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大數據特征降為:粗糙集特征選擇的群志能方法及應用研究 版權信息
- ISBN：9787517073635
- 條形碼：9787517073635 ; 978-7-5170-7363-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大數據特征降為:粗糙集特征選擇的群志能方法及應用研究 內容簡介
本書從高維大數據的特征降維出發，指出大數據時代粗糙集特征選擇面臨的挑戰，介紹了群智能算法的獨特優勢和存在的問題，對粗糙集和群智能的理論與經典算法進行了總結歸納并提出一種基予群智能和粗糙集的特征選擇框架，依據此框架設計相關特征選擇算法，應用于銀行個人信用評分系統與高維數據集進行特征降維。 本書可供從事機器學習和大數據挖掘的高校教師、研究生、科研院所的科研人員及有關工程技術人員使用。
大數據特征降為:粗糙集特征選擇的群志能方法及應用研究 目錄
前言
第1章 緒論
1.1 本書研究背景
1.2 特征選擇概述
1.3 國內外研究現狀
1.3.1 基于粗糙集的特征選擇研究進展
1.3.2 群智能研究進展
1.4 本書研究內容
1.5 本書的組織結構
第2章 粗糙集與群智能
2.1 引言
2.2 粗糙集
2.2.1 粗糙集的理論基礎
2.2.2 基于粗糙集的特征選擇
2.3 群智能
2.3.1 蟻群優化算法
2.3.2 粒子群優化算法
2.3.3 人工蜂群算法
2.4 基于群智能和粗糙集的特征選擇框架
2.4.1 子集生成
2.4.2 子集評價
2.4.3 停止條件
2.4.4 結果驗證
2.5 本章小結
第3章 基于蟻群優化和粗糙集的特征選擇方法
3.1 引言
3.2 基于蟻群優化和粗糙集的特征選擇算法HSACO
3.2.1 算法思想
3.2.2 算法模型
3.2.3 概率轉移公式和混合策略
3.2.4 算法描述
3.3 對比實驗及結果分析
3.3.1 實驗環境
3.3.2 參數選取與分析
3.3.3 結果比較及討論
3.4 本章小結
第4章 基于粒子群優化和粗糙集的特征選擇方法
4.1 引言
4.2 基于粒子群優化和粗糙集的特征選擇算法DPPSO
4.2.1 算法思想
4.2.2 粒子的表達和種群初始化
4.2.3 基于互信息的適應值函數
4.2.4 粒子更新策略
4.2.5 算法描述
4.3 對比實驗及結果分析
4.3.1 實驗環境
4.3.2 結果比較及討論
4.4 本章小結
第5章 基于人工蜂群和粗糙集的特征選擇方法
5.1 引言
5.2 基于人工蜂群和粗糙集的特征選擇算法NDABC
5.2.1 算法思想
5.2.2 解的表達和種群初始化
5.2.3 反向學習
5.2.4 適應值函數及轉移概率
5.2.5 鄰域搜索策略
5.2.6 禁忌搜索
5.2.7 算法描述
5.3 對比試驗及結果分析
5.3.1 實驗環境
5.3.2 參數選取與分析
5.3.3 結果比較及討論
5.4 本章小結
第6章 銀行個人信用評分中的特征選擇
6.1 銀行個人信用評分
6.1.1 個人信用評分的概念和發展
6.1.2 個人信用評分指標體系
6.2 實驗數據
6.2.1 德國信用數據集的描述
6.2.2 數據離散化
6.3 基于群智能和粗糙集的特征選擇在信用評分中的應用
6.3.1 實驗環境
6.3.2 測試過程及結果分析
6.4 本章小結
第7章 面向大數據的高維數據特征選擇
7.1 高維數據特征選擇
7.2 實驗數據
7.3 基于群智能和粗糙集的特征選擇在高維數據中的應用
7.3.1 實驗環境
7.3.2 測試過程及結果分析
7.4 本章小結
第8章 總結與展望
8.1 總結
8.2 展望
參考文獻
展開全部
大數據特征降為:粗糙集特征選擇的群志能方法及應用研究 作者簡介
胡玉榮，女，1970年7月生，湖北鐘祥人，漢族，中共黨員，現為荊楚理工學院教授，研究生處副處長，荊門市第三屆市級“把關人才”，湖北省第十三屆人民代表大會代表。武漢大學計算機軟件與理論專業博士畢業，長期從事數據挖掘和智能計算領域的研究工作，主持和參與省市各級科研項目10余項，編寫教材4部，指導學生畢業論文獲湖北省優秀學士學位論文。發表論文20余篇，其中10篇論文被SCI/EI檢索，2篇論文獲湖北省優秀學術論文二等獎和荊門市優秀學術論文一等獎。申請發明專利1項，軟件著作權登記4項，榮獲湖北省高等學校教學成果獎三等獎2項。
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