扫一扫
关注中图网
官方微博
本类五星书更多>
-
>
决战行测5000题(言语理解与表达)
-
>
软件性能测试.分析与调优实践之路
-
>
第一行代码Android
-
>
深度学习
-
>
Unreal Engine 4蓝图完全学习教程
-
>
深入理解计算机系统-原书第3版
-
>
Word/Excel PPT 2013办公应用从入门到精通-(附赠1DVD.含语音视频教学+办公模板+PDF电子书)
改进的群智能算法及其应用 版权信息
- ISBN：9787302569633
- 条形码：9787302569633 ; 978-7-302-56963-3
- 装帧：70g胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
改进的群智能算法及其应用 本书特色
本书重点放在群智能算法与机器学习相结合的算法及其应用上，力求让读者既掌握群智能算法和机器学习的知识，又能让读者体会群智能算法与机器学习相结合能够解决实际问题的能力。 本书介绍了改进的群智能算法与机器学习相结合的理论与应用本书介绍了改进的群智能算法与机器学习相结合的理论与应用
改进的群智能算法及其应用 内容简介
本书主要包括利用改进的卷积神经网络实现合成孔径雷达目标识别，提出了改进的群智能算法，并结合机器学习实现合成孔径雷达目标识别、MEMS矢量水听器信号的去噪估计、癌症分类、传染病预测、空气质量指数预测与等级分类、机器人转向分类和地质水水质分类。本书有较强的实用性和应用性，既结合实际应用的需要，又从理论上加以指导。本书可作为应用数学、信号处理、图像处理、优化算法、预测与分类等方向研究生学习，还可供从事机器学习的科研工作者参考。
改进的群智能算法及其应用 目录
目录
第1章绪论
1.1引言
1.2群智能算法与机器学习
1.2.1群智能算法
1.2.2机器学习
1.2.3机器学习与群智能优化算法的结合
1.3发展概述
1.3.1合成孔径雷达目标识别
1.3.2MEMS矢量水听器信号去噪和DOA估计
1.3.3基于基因表达谱的癌症分类
1.3.4传染病预测
1.3.5机器人移动转向与地表水水质分类
1.3.6空气质量指数的预测与分类
1.3.7股票指数预测
1.3.8预测性能指标
1.4本书的主要内容
第2章基于机器学习的合成孔径雷达目标识别
2.1引言
2.2基于CNN的合成孔径雷达目标识别
2.2.1基本CNN
2.2.2数据集
2.2.3数据预处理
2.2.4基于CNN与RF的合成孔径雷达目标识别
2.2.5基于CNNPCADT算法的SAR目标识别
2.3基于Harris鹰优化算法与支持向量机的SAR目标识别
2.3.1基本算法
2.3.2改进的Harris鹰算法
2.3.3函数极值寻优
2.3.4基于IHHO和SVM的SAR目标识别
2.3.5结论
2.4本章小结
第3章MEMS水听器的信号去噪与DOA估计
3.1引言
3.2基于变分模态分解和小波阈值处理的去噪和基线漂移去除方法
3.2.1基本原理
3.2.2基于VMD和NWT的联合去噪方法
3.2.3仿真数据去噪
3.2.4湖泊实验
3.2.5结论
3.3基于IGA小波软阈值的矢量水听器的去噪方法
3.3.1遗传算法
3.3.2基于改进遗传算法的去噪方法
3.3.3仿真实验
3.3.4实测实验
3.3.5结论
3.4改进的飞鼠搜索算法与DML的矢量水听器的DOA估计
3.4.1基本算法
3.4.2基于SSA和IWO的混合算法
3.4.3基准函数的极值寻优
3.4.4基于ISSADML的DOA估计
3.4.5结果分析与讨论
3.4.6结论
3.5本章小结
第4章基于基因表达谱的癌症分类
4.1引言
4.2基于BP、SVM和SKohonen的结肠癌的分类
4.2.1数据源
4.2.2数据处理
4.2.3实验结果
4.2.4结论
4.3基于人工神经网络的子宫内膜癌的分类
4.3.1数据源
4.3.2基于人工神经网络分类器的子宫内膜癌的分类
4.3.3基于改进的灰狼算法的子宫内膜癌的识别
4.4本章小结
第5章三类传染病的预测
5.1引言
5.2改进的人工蜂群算法对手足口病发病人数的预测
5.2.1基本蜂群算法
5.2.2改进的ABC算法
5.2.3ABCIWBP预测模型
5.2.4实验
5.2.5结论
5.3基于改进的蚁狮优化算法与人工神经网络的中国流感预测
5.3.1蚁狮优化算法
5.3.2改进的蚁狮算法
5.3.3基准函数的极值寻优
5.3.4IALO算法优化BP神经网络实现中国流感预测
5.3.5讨论
5.3.6结论
5.4基于改进的人工树算法和人工神经网络的流感样病例预测
5.4.1IATBPNN预测模型
5.4.2实验
5.4.3讨论
5.4.4结论
5.5基于改进的遗传算法与人工神经网络的流感样疾病的预测
5.5.1IWOGABPNN预测模型
5.5.2实验
5.5.3结论
5.6基于改进的MVO算法与Elman神经网络的流感样疾病的预测
5.6.1多元优化器
5.6.2改进的MVO算法
5.6.3实验
5.6.4结论
5.7本章小结
第6章机器人转向及地表水水质分类
6.1引言
6.2基于PSO与GSA的地表水水质及机器人转向分类
6.2.1引力搜索算法
6.2.2分类模型
6.2.3实验
6.2.4讨论
6.2.5结论
6.3基于PCA和改进的PSOSVM机器人转向分类
6.3.1基于PCA和改进的PSO算法优化SVM的分类模型
PSOSVM
6.3.2实验结果
6.3.3结论
6.4本章小结
第7章空气质量指数的预测与分类
7.1引言
7.2基于ISSASVM的空气质量的等级分类
7.2.1数据源
7.2.2实验结果
7.2.3结论
7.3基于改进的鲸优化算法的空气质量指数的预测
7.3.1鲸优化算法
7.3.2改进的鲸优化算法
7.3.3函数极值寻优
7.3.4基于IWOA的太原市AQI预测
7.3.5结论
7.4基于改进的粒子群算法和RBF神经网络的空气质量指数预测
7.4.1惯性权重的选择
7.4.2EDIWPSO算法优化的PBF模型
7.4.3实验
7.4.4结论
7.5基于TVIWPSOGSA算法与SVM的空气质量的等级分类
7.5.1分类模型
7.5.2实验
7.5.3结论
7.6基于改进的思维进化算法与BP神经网络的AQI预测
7.6.1思维进化算法
7.6.2改进的MEA算法
7.6.3基于MEAPSOGA的BP神经网络
7.6.4空气质量指数预测结果及分析
7.6.5结论
7.7基于飞蛾扑火算法与支持向量机的空气质量指数预测
7.7.1飞蛾扑火优化算法
7.7.2MFOSVM算法
7.7.3实验
7.7.4结论
7.8本章小结
第8章股市指数预测
8.1引言
8.2基于改进的正余弦算法的股票指数预测
8.2.1正余弦算法
8.2.2预测模型
8.2.3实验
8.2.4结论和讨论
8.3基于改进的Harris鹰优化算法与极限学习机的股票指数预测
8.3.1数据源
8.3.2基于IHHO和极限学习机的预测模型
8.3.3实验结果
8.3.4讨论
8.3.5结论
8.4基于改进的动态粒子群优化和AdaBoost算法的股票指数预测
8.4.1AdaBoost算法
8.4.2基于EDIWPSO和AdaBoost算法的GRBF模型
8.4.3实验
8.4.4结论
8.5本章小结
附录
参考文献
展开全部
改进的群智能算法及其应用 作者简介
胡红萍，1973年7月生，博士，中北大学副教授，硕士生导师，主持山西省自然科学基金1项、山西省回国留学人员科研资助项目1项、山西省青年科技研究基金1项和博士后自然科学基金1项，参加国家自然科学基金4项、山西省自然科学基金3项、山西省重点研发计划项目1项，发表论文50余篇，其中高水平论文20余篇，山西省科技进步二等奖1项（排名第五）。主要从事人工智能、图像识别、信号处理、预测与分类等研究。
书友推荐
本类畅销
-
C专家编程
¥41¥69 -
UG NX 11.0工程图教程-(含1DVD)
¥30.4¥59.9 -
网络爬虫进化论——从Excel爬虫到Python爬虫
¥55.5¥79 -
Python 数据分析基础
¥41¥69 -
Python 3.5从零开始学
¥26.4¥59 -
湖北交通文化
¥21.8¥46
