图书介绍
多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- （芬）SERKANKIRANYAZ，（土）TURKERINCE，（芬）MONCEFGABBOUJ著；彭鹏菲，董银文，龚立译 著
- 出版社： 北京：国防工业出版社
- ISBN：9787118113549
- 出版时间：2017
- 标注页数：355页
- 文件大小：60MB
- 文件页数：373页
- 主题词：机器学习－研究
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图书目录
第1章 绪论1
1.1 最优化历史发展2
1.2 核心问题4
1.3 本书内容简介7
参考文献10
第2章 最优化技术概述12
2.1 最优化技术的历史12
2.2 确定性分析方法29
2.2.1 梯度下降法30
2.2.2 牛顿-拉普森迭代法31
2.2.3 Nelder-Mead搜索方法32
2.3 随机方法33
2.3.1 模拟退火算法33
2.3.2 随机逼近方法36
2.4 进化算法37
2.4.1 遗传算法37
2.4.2 差分进化算法40
参考文献43
第3章 粒子群优化算法45
3.1 引言45
3.2 基本粒子群优化算法47
3.3 粒子群优化算法的一些变体形式50
3.3.1 部落52
3.3.2 多群53
3.4 应用领域55
3.4.1 非线性函数最小化56
3.4.2 数据聚类57
3.4.3 人工神经网络62
3.5 程序注解与软件开发包75
参考文献81
第4章 多维粒子群优化算法86
4.1 多维度研究的需要86
4.2 基本思想88
4.3 多维粒子群优化算法90
4.4 程序注解与软件包95
4.4.1 PSO-MDlib应用程序中的多维粒子群优化操作95
4.4.2 PSOTestApp应用程序中的多维粒子群优化操作97
参考文献104
第5章 改进全局收敛性105
5.1 分形全局最优构建106
5.1.1 研究动机106
5.1.2 基于FGBF的粒子群优化107
5.1.3 基于FGBF的多维粒子群优化108
5.1.4 非线性函数最小化109
5.2 动态环境的最优化方法122
5.2.1 动态环境：试验台122
5.2.2 多群粒子群优化123
5.2.3 基于FGBF的移动峰问题的移动峰基准124
5.2.4 多维移动峰函数的优化125
5.2.5 常规移动峰函数性能评估126
5.2.6 多维移动峰函数性能评估130
5.3 谁将指导指南134
5.3.1 随机扰动同时逼近方法概述136
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137
5.3.3 非线性函数最小化的应用142
5.4 回顾与总结147
5.5 程序注解与软件包149
5.5.1 FGBF在PSO-MDlib应用程序中的操作149
5.5.2 分形全局最优构建多维粒子优化在MPB中的应用152
参考文献155
第6章 动态数据聚类159
6.1 基于分形全局最优构建的多维粒子群优化方法在动态数据聚类中的应用160
6.1.1 理论160
6.1.2 二维综合数据集的结果163
6.1.3 回顾与总结167
6.2 主色提取168
6.2.1 研究动机168
6.2.2 HSV-HSL颜色域模糊模型170
6.2.3 主色提取结果172
6.2.4 回顾与总结177
6.3 随机逼近驱动的多维粒子群优化的动态数据聚类179
6.3.1 基于随机逼近驱动的多维粒子群优化的二维数据集动态数据聚类179
6.3.2 总结与回顾183
6.4 程序注解与软件包184
6.4.1 二维聚类的分形全局最优构建操作184
6.4.2 主色提取在PSOTestApp应用程序中的应用193
6.4.3 同时逼近驱动在PSOTestApp应用程序中的操作195
参考文献199
第7章 进化人工神经网络201
7.1 人工神经网络优化算法的综述202
7.2 基于多维粒子群优化的进化神经网络204
7.2.1 人工神经网络粒子群优化算法：早期尝试204
7.2.2 基于多维粒子群优化的进化神经网络205
7.2.3 合成问题的分类结果207
7.2.4 医疗诊断的分类结果214
7.2.5 参数敏感性和计算复杂性分析217
7.3 适于极化合成孔径雷达图的进化径向基函数分级器219
7.3.1 极化合成孔径雷达数据处理221
7.3.2 合成孔径雷达分类结构223
7.3.3 测定合成孔径雷达分类结果225
7.4 总结231
7.5 编程语言和软件包232
参考文献245
第8章 个体心电图分类252
8.1 基于进化神经网络的心电图分类254
8.1.1 简介与研究动机254
8.1.2 心电图数据处理256
8.1.3 实验结果260
8.2 动态心电图记录的分类265
8.2.1 研究概况266
8.2.2 个体长期心电图分类：系统性的方法267
8.2.3 实验结果271
8.3 回顾与总结274
8.4 程序注解与软件包276
参考文献278
第9章 基于两类分类器集合网络的图像分类与检索282
9.1 基于内容的图像检索的发展概况283
9.2 基于内容的图像分类和检索框架285
9.2.1 框架概览286
9.2.2 结构空间的进化更新287
9.2.3 基于两类分类器集合网络的分类器框架288
9.3 结果与讨论293
9.3.1 数据库创建与特征提取294
9.3.2 分类结果294
9.3.3 CBIR结果301
9.4 回顾与总结304
9.5 程序注解与软件包304
参考文献322
第10章 演进特征的综合324
10.1 引言325
10.2 特征综合与选择概述326
10.3 演进特征合成框架328
10.3.1 研究动机328
10.3.2 演进特征合成框架330
10.4 仿真结果与讨论335
10.4.1 判别与分类的性能评估336
10.4.2 基于内容的图像检索的比较性能评估338
10.5 程序注解与软件包344
参考文献354