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  • 正版 多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用
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    • 作者: (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著著 | (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著编 | (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著译 | (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著绘
    • 出版社: 国防工业音像出版社
    • 出版时间:2016-06-01
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    • 作者: (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著著| (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著编| (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著译| (芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著绘
    • 出版社:国防工业音像出版社
    • 出版时间:2016-06-01
    • 版次:1
    • 印刷时间:2017-06-01
    • 字数:388千字
    • 页数:355
    • 开本:小16开
    • ISBN:9787118113549
    • 版权提供:国防工业音像出版社
    • 作者:(芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著
    • 著:(芬)Serkan Kiranyaz,(土)Turker Ince,(芬)Moncef Gabbouj著
    • 装帧:平装
    • 印次:暂无
    • 定价:108.00
    • ISBN:9787118113549
    • 出版社:国防工业出版社
    • 开本:小16开
    • 印刷时间:2017-06-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2016-06-01
    • 页数:355
    • 外部编号:9033951
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    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

    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

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