現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析與信息模式識別

內(nèi)容概要

《現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析與信息模式識別》(作者丁世飛、靳奉祥、趙相偉)以
“復雜數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析模式識別”為主線，論述了現(xiàn)代數(shù)據(jù)分 析與信息模式識別的基本理論和方法，旨在利用模糊集、粗糙集、粒度計 算
等不確定的理論與方法分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性、數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系、數(shù)據(jù)的 分 類分析與聚類分析、多元數(shù)據(jù)的矩陣模式分析，并用于知識的發(fā)現(xiàn)、識別
、決 策、對策及融合分析。主要內(nèi)容包括：不確定性分析的理論與方法、多因 素
分析、分類分析、聚類分析、多元數(shù)據(jù)的矩陣模式概論、差異矩陣的信息 評判
與度量、模式矩陣間差異的關(guān)系分析、信息模式測度、信息特征壓縮、信 息模 式識別、神經(jīng)網(wǎng)絡與分類、支持向量機與分類等。
本書的主要特點體現(xiàn)在“數(shù)據(jù)知識智能”的學習過程，在闡述相關(guān) 領域最基本、最重大成果的同時，也介紹了這些領域的最新進展，并且包 含
了作者在這些領域的最新研究成果。 《現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析與信息模式識別》可作為計算機科學與技術(shù)、控制科 學與工程、智能科學與技術(shù)、測
繪科學與技術(shù)、地理信息系統(tǒng)等專業(yè)領域從事人工智能、機器學習、數(shù)據(jù) 挖 掘、知識發(fā)現(xiàn)、智能信息處理、智能決策分析等研究的相關(guān)專業(yè)技術(shù)人員
的 參考書，也可作為相關(guān)專業(yè)的博士生、碩士生以及高年級本科生的教材。

書籍目錄

前言
第一篇 現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析
第1章 不確定性分析的理論與方法
1．1 信息熵
1．1．1 離散信源的數(shù)學模型
1．1．2 通信系統(tǒng)基本模型
1．1．3 自信息量
1．1．4 信息熵的概念與性質(zhì)
1．2 離散信道及其信息傳遞
1．2．1 離散信道
1．2．2 互信息量
1．3 模糊集
1．3．1 模糊集的概念
1．3．2 模糊集的表示方法
1．3．3 模糊集的代數(shù)運算
1．3．4 模糊集與普通集
1．3．5 模糊關(guān)系
1．4 粗糙集
1．4．1 粗糙集的基本概念
1．4．2 粗糙集中的知識表示
1．4．3 知識約簡
1．5 粒度計算
1．5．1 粒度計算的概念
1．5．2 粒度計算的基本成分
1．5．3 粒度計算的基本問題
參考文獻
第2章 多因素分析
第3章 分類分析
第4章 聚類分析
第二篇 多元數(shù)據(jù)的矩陣模式分析
第5章 多元數(shù)據(jù)的矩陣模式概論
第6章 差異矩陣的信息評判與度量
第7章 模式矩陣間差異的關(guān)系分析
第三篇 信息模式識別
第8章 信息模式測度
第9章 信息特征壓縮
第10章 信息模式識別
第11章 神經(jīng)網(wǎng)絡與分類
第12章 支持向量機與分類

編輯推薦

近年來，隨著信息技術(shù)的日新月異，一些具有海量、高維、分布式、動態(tài)等特征的大規(guī)模復雜數(shù)據(jù)不斷涌現(xiàn)，如圖像數(shù)據(jù)、文檔同頻數(shù)據(jù)、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)等。尤其是隨著Internet的飛速發(fā)展，大規(guī)模的高維網(wǎng)絡數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆炸式增長。人們迫切需要去分析處理這些大規(guī)模的復雜數(shù)據(jù)，從中找到有價值的信息。然而，直接對這些數(shù)據(jù)的處理面臨著嚴重的計算問題和“維數(shù)災難”問題。如何有效、快速地處理這些復雜數(shù)據(jù)，從中識別出有效的、新穎的、潛在有用的以及最終可理解的模式，將數(shù)據(jù)變?yōu)橹R，從數(shù)據(jù)“礦山”中找到蘊藏的知識“金塊”，具有重要的理論意義與實踐意義。    《現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析與信息模式識別》(作者丁世飛、靳奉祥、趙相偉)分為三篇，共12章。

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