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基于模糊认知图的集成分类器构造研究

基于模糊认知图的集成分类器构造研究

马楠 著
机器学习
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  《基于模糊认知图的集成分类器构造研究》是以作者马楠近些年的研究成果为基础的科学专著,也是国内第一部以模糊认知图为主题的专著。
  本书密切跟踪国际前沿研究主流的发展趋向,探析了模糊认知图的研究方向、模糊认知图的学习方法、模糊认知图分类器及其集成模型。本书以探讨模糊认知图分类的关键因素为导向,以论述基础概念-研究相关算法-提出可行模型为主线,有效利用模糊认知图解决了在蛋白质二级结构环境中的分类问题。
  本书可作为高等院校和科研机构的计算机和统计学科相关专业的研究生教材,也可作为企事业单位、研究机构等从事模糊认知图、数据挖掘理论研究工作相关人员的参考书。

第1章 引言   
1.1 研究背景   
1.2 主要研究内容和创新点   
1.3 全书的组织安排   
第2章 文献综述   
2.1 数据挖掘的产生与发展   
2.2 数据挖掘的研究热点及趋势分析   
2.3 基于内在认知机理的知识发现理论KDT   
2.4 本章小结   
第3章 模糊认知图   
3.1 模糊认知图的基本概念及研究进展   
3.2 FCM推理机制   
3.3 模糊认知图研究方向   
3.4 模糊认知图的学习方法   
3.5 本章小结   
第4章 一种模糊认知图分类器构造方法   
4.1 FCMCM分类器   
4.2 实验验证   
4.3 本章小结   
第5章 集成学习FCM分类器   
5.1 集成学习   
5.2 集成学习的构造过程   
5.3 多测度范异构分类器集成方法   
5.4 本章小结   
第6章 基于FCM集成分类器的蛋白质二级结构智能预测模型新构造   
6.1 蛋白质二级结构预测的必要性分析   
6.2 蛋白质结构介绍   
6.3 蛋白质二级结构预测研究现状   
6.4 CPM   
6.5 本章小结   
第7章 总结与展望   
7.1 总结   
7.2 展望   
参考文献   
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