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全新大数据分析——预测建模与评价机制张聪 等9787302610274
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章差异化空间插值模型的理论原理1.1自适应深度强化学习算法1.1.1概述1.1.2竞争深度强化学习算法原理1.1.3状态值重利用1.1.4动态模糊隶属度因子1.1.5自适应深度网络1.1.6对比实验1.2自调整反距离加权插值模型1.2.1概述1.2.2反距离加权法1..变异函数1.2.4克里金法1.2.5自调整反距离加权插值模型介绍1.3几种常用强化学习算法1.3.1蒙特卡洛方法1.3.2时间差分算法1.3.3学习算法1.3.4深度网络1.3.5双深度网络1.3.6优先经验回放1.4本章小结第2章利用空间信息的大数据分析预测过程2.1大数据时代的空间信息挖掘与分析2.1.1大数据与空间大数据2.1.2空间大数据挖掘2.1.3空间大数据分析2.2空间信息数据的预测2.2.1数据预处理2.2.2预测模型的构建2..预测结果的对比分析.本章小结第3章协作复合神经网络模型的基础架构3.1协作复合神经网络模型概述3.2自适应动态灰狼优化算法3.2.1灰狼优化算法原理3.2.2非线余弦收敛因子3..加权位置更新3.2.4中心扰动准则3.2.5自适应动态灰狼优化算法运行机制3.2.6对比实验3.3小波神经网络模型3.3.1前向传播过程3.3.2损失函数3.3.3RMSProp3.3.4Nesterov动量3.4协作复合神经网络模型的构建3.5知识扩展3.5.1遗传算法3.5.2粒子群优化算法3.5.模拟火算法3.5.4蚁群优化算法3.5.5常见的反向传播算法3.6本章小结第4章利用相关特征的大数据分析预测过程4.1大数据的分析机制4.1.1相关分析4.1.2训练集与测试集的选择4.1.3数据归一化预处理4.2可调整参数的设定机制4.2.1隐含层节点数的确定4.2.2学习率设置4..衰减系数设置4.3预测模型的能评指标4.3.1单个模型能评指标4.3.2多模型能对比评价方法4.4预测能评结果及相关分析4.4.1数据集1上的预测能评结果及相关分析4.4.2数据集2上的预测能评结果及相关分析4.5知识扩展4.5.1径向基神经网络预测模型4.5.2模糊神经网络预测模型4.6本章小结第5章并行支持向量机的基本原理5.1并行支持向量机概述5.2协同鸟群算法5.2.1鸟群算法原理5.2.2抱团行为5..基于适应度差值比的位置更新方式5.2.4接受准则5.2.5协同鸟群算法运行机制5.2.6对比实验5.3支持向量机分类模型5.3.1概述5.3.2统计学习原理5.3.3核函数5.3.4分类过程5.4并行支持向量机模型的构建5.5知识扩展5.5.1萤火虫算法5.5.2磷虾群算法5.5.3算法特对比分析5.6本章小结第6章并行支持向量机下的风险分类评价研究——以土壤重金属数据为例6.1土壤重金属污染概述及风险评价研究现状6.2土壤污染评价方法6.2.1土壤地球化学基准值与背景值6.2.2规定土壤污染风险管控标准6..土壤重金属污染评价方法6.3土壤重金属数据的预处理6.4大数据风险评价结果6.4.1评价模型的参数设置6.4.2污染风险分类评价结果6.5评价模型的能评6.6知识扩展6.6.1决策树算法6.6.2K近邻算法6.7本章小结第7章集成学习与贝叶斯优化的相关理论7.1集成学习方法7.1.1集成学习7.1.2随机森林原理7.1.3个体学习器集成策略7.1.4加权随机森林算法运行机制7.1.5对比实验7.2类别不平衡数据集的处理7.2.1上采样算法7.2.2下采样算法7..混合采样算法7.3贝叶斯优化7.3.1贝叶斯优化调参原理7.3.2概率代理模型7.3.3采集函数7.4知识扩展7.4.1Stacking算法7.4.2逻辑回归分类7.5本章小结第8章结合贝叶斯优化与集成学习的大数据评价研究——以土壤重金属数据为例8.1污染评价方法及目标值标记8.2数据重采样与预处理8.2.1数据重采样8.2.2预处理8.3集成学习下的土壤污染风险评价结果8.3.1算法超参数设置8.3.2蔡甸区风险评价实验8.3.3江夏区风险评价实验8.3.4武汉市整体风险评价实验8.3.5应用贝叶斯优化调参8.4知识扩展8.4.1贝叶斯分类算法8.4.2梯度提升树算法8.5本章小结参考文献
本书的内容涵盖人工智能技术和大数据分析预测与评价应用实例,可作为相关专业技术人员以及及以上学生的参考书。
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