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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
  • 新华书店正版
    • 作者: (芬)赛尔坎·希兰兹(Serkan Kiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(Turker Ince),(芬)蒙塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著;彭鹏菲,董银文,龚立 译著
    • 出版社: 国防工业出版社
    • 出版时间:2017-06-01 00:00:00
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    • 作者: (芬)赛尔坎·希兰兹(Serkan Kiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(Turker Ince),(芬)蒙塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著;彭鹏菲,董银文,龚立 译著
    • 出版社:国防工业出版社
    • 出版时间:2017-06-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-06-01
    • 字数:388千字
    • 页数:355
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787118113549
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:国防工业出版社

    多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用

    作  者:(芬)赛尔坎·希兰兹(Serkan Kiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(Turker Ince),(芬)蒙塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著;彭鹏菲,董银文,龚立 译
    定  价:108
    出 版 社:国防工业出版社
    出版日期:2017年06月01日
    页  数:355
    装  帧:平装
    ISBN:9787118113549
    主编推荐

    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。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    章绪论
    1.1最优化历史发展
    1.2核心问题
    1.3本书内容简介
    参考文献
    第2章最优化技术概述
    2.1最优化技术的历史
    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
    2.2.3Nelder-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非线性函数最小化
    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
    4.4.1PSO_MDlib应用程序中的多维粒子群优化操作
    4.4.2PSOTestApp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分形全局最优构建
    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非线性函数最小化
    5.2动态环境的最优化方法
    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非线性函数最小化的应用
    5.4回顾与总结
    5.5程序注解与软件包
    5.5.1FGBF在PSOMDlib应用程序中的操作
    5.5.2分形全局最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
    0章演进特征的综合

    售后保障

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