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多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 版权信息
- ISBN:9787118113549
- 条形码:9787118113549 ; 978-7-118-11354-9
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 本书特色
这本书探讨了多维粒子群优化,由作者开发了一种技术解决这些需求。
在介绍关键优化技术后,作者介绍了统一的框架,并展示了其在具有挑战性的应用领域的优势,包括多维扩展粒子群优化的全局收敛性、动态数据聚类、进化神经网络、生物医学应用程序和个性化的心电图分类、基于内容的图像分类和检索、合成与演化特征。
多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 内容简介
这本书探讨了多维粒子群优化,由作者开发了一种技术解决这些需求。 在介绍关键优化技术后,作者介绍了统一的框架,并展示了其在具有挑战性的应用领域的优势,包括多维扩展粒子群优化的全局收敛性、动态数据聚类、进化神经网络、生物医学应用程序和个性化的心电图分类、基于内容的图像分类和检索、合成与演化特征。
多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 目录
第1章 绪论1.1 *优化历史发展1.2 核心问题1.3 本书内容简介参考文献第2章 *优化技术概述2.1 *优化技术的历史2.2 确定性分析方法2.2.1 梯度下降法2.2.2 牛顿一拉普森迭代法2.2.3 Nelder-Mead搜索方法2.3 随机方法2.3.1 模拟退火算法2.3.2 随机逼近方法2.4 进化算法2.4.1 遗传算法2.4.2 差分进化算法参考文献第3章 粒子群优化算法3.1 引言3.2 基本粒子群优化算法3.3 粒子群优化算法的一些变体形式3.3.1 部落3.3.2 多群3.4 应用领域3.4.1 非线性函数*小化3.4.2 数据聚类3.4.3 人工神经网络3.5 程序注解与软件开发包参考文献第4章 多维粒子群优化算法4.1 多维度研究的需要4.2 基本思想4.3 多维粒子群优化算法4.4 程序注解与软件包4.4.1 PSO_MDlib应用程序中的多维粒子群优化操作4.4.2 PSOTestApp应用程序中的多维粒子群优化操作参考文献第5章 改进全局收敛性5.1 分形全局*优构建5.1.1 研究动机5.1.2 基于FGBF的粒子群优化5.1.3 基于FGBF的多维粒子群优化5.1.4 非线性函数*小化5.2 动态环境的*优化方法5.2.1 动态环境:试验台5.2.2 多群粒子群优化5.2.3 基于FGBF的移动峰问题的移动峰基准5.2.4 多维移动峰函数的优化5.2.5 常规移动峰函数性能评估5.2.6 多维移动峰函数性能评估5.3 谁将指导指南5.3.1 随机扰动同时逼近方法概述5.3.2 同时逼近驱动的粒子群优化和多维粒子群优化算法5.3.3 非线性函数*小化的应用5.4 回顾与总结5.5 程序注解与软件包5.5.1 FGBF在PSO MDlib应用程序中的操作5.5.2 分形全局*优构建多维粒子优化在MPB中的应用参考文献第6章 动态数据聚类第7章 进化人工神经网络第8章 个体心电图分类第9章 基于两类分类器集合网络的图像分类与检索第10章 演进特征的综合
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