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王国卿 著 / 科学出版社 / 2012-07 / 平装
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上书时间2020-11-05
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粒计算研究丛书:云模型与粒计算
云模型是研究定性概念与定量数值之间相互转换的不确定性认知模型。粒计算是当前计算智能研究领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新方法。它覆盖了所有有关粒度的理论、方法和技术,是研究复杂问题求解、海量数据挖掘和模糊信息处理等问题的有力工具。《粒计算研究丛书:云模型与粒计算》介绍云模型与粒计算交叉研究的最新进展,由国内外相关领域的华人学者撰文14章,内容涉及云模型、高斯云的数学性质、云模型与相近概念的关系、区间集、区间值信息系统的粒计算模型与方法、多粒度粗糙集、粒计算模型的特性分析与比较、云计算环境下层次粗糙集模型约简算法、基于粒计算的聚类分析、并行约简与F-粗糙集、单调性分类学习、不确定性研究中若干问题的探讨、基于云模型的文本分类应用、数据挖掘算法的云实现。
《粒计算研究丛书:云模型与粒计算》可供计算机、自动化等相关专业的研究人员、教师、研究生、高年级本科生和工程技术人员参考。
苗夺谦、王国胤、姚一豫、梁吉业、吴伟志、张燕平
前言第1章双向认知计算模型——云模型1.1引言1.2正态分布与正态隶属函数1.3云模型1.3.1云模型的定义1.3.2云模型的数字特征1.3.3正态云模型的递归定义及其数学性质1.3.4云发生器1.3.5双向认知计算模型1.4本章小结参考文献第2章高斯云的数学性质2.1高斯云分布2.2高斯云的数学性质2.2.1高斯云的数字特征2.2.2高斯云的期望曲线2.2.3高斯云的雾化特性2.2.4高阶高斯云的数字特征2.3高斯云的参数对峰度的影响分析2.4高斯云的幂律特性实验2.5本章小结参考文献第3章云模型与相近概念的关系3.1二型Fuzzy集311.1二型Fuzzy集的定义3.1.2二型Fuzzy集的运算3.1.3区间值Fuzzy集3.1.4Gaussian二型Fuzzy集3.1.5二型Fuzzy集的嵌入区间值Fuzzy集3.1.6m型Fuzzy集与Genuine集3.1.7区间集与阴影集3.2直觉Fuzzy集3.2.1直觉Fuzzy集的定义3.2.2直觉Fuzzy集的运算3.2.3区间值直觉Fuzzy集3.3Neumaier云3.3.1Neumaier云的定义3.3.2离散云3.3.3连续云与潜云3.4Fuzzy概率集3.4.1随机集3.4.2Fuzzy概率集3.4.3Bifuzzy概率集和区间值概率集3.5Soft集3.5.1Soft集的定义3.5.2Soft集的运算3.6云模型3.6.1云模型的定义3.6.2云模型算法3.6.3正态云生成的区间值Fuzzy集3.7云集3.7.1各类集合的关系3.7.2云集3.8本章小结参考文献第4章区间集4.1引言4.2不精确概念及其表示4.3区间集4.3.1区间集与部分已知概念4.3.2区间集与概念近似4.4区间集代数4.4.1幂代数4.4.2区间集运算4.4.3基于包含序的区间集代数4.4.4基于知识序的区间集代数4.15基于不完备信息表的区间集构造方法4.6区间集与其他理论的联系4.6.1区间集与Kleene三值逻辑4.6.2区间集与粗糙集4.6.3区间集与三支决策4.6.4区间集、模糊集和云模型4.7本章小结参考文献第5章区间值信息系统的粒计算模型与方法第6章多粒度粗糙集第7章粒计算模型的特性分析与比较第8章云计算环境下层次粗糙集模型约简算法第9章基于粒计算的聚类分析第10章并行约简与F-粗糙集第11章单调性分类学习第12章不确定性研究中若干问题的探讨第13章基于云模型的文本分类应用第14章数据挖掘算法的云实现
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图2
图3
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开播时间:09月02日 10:30