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书       名 :
著       者 :
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I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
基于模糊认知图的集成分类器构造研究
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787121235344
  • 作      者:
    马楠著
  • 出 版 社 :
    电子工业出版社
  • 出版日期:
    2014
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编辑推荐
(1)针对现有模糊认知图框架,分析其优缺点和国内外相关技术的现状。
(2)提出一种新的模糊认知图分类器模型构造方法。
(3)提出一种基于多测度的范异构模糊认知图集成分类器模型。
(4)对复合金字塔模型的综合分析层进行深入分析。
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作者简介
马楠,博士,中共党员,北京联合大学信息学院教科办主任,硕士研究生副导师,中国计算机学会会员。2001年7月开始在北京联合大学信息学院任教,主讲《数据库原理与应用》、《软件工程》、《数据仓库与数据挖掘》等课程,研究方向为数据挖掘与知识发现、大数据处理。2013年获批国家自然基金青年科学基金项目,2010年、2011和2012年连续三年获得北京市属高等学校人才强教――中青年骨干人才培养计划资助;主持并完成了市教委课题1项、企业横向课题2项;参与国家自然基金项目1项;主持校级课题2项,具有较强的科研能力和较扎实的理论基础。目前已在国内外重要学术期刊、国际学术会议上发表高水平论文20余篇,被SCI/EI/ISTP检索10余篇;是国际会议International Conference on Mobile IT Convergence, ICMIC 2011; 5th International Conference on New Trends in Information Science and Service Science, NISS2011的组委会成员。编写教材3部,其中一部教材为主编,两部“十一五”国家级规划教材副主编;取得职务发明专利1项;软件著作权5项。2005年7月-2005年8月到澳大利亚Sydney University 进行双语教学培训;2007年7月~2008年1月到英国ARU(Anglia Ruskin University)大学访问学习。参与的教学改革项目2013年获得第七届北京市教学成果一等奖,获得2013年中国高等教育学会工程教育专业委员会优秀工程教育研究成果三等奖。2010年至2013年两次指导学生参加华北五省暨港澳台计算机应用大赛获得一等奖,多次获得校级优秀毕业设计指导教师、“最佳课堂”等称号。
科研项目情况:
1. 国家自然科学基金项目“基于全新融合机制的模糊认知图集成分类器模型与算法研究”( 项目编号:61300078)(主持)
2. 北京市属高等学校人才强教深化计划中青年骨干人才项目 “模糊认知图理论及在文物信息挖掘中的应用研究“ 项目编号:PHR201008340(主持)
3. 北京联合大学自然科学类新起点计划项目“模糊认知图集成分类器的理论研究与应用 ” (项目编号:Zk10201312)(主持)
4.企业横向课题“基于WCF和Silverlight技术的企业信息化系统开发” (主持)
5. 国家自然科学基金项目“基于多关系的模糊认知图挖掘模型、算法与评价机制研究”( 项目编号:61175048)(核心成员)
6.北京市教育委员会科技面上项目 “预报系统数据集成与决策支持的研究及应用”(项目代码:KM200911417003). (主要成员)
7.北京市信息办项目“北京数字博物馆平台―徐悲鸿纪念馆数字化建设项目”( 项目代码:2002KJ124). (主要成员)

主要论著
1)代表性论文
1. 马楠,杨炳儒,李广原,张德政.一种模糊认知图分类器构造方法[J], 北京科技大学, 34 (5):590-595, 2012
2. Nan Ma, Bing-ru Yang Lian-ying Sun. Research on an Integrated Learning-based Fuzzy Cognitive Map Classifier Model[J], International Journal of Advancements in Computing Technology, 4(8):8-17, 2012
3. Nan Ma, Lulu Yi, Zhengqiang Qiu, Jingdi Ren, Yongbin Liu.Application of Fuzzy Cognitive Map classifier to identify historical relics[J], Journal of Computational Information Systems,8(10):4007-4016,2012
4. 马楠,杨炳儒,鲍泓,郭建威. 模糊认知图研究进展[J],计算机科学,38(10):23- 27, 2011
5. 马楠,杨炳儒,邱正强.基于测度递进的模糊认知图及其应用[J],计算机工程与设计,33(5):1958-1961 ,2012
6. Yun Zhai ,Nan ma, Da Ruan, Bing An. An Effective Over-sampling Method for Imbalanced Data Sets Classification. Chinese Journal of Electronics, 2011, 20(3): 489-496
7. Nan Ma,Chao Fang,Wenqiang Liu. Storage and Display System of Cultural Information Based on JSP and MVC[J], Advanced Materials Research,Volumes 271-273:657-662,2011
8. Nan Ma, Mei Yuan, YouWen Bao, ZongMin Jin, He Zhou. The Design of Meteorological Data Warehouse and Multidimensional Data Report[C],ITCS2010
9. Nan Ma,Yun zhai,YouWen Bao, He Zhou. Design of Meteorological Information Display System Based on Data Warehouse[C],International Conference on Management and Service Science,MASS2010
10. Nan Ma ,Youwen Bao, Haiyan Zhou. Research on the course of computer networks in applied universities[C]. 2010 International Conference on Intelligent Computing and Cognitive Informatics, ICICCI 2010, p 105-108, 2010


2)发明专利和软件著作权
11. 一种基于BP 神经网络的预测装置及设备(专利号:ZL2012 10039243.7)(第一人)
12. FCM的股票预测系统(软件登记号:2012SR036687)(第一人)
13. 基于模糊认知图的文物鉴别系统(软件登记号:2012SR036011)(第一人)
14. 基于Web存储的数字博物馆展示软件” (软件登记号:2011SR001057)(第一人)

3)编写教材
15. 马楠.网络数据库应用[M].中国铁道出版社,2010.04.01,主编
16. 尚晓航,马楠.计算机网络技术应用[M].清华大学出版社,2011.12.01,副主编
17. 尚晓航,马楠.计算机网络技术基础[M].高等教育出版社,2008.8,副主编
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内容介绍
本书是以作者近些年的研究成果为基础的科学专著,也是国内第一部以模糊认知图为主题的专著。
本书密切跟踪国际前沿研究主流的发展趋向,探析了模糊认知图的研究方向、模糊认知图的学习方法、模糊认知图分类器及其集成模型。本书以探讨模糊认知图分类的关键因素为导向,以论述基础概念―研究相关算法―提出可行模型为主线,有效利用模糊认知图解决了在蛋白质二级结构环境中的分类问题。
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目录
目录

第1章 引言 /1
1.1 研究背景 / 1
1.2 主要研究内容和创新点 / 2
1.3 全书的组织安排 / 3
第2章 文献综述 /6
2.1 数据挖掘的产生与发展 / 6
2.1.1 数据挖掘过程 / 9
2.1.2 数据挖掘的技术方法 / 11
2.1.3 数据挖掘应用领域 / 22
2.2 数据挖掘的研究热点及趋势分析 / 24
2.2.1 空间数据挖掘 / 24
2.2.2 分布式数据挖掘 / 26
2.2.3 基于云计算的数据挖掘 / 29
2.3 基于内在认知机理的知识发现理论KDTICM / 30
2.4 本章小结 / 35

第3章 模糊认知图 /36
3.1 模糊认知图的基本概念及研究进展 / 36
3.2 FCM推理机制 / 39
3.2.1 前向式演化推理 / 40
3.2.2 后向式演化推理 / 40
3.3 模糊认知图研究方向 / 41
3.3.1 动态模糊认知图 / 41
3.3.2 概率模糊认知图 / 44
3.3.3 随机模糊认知图 / 45
3.3.4 基于规则的模糊认知图 / 46
3.3.5 复杂模糊认知图 / 47
3.4 模糊认知图的学习方法 / 48
3.4.1 演化学习 / 48
3.4.2 适应性学习 / 50
3.4.3 混合方法 / 52
3.5 本章小结 / 53

第4 章 一种模糊认知图分类器构造方法 /57
4.1 FCMCM 分类器 / 57
4.1.1 FCM 分类器定义 / 57
4.1.2 FCM 分类器模型结构 / 57
4.1.3 激活函数 / 59
4.1.4 推理规则 / 59
4.1.5 学习方法 / 60
4.2 实验验证 / 61
4.2.1 数据集 / 61
4.2.2 实验部分 / 62
4.3 本章小结 / 67

第5 章 集成学习FCM 分类器 /68
5.1 集成学习 / 68
5.1.1 集成分类器的构造方法 / 69
5.1.2 多FCM 集成学习的基本思想 / 72
5.2 集成学习的构造过程 / 73
5.2.1 基本Bagging 的多FCM 分类器集成 / 73
5.2.2 基于Adaboost 的多FCM 分类器集成 / 79
5.3 多测度范异构分类器集成方法 / 82
5.3.1 样本分离阶段 / 83
5.3.2 Bagging 组合阶段 / 84
5.3.3 实验验证 / 85
5.4 本章小结 / 87

第6 章 基于FCM 集成分类器的蛋白质二级结构智能预测模型新构造 /89
6.1 蛋白质二级结构预测的必要性分析 / 89
6.2 蛋白质结构介绍 / 90
6.3 蛋白质二级结构预测研究现状 / 95
6.4 CPMFCM / 100
6.4.1 理论基础 / 100
6.4.2 测试数据集 / 101
6.4.3 评价标准 / 101
6.4.4 CPMF 整体架构 / 103
6.4.5 实验结果与分析 / 110
6.5 本章小结 / 117

第7 章 总结与展望 /118
7.1 总结 / 118
7.2 展望 / 120

参考文献 /122
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