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深度學習
云模型與粒計算 版權信息
- ISBN：9787030350640
- 條形碼：9787030350640 ; 978-7-03-035064-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
云模型與粒計算 內容簡介
云模型是研究定性概念與定量數值之間相互轉換的不確定性認知模型。粒計算是當前計算智能研究領域中模擬人類思維和解決復雜問題的新方法。它覆蓋了所有有關粒度的理論、方法和技術，是研究復雜問題求解、海量數據挖掘和模糊信息處理等問題的有力工具。本書介紹云模型與粒計算交叉研究的**進展，由國內外相關領域的華人學者撰文14章，內容涉及云模型、高斯云的數學性質、云模型與相近概念的關系、區間集、區間值信息系統的粒計算模型與方法、多粒度粗糙集、粒計算模型的特性分析與比較、云計算環境下層次粗糙集模型約簡算法、基于粒計算的聚類分析、并行約簡與F-粗糙集、單調性分類學習、不確定性研究中若干問題的探討、基于云模型的文本分類應用、數據挖掘算法的云實現。
云模型與粒計算 目錄
前言
第1章 雙向認知計算模型——云模型
1.1 引言
1.2 正態分布與正態隸屬函數
1.3 云模型
1.3.1 云模型的定義
1.3.2 云模型的數字特征
1.3.3 正態云模型的遞歸定義及其數學性質
1.3.4 云發生器
1.3.5 雙向認知計算模型
1.4 本章小結
參考文獻
第2章 高斯云的數學性質
2.1 高斯云分布
2.2 高斯云的數學性質
2.2.1 高斯云的數字特征
2.2.2 高斯云的期望曲線
2.2.3 高斯云的霧化特性
2.2.4 高階高斯云的數字特征.
2.3 高斯云的參數對峰度的影響分析
2.4 高斯云的冪律特性實驗
2.5 本章小結
參考文獻
第3章 云模型與相近概念的關系
3.1 二型Fuzzy集
3.1.1 二型Fuzzy集的定義
3.1.2 二型Fuzzy集的運算
3.1.3 區間值Fuzzy集
3.1.4 Gaussian二型Fuzzy集
3.1.5 二型Fuzzy集的嵌入區間值Fuzzy集
3.1.6 m型Fuzzy集與Genuine集
3.1.7 區間集與陰影集
3.2 直覺Fuzzy集
3.2.1 直覺Fuzzy集的定義
3.2.2 直覺Fuzzy集的運算
3.2.3 區間值直覺Fuzzy集
3.3 Neumaier云
3.3.1 NeuUmaier云的定義
3.3.2 離散云
3.3.3 連續云與潛云
3.4 Fuzzy概率集
3.4.1 隨機集
3.4.2 Fuzzy概率集
3.4.3 Bifuzzy概率集和區間值概率集
3.5 Soft集
3.5.1 Soft集的定義
3.5.2 Soft集的運算
3.6 云模型
3.6.1 云模型的定義
3.6.2 云模型算法
3.6.3 正態云生成的區間值Fuzzy集
3.7 云集
3.7.1 各類集合的關系
3.7.2 云集
3.8 本章小結
參考文獻
第4章 區間集
4.1 引言
4.2 不精確概念及其表示
4.3 區間集
4.3.1 區間集與部分已知概念
4.3.2 區間集與概念近似
4.4 區間集代數
……
第5章 區間值信息系統的粒計算模型與方法
第6章 多粒度粗糙集
第7章 粒計算模型的特性分析與比較
第8章 云計算環境下層次粗糙集模型約簡算法
第9章 基于粒計算的聚類分析
第10章 并行約簡與F-粗糙集
第11章 單調性分類學習
第12章 不確定性研究中若干問題的探討
第13章 基于云模型的文本分類應用
第14章 數據挖掘算法的云實現
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