模糊聚類分析及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　模糊聚類分析是非監(jiān)督模式識(shí)別的重要分支，在模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺以及模糊控制等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，也是近年來得到迅速發(fā)展的一個(gè)研究熱點(diǎn)。本書系統(tǒng)地論述了基于目標(biāo)函數(shù)模糊聚類的基本理論、方法，以及現(xiàn)存的許多開放性的問題與初步的研究成果，主要內(nèi)容有：模糊數(shù)學(xué)與可能性理論基礎(chǔ)，譜系聚類、基于等價(jià)關(guān)系的聚類和圖論聚類方法，c均值類型的基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類方法及存在的問題，模糊聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊聚類遺傳算法和進(jìn)化策略，模糊聚類的原型初始化方法，模糊聚類的有效性分析，模糊聚類的聚類趨勢(shì)分析，區(qū)間值數(shù)據(jù)的模糊聚類分析及其推廣，以及模糊聚類在圖像分割和模式識(shí)別中的應(yīng)用?！　”緯梢宰鳛槔砉た拼髮W(xué)計(jì)算機(jī)、自動(dòng)控制、信號(hào)與信息處理、電路與系統(tǒng)、系統(tǒng)工程等專業(yè)的博士生、碩士生及高年級(jí)本科生的教材，同時(shí)對(duì)有關(guān)領(lǐng)域的研究人員和工程技術(shù)人員也有重要的參考價(jià)值。

書籍目錄

第1章　緒論1.1　模糊數(shù)學(xué)的產(chǎn)生和發(fā)展1.2　信息科學(xué)與模式識(shí)別1.3　模式識(shí)別與模糊聚類1.4　模糊聚類研究的意義1.5　模糊聚類的應(yīng)用1.5.1　模糊聚類在模式識(shí)別中的應(yīng)用1.5.2　模糊聚類在圖像處理中的應(yīng)用第2章　模糊理論基礎(chǔ)2.1　普通集合2.1.1　集合的表示方法2.1.2　特殊集合2.1.3　集合的運(yùn)算2.2　模糊集合2.2.1　模糊集合的表示方法2.2.2　特殊模糊集合2.2.3　模糊集合的運(yùn)算及性質(zhì)2.3　分解定理與擴(kuò)展原理2.3.1　α截集2.3.2　分解定理2.3.3　擴(kuò)展原理2.4　模糊數(shù)及其擴(kuò)展運(yùn)算2.4.1　凸模糊集2.4.2　模糊數(shù)2.5　模糊關(guān)系2.5.1　關(guān)系的基本知識(shí)2.5.2　模糊關(guān)系2.5.3　模糊關(guān)系的合成2.5.4　模糊關(guān)系的性質(zhì)2.6　模糊語言與模糊邏輯2.6.1　語言變量2.6.2　模糊命題與蘊(yùn)含式2.6.3　模糊推理2.7　模糊不確定性度量2.7.1　模糊集的模糊性度量2.7.2　模糊事件的概率第3章　可能性理論基礎(chǔ)3.1　可能性分布的概念3.2　可能性測(cè)度3.3　可能性分布與模糊集3.4　多元可能性分布第4章　聚類分析4.1　聚類分析的概況4.1.1　聚類分析的基本概念4.1.2　聚類分析的數(shù)學(xué)模型4.1.3　聚類分析的分類4.2　譜系聚類方法4.3　基于等價(jià)關(guān)系的聚類方法4.4　圖論聚類方法第5章　基于目標(biāo)函數(shù)的模糊聚類分析5.1　數(shù)據(jù)集的c劃分5.2　聚類目標(biāo)函數(shù)5.3　模糊c均值聚類算法5.4　模糊c均值類型聚類算法的研究現(xiàn)狀5.4.1　糊模聚類目標(biāo)函數(shù)的演化5.4.2　模糊聚類算法實(shí)現(xiàn)途徑的研究5.4.3　模糊聚類有效性的研究5.5　存在的問題及本書的研究內(nèi)容第6章　模糊聚類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6.1　自適應(yīng)矢量量化聚類網(wǎng)絡(luò)6.1.1　c均值聚類算法回顧6.1.2　AVQ聚類和c均值聚類的等效關(guān)系6.2　通用c均值類型聚類網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)6.2.1　網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型6.2.2　模糊競爭學(xué)習(xí)算法6.2.3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析6.3　基于模糊邏輯神經(jīng)元的聚類網(wǎng)絡(luò)6.3.1　模糊邏輯聚類神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)6.3.2　網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法6.3.3　競爭學(xué)習(xí)算法中的死點(diǎn)問題6.3.4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析第7章　模糊聚類的遺傳算法第8章　聚類原型初始化方法第9章　聚類有效性分析第10章　聚類趨勢(shì)分析第11章　區(qū)間值數(shù)據(jù)聚類算法及其推廣第12章　模糊聚類分析的應(yīng)用展望參考文獻(xiàn)

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