基於特徵選擇的粗糙集 (第2版) 9787118131840 穆罕默德.蘇馬爾.拉紮 烏斯曼.卡馬爾
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物品所在地：中國大陸
原出版社：國防工業
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| *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。 印行年月：202406*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：基於特徵選擇的粗糙集 (第2版) ISBN：9787118131840 出版社：國防工業 著編譯者：穆罕默德.蘇馬爾.拉紮 烏斯曼.卡馬爾 頁數：205 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1645457 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書全面介紹了基於粗糙集的特徵選擇技術，包括基於經典粗糙集、模糊粗糙集、優勢關係粗糙集等的特徵選擇技術。還介紹了技術應用，提供各類演算法的偽代碼，構建了基於經典粗糙集和優勢粗糙集的特徵選擇演算法的API庫，可為技術應用提供支撐。作者簡介 穆罕默德·蘇馬爾·拉扎，在巴基斯坦國立科學技術大學獲得了軟體工程博士學位。2009年，他在巴基斯坦國際伊斯蘭大學獲得碩士學位。他擔任了巴基斯坦虛擬大學的助理教授。他在國際期刊和各類會議上發表過多篇論文，重點研究粗糙集理論。他的研究興趣包括特徵選擇、粗糙集理論、趨勢分析、軟體體繫結構、軟體設計和非功能性需求。目錄 第1章 特徵選擇介紹1 1 特徵 1 1 1 數值特徵 1 1 2 類別特徵 1 2 特徵選擇 1 2 1 有監督特徵選擇 1 2 2 無監督特徵選擇 1 3 特徵選擇技術 1 3 1 過濾法 1 3 2 封裝法 1 3 3 嵌入法 1 4 特徵選擇的目標 1 5 特徵選擇標準 1 5 1 信息增益 1 5 2 距離 1 5 3 相關性 1 5 4 一致性 1 5 5 分類精度 1 6 特徵生成方案 1 6 1 前向特徵生成 1 6 2 後向特徵生成 1 6 3 隨機特徵生成 1 7 相關概念 1 7 1 搜索機制 1 7 2 特徵選擇演算法的生成 1 7 3 特徵相關性 1 7 4 特徵冗餘度 1 7 5 特徵選擇的應用 1 7 6 特徵選擇：挑戰性問題 1 8 小結 參考文獻 第2章 背景 2 1 維數災難 2 2 基於轉換的降維 2 2 1 線性技術 2 2 2 非線性技術 2 3 基於選擇的降維 2 3 1 有監督學習的特徵選擇 2 3 2 過濾技術 2 3 3 封裝技術 2 3 4 無監督學習的特徵選擇 2 4 基於相關性的特徵選擇 2 4 1 基於相關性的度量 2 4 2 基於相關度的高效特徵選擇（ECMBF） 2 5 基於互信息的特徵選擇 2 5 1 基於互信息的特徵選擇技術 2 5 2 多目標人工蜂群（Multi-objective Artificial Bee Colony，MOABC）技術 2 6 小結 參考文獻 第3章 粗糙集理論 3 1 經典集合理論 3 1 1 集合 3 1 2 子集 3 1 3 冪集 3 1 4 運算元 3 1 5 集合理論的數學符號 3 2 知識表達和模糊 3 3 粗糙集理論 3 3 1 信息系統 3 3 2 決策系統 3 3 3 不可分辨性 3 3 4 近似 3 3 5 正域 3 3 6 差別矩陣 3 3 7 差別函數 3 3 8 決策相關差別矩陣 3 3 9 相關性 3 3 10 約簡和核 3 4 離散化過程 3 5 其他相關概念 3 6 粗糙集理論的應用 3 7 小結 參考文獻 第4章 粗糙集理論的前沿概念 4 1 模糊集理論 4 1 1 模糊集 4 1 2 模糊集和部分真實性 4 1 3 隸屬函數 4 1 4 模糊運算元 4 1 5 模糊集表示法 4 1 6 模糊規則 4 2 模糊粗糙集雜合 4 2 1 有監督學習和信息檢索 4 2 2 特徵選擇 4 2 3 粗糙模糊集 4 2 4 模糊粗糙集 4 3 相關類 4 3 1 增量相關類 4 3 2 直接相關類 4 4 重新定義的近似 4 4 1 重新定義的下近似 4 4 2 重新定義的上近似 4 5 小結 參考文獻 第5章 基於特徵選擇技術的粗糙集理論 5 1 快速約簡 5 2 基於粒子群優化的混合特徵選擇演算法 5 3 遺傳演算法 5 4 增量特徵選擇演算法 5 5 使用魚群演算法的特徵選擇法 5 5 1 位置的表示 5 5 2 魚的距離和中心 5 5 3 位置更新策略 5 5 4 適應度函數 5 5 5 停止條件 5 6 基於快速約簡和改進Harmony搜索演算法的特徵選擇技術 5 7 基於啟髮式和窮舉演算法的粗糙集理論的混合特徵選擇技術 5 7 1 特徵選擇預處理程序 5 7 2 使用相對相關性演算法對所選特徵進行優化 5 8 使用隨機特徵向量的粗糙集特徵選擇技術 5 9 基於啟髮式的相關性計算技術 5 10 特徵選擇的平行相關性計算技術 5 11 小結 參考文獻 第6章 基於粗糙集理論的無監督特徵選擇 6 1 無監督快速約簡演算法 6 2 無監督相對約簡演算法 6 3 無監督模糊粗糙特徵選擇 6 4 無監督粒子群演算法相對約簡（US-PSO-RR） 6 5 無監督粒子群演算法快速約簡（US-PSO-QR） 6 6 小結 參考文獻 第7章 特徵選擇演算法的批判性分析 7 1 特徵選擇技術的優點和缺點 7 1 1 過濾法 7 1 2 封裝法 7 1 3 嵌入法 7 2 比較框架 7 2 1 執行時間減少的百分比 7 2 2 內存使用量 7 3 各種特徵選擇技術的批判性分析 7 3 1 快速約簡 7 3 2 基於粗糙集的遺傳演算法 7 3 3 粒子群演算法-快速約簡 7 3 4 增量特徵選擇演算法 7 3 5 AFSA 7 3 6 使用窮舉法和啟發法的特徵選擇 7 3 7 使用隨機特徵向量的特徵選擇 7 4 小結 參考文獻 第8章 優勢關係粗糙集技術 8 1 概述 8 2 優勢關係粗糙集技術 8 2 1 決策表 8 2 2 優勢 8 2 3 決策類別和類簇 8 2 4 下近似 8 2 5 上近似 8 3 一些基於優勢關係粗糙集的技術 8 4 小結 參考文獻 第9章 模糊粗糙集 9 1 模糊粗糙集模型 9 1 1 模糊近似 9 1 2 模糊正域 9 2 基於模糊粗糙集的技術 9 3 小結 參考文獻 第10章 基於粗糙集的典型API庫介紹 10 1 簡明教程 10 1 1 變數說明 10 1 2 數組說明 10 1 3 註釋 10 1 4 假設語句 10 1 5 循環 10 1 6 函 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
