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| 內容簡介： |
模糊数学是处理模糊信息的有力工具。模糊聚类 分析、模糊模式识别是模糊数学中处理模糊分类问题 的有效方法，但模糊模式识别方法与含有模糊信息的 支持向量机方法二者的已知条件和所解决的问题都是 不一样的。因此不能简单地用模糊模式识别方法解决 含有模糊信息的支持向量机所要解决的问题。特别是 ，由于现实问题的复杂性，人们还需要在实际应用的 求解过程中对现有支持向量机进行不断完善，*多的 智能化数据分析预测还需要多类算法的组合应用， 企望达到*好的应用效果。王爱民、葛彦强、周宏宇 *的《基于模糊信息的应用技术研究》研究主要从训 练集中含有模糊信息的支持向量机分类算法和具有复 杂信息的数据挖掘算法两个方面展开。研究成果在实 际问题中得到了应用。
本书在理论上的研究主要是：阐述了数据挖掘的 研究现状，阐述了支持向量机分类和回归算法，并且 分析了支持向量机的理论基础统计学习理论。引 入模糊系数规划的模型和解法，给出了分类问题中的 模糊信息表示方法。将模糊分类问题转化为求解模糊 系数规划问题。分别建立了Fuzzy线性可分问题、 Fuzzy广义线性可分问题和Fuzzy非线性问题的支持向 量分类机算法。
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| 目錄：
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第1章引论
1.1研究背景
1.2基于模糊信息的智能技术研究现状
1.3智能技术在中医症状鉴别领域的研究现状
1.4主要研究内容
第2章支持向量机的基本理论
2.1最大间隔超平面
2.2支持向量机分类算法
2.2.1线性可分情况
2.2.2广义线性可分情况
2.2.3非线性可分情况
2.3支持向量机回归理论
2.4统计学习理论的核心内容
2.5小结
第3章基于Fuzzy理论的支持向量机
3.1预备知识
3.1.1模糊机会约束规划
3.1.2分类问题中的模糊信息表示方法
3.2模糊分类的支持向量机
3.3模糊线性可分类的支持向量机
3.4含有模糊信息的广义线性可分情况
3.5含有模糊信息的非线性可分情况
3.6阈值的确定
3.7实验分析
3.8小结
第4章支持向量机应用研究
4.1支持向量机实现算法研究
4.2最小二乘支持向量机参数的遗传算法研究
4.2.1最小二乘支持向量机
4.2.2LS-SVM参数的遗传算法研究
4.2.3控制图模式数据描述
4.2.4模式分类方案设计
4.2.5实验分析
4.3支持向量机在烧结矿化学成分预测中的应用
4.3.1智能技术在对烧结矿成分进行预测领域的研究现状
4.3.2烧结工艺特点与预测系统的配置结构
4.3.3数据的标准化处理
4.3.4非线性回归估计算法
4.3.5实验分析
4.4核心设计源代码
4.5小结
第5章改进的最短距离聚类算法
5.1聚类算法
5.2邻近聚类算法
5.2.1概念及定义
5.2.2基于距离的搜索算法
5.2.3基于阈值的邻近聚类算法
5.2.4近邻聚类算法
5.3多重聚类算法
5.4实验分析
5.5小结
第6章仿生计算与基因表达式编程
6.1仿生计算
6.2基因表达式编程
6.3初始种群基因设计
6.3.1初始种群产生方式
6.3.2基因空间均匀产生方案
6.4实验分析
6.5小结
第7章中医症状鉴别智能诊断系统
7.1中医症状鉴别智能诊断系统现状
7.2系统设计
7.2.1系统特色
7.2.2方剂知识挖掘子系统的结构
7.2.3方剂知识挖掘子系统的功能
7.3系统的实现
7.3.1数据库设计
7.3.2方剂数据挖掘实施过程
7.4数据输入与预处理
7.4.1过滤噪声数据
7.4.2药名、症状、功效规范化
7.4.3剂量单位规范化
7.5个方分析
7.5.1挖掘性、味、归经
7.5.2挖掘功效
7.5.3证症挖掘
7.5.4类方分析
7.6临床症状鉴别诊断子系统主要功能
7.7核心设计源代码
7.8小结
第8章图像分割与影像快速融合
8.1基于小波域多尺度Markov网模型的图像分割方法
8.1.1背景技术
8.1.2过程描述
8.1.3技术上的创新
8.1.4附图说明
8.1.5具体实施过程
8.2结合MRF和神经网络的多尺度彩色纹理图像分割方法
8.2.1技术背景
8.2.2过程描述
8.2.3技术上的创新
8.2.4附图说明
8.2.5具体实施过程
8.3基于三层FCM聚类的小波域多尺度非监督纹理分割算法
8.3.1背景技术
8.3.2过程描述
8.3.3技术上的创新
8.3.4附图说明
8.3.5具体实施过程
8.4遥感影像快速融合系统及实现方法
8.4.1背景技术
8.4.2技术创新与过程描述
8.4.3附图说明
8.4.4具体实施过程
8.5基于图像处理的甲骨碎片缀合方法
8.5.1背景技术
8.5.2过程描述
8.5.3附图说明
8.5.4具体实施过程
第9章安全设计与信息检索优化方法
9.1无证书盲环签名方法
9.1.1背景技术
9.1.2过程描述
9.1.3技术上的创新
9.1.4附图说明
9.1.5具体实施过程
9.2基于身份的门限环签名方法
9.2.1背景技术
9.2.2过程描述
9.2.3技术上的创新
9.2.4附图说明
9.2.5具体实施过程
9.3标准模型下基于身份的门限环签密方法
9.3.1背景技术
9.3.2过程描述
9.3.3技术上的创新
9.3.4附图说明
9.3.5具体实施过程
9.4基于领域本体的信息检索优化方法
9.4.1背景技术
9.4.2过程描述
9.4.3技术上的创新
9.4.4附图说明
9.4.5具体实施过程
9.5基于语义匹配驱动的自然语言知识获取方法
9.5.1背景技术
9.5.2过程描述
9.5.3技术上的创新
9.5.4附图说明
9.5.5具体实施过程
9.6基于双子的自适应双子和声优化方法SGHS
9.6.1背景技术
9.6.2过程描述
9.6.3技术上的创新
9.6.4附图说明
9.6.5具体实施过程
第10章优化设计与决策支持
10.1多专家动态协调评判方法
10.1.1背景技术
10.1.2过程描述
10.1.3技术上的创新
10.1.4附图表说明
10.1.5具体实施过程
10.2一种错字字形编辑、编码和输入方法及系统
10.2.1背景技术
10.2.2过程描述
10.2.3技术上的创新
10.2.4附图说明
10.2.5具体实施过程
10.3基于视觉信息的机器人沿引导线巡线导航方法
10.3.1背景技术
10.3.2过程描述
10.3.3技术上的创新
10.3.4附图说明
10.3.5具体实施过程
10.4海洋平台非线性系统半主动最优振动控制方法
10.4.1背景技术
10.4.2过程描述
10.4.3技术上的创新
10.4.4附图说明
10.4.5具体实施过程
10.5基于灰色残差修正支持向量机模型的烧结矿转鼓强度预测方法
10.5.1背景技术
10.5.2过程描述
10.5.3技术上的创新
10.5.4附图表说明
10.5.5具体实施过程
第11章智能控制技术
11.1连续搅拌反应釜的自适应模糊动态面控制装置和控制方法
11.1.1背景技术
11.1.2过程描述
11.1.3技术上的创新
11.1.4附图说明
11.1.5具体实施过程
11.2平板式静电微执行器的新型控制装置和控制方法
11.2.1背景技术
11.2.2过程描述
11.2.3技术上的创新
11.2.4附图说明
11.2.5具体实施过程
第12章第四方物流多属性指派决策机制
12.1带有整合的第四方物流多属性指派决策机制
12.1.1集成定义
12.1.2确定整合下的随机解、正理想解和负理想解
12.1.3基于TOPSIS法的带有整合的决策模型
12.1.4遗传算法实现
12.1.5算例求解及分析
12.1.6小结
12.2无整合的第四方物流多属性指派决策机制
12.2.1问题描述和属性体系分析
12.2.2基于TOPSIS法的指派决策模型
12.2.3遗传算法实现
12.2.4算例求解及分析
12.2.5小结
12.3基于客户满意度的第四方物流多属性指派决策机制
12.3.1客户满意度属性体系
12.3.2建立模型
12.3.3计算实例
12.3.4小结
参考文献
后记
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