化决策表
6.3.2 划分等价类
6.3.3 基于MapReduce的简化决策表并行生成算法
6.4 二进制分辨矩阵并行生成算法
6.4.1 算法的预加载过程及矩阵行编号
6.4.2 基于MapReduce的二进制分辨矩阵并行生成算法
6.5 并行属性约简算法
6.5.1 并行核属性求解算法
6.5.2 基于MapReduce的并行属性约简算法
6.5.3 基于MapReduce的并行属性循环多约简算法
6.5.4 算法实现优化
6.6 正区域并行属性多约简算法
6.6.1 简化决策表并行生成算法
6.6.2 基于简表的正区域并行多约简算法
6.6.3 正区域并行多约简算法实例分析
第7章 规则提取
7.1 形式概念分析基本概念
7.1.1 单值属性的形式背景
7.1.2 多值属性的形式背景
7.1.3 形式概念和哈斯图
7.2 概念格的构造及其规则处理算法
7.2.1 概念格构造方法
7.2.2 概念格规则提取
7.2.3 知识冲突的处理算法
7.3 形式概念算法设计及仿真实验
7.3.1 形式概念算法设计
7.3.2 基准数据集仿真实验
7.4 基于属性约简的知识抽取和结构
7.4.1 多知识抽取框架
7.4.2 基于多知识系统的知识空间结构
第8章 粒迁移学习
8.1 粒迁移学习思想
8.2 基于数据集结构信息的粒迁移学习
8.2.1 特征粒度与负迁移问题
8.2.2 数据集结构信息的区间粒化
8.2.3 区间二型模糊隐马尔可夫模型
8.3 基于对应关系的粒迁移学习
8.3.1 对应关系中特征映射的粒度
8.3.2 基于对应关系的粒迁移学习方法
8.3.3 粒二型模糊隐马尔可夫模
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