不確定性支持向量機(jī)

內(nèi)容概要

　　《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)新的研究領(lǐng)域，能有效地處理不確定性信息條件下的模式分類(lèi)、回歸預(yù)測(cè)、聚類(lèi)分析和有序回歸等諸多問(wèn)題，并可應(yīng)用于預(yù)測(cè)預(yù)警、綜合評(píng)價(jià)等領(lǐng)域，因此適用于理科、工科、管理和農(nóng)業(yè)等多個(gè)學(xué)科。
　　《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》從不確定性規(guī)劃出發(fā)，結(jié)合模糊、粗糙和未確知等不確定性理論，詳細(xì)闡述適用于各類(lèi)問(wèn)題的《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》模型和算法，目前國(guó)內(nèi)外不確定性優(yōu)化理論和支持向量機(jī)相結(jié)合的研究正處于快速發(fā)展階段，希望《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》的出版能促進(jìn)《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》在我國(guó)各個(gè)應(yīng)用領(lǐng)域的普及與提升，并且給相關(guān)領(lǐng)域的理論研究者和實(shí)際工作者提供一些思路和幫助。
　　《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》適合于高等院校高年級(jí)本科生、研究生、教師以及相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際工作者閱讀和使用。

作者簡(jiǎn)介

　　楊志民，博士、浙江工業(yè)大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要從事支持向量機(jī)和不確定性信息數(shù)學(xué)處理研究，近年來(lái)，主持和參加了多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金、省自然科學(xué)基金項(xiàng)目，出版學(xué)術(shù)專(zhuān)著3部，主編全國(guó)統(tǒng)編教材兩部，在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文50余篇，其中多篇被SCI、EI收錄。
　　劉廣利，博士、中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)副教授，主要從事數(shù)據(jù)挖掘和支持向量機(jī)研究，曾參加和主持了多項(xiàng)國(guó)家自然科學(xué)基金及省部級(jí)課題的研究，在國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)刊物上發(fā)表論文20余篇，其中多篇被SCI、EI收錄。

書(shū)籍目錄

前言
第1章 最優(yōu)化理論基礎(chǔ)
1.1 最優(yōu)化問(wèn)題
1.1.1 最優(yōu)化問(wèn)題的概念
1.1.2 線性規(guī)劃
1.1.3 凸最優(yōu)化
1.2 最優(yōu)性條件
1.2.1 幾何最優(yōu)性條件
1.2.2 FritzJohn條件
1.2.3 KKT條件
1.2.4 鞍點(diǎn)
1.2.5 對(duì)偶理論
1.2.6 二次規(guī)劃
1.3 最優(yōu)化算法
1.3.1 線性逼近法
1.3.2 線性約束條件下的線性逼近法
1.3.3 非線性約束條件下的線性逼近法
1.3.4 可行方向法
1.3.5 投影梯度法
1.3.6 罰函數(shù)法
第2章 不確定性數(shù)學(xué)基礎(chǔ)
2.1 模糊數(shù)學(xué)
2.1.1 模糊子集及其運(yùn)算
2.1.2 模糊集的基本定理
2.1.3 模糊矩陣
2.1.4 模糊關(guān)系
2.1.5 模糊等價(jià)矩陣
2.2 粗糙集
2.2.1 粗糙集理論的基本思想？
2.2.2 粗糙集理論的產(chǎn)生和發(fā)展
2.2.3 粗糙集理論的一些基本概念
2.2.4 粗糙集的應(yīng)用
2.3 未確知理論
2.3.1 未確知數(shù)的概念
2.3.2 未確知數(shù)的加、減運(yùn)算
2.3.3 未確知數(shù)的乘、除運(yùn)算
2.3.4 確知數(shù)的大小關(guān)系
2.3.5 未確知數(shù)的數(shù)學(xué)期望與方差
2.3.6 高階未確知數(shù)降階方法
第3章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)
3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
3.2 支持向量分類(lèi)
3.2.1 基本概念
3.2.2 線性支持向量機(jī)
3.2.3 非線性支持向量機(jī)
3.2.4 支持向量分類(lèi)算法
3.2.5 模型參數(shù)選擇
3.2.6 其他分類(lèi)模型
3.3 支持向量回歸
3.3.1 一支持向量回歸
3.3.2 一支持向量回歸
3.3.3 其他回歸模型
3.3.4 時(shí)間序列分析
3.4 核函數(shù)及其應(yīng)用
3.4.1 核理論基礎(chǔ)
3.4.2 核主成分分析
3.4.3 預(yù)警指標(biāo)選擇
3.4.4 核聚類(lèi)
第4章 基于可能性理論的模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
4.1 可能性測(cè)度與模糊機(jī)會(huì)約束規(guī)劃
4.2 模糊特征及其表示
4.3 模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
4.3.1 模糊線性可分模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
4.3.2 近似模糊線性可分模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
4.3.3 模糊非線性模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
……
第5章 基于可信性理論的強(qiáng)模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
第6章 基于模糊系數(shù)規(guī)劃的模糊支持向量分類(lèi)機(jī)
第7章 模糊線性支持向量機(jī)
第8章 不確定性支持向量機(jī)
第9章 不確定性有序支持向量回歸
第10章 不確定性聚類(lèi)方法
第11章 未確知支持向量機(jī)
第12章 應(yīng)用
參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁(yè)：插圖：

編輯推薦

《不確定性支持向量機(jī):算法及應(yīng)用》是由科學(xué)出版社出版的。

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