Advances in Fuzzy Clustering and its Applications pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Oliveira, J. Valente De (EDT)/ Pedrycz, W. (EDT)

出品人:

页数:454

译者:

出版时间:2007-6

价格:991.00元

装帧:

isbn号码:9780470027608

丛书系列:

图书标签:

模糊聚类
数据挖掘
机器学习
模式识别
人工智能
优化算法
图像处理
数据分析
软计算
聚类分析

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具体描述

A comprehensive, coherent, and in depth presentation of the state of the art in fuzzy clustering. Fuzzy clustering is now a mature and vibrant area of research with highly innovative advanced applications. Encapsulating this through presenting a careful selection of research contributions, this book addresses timely and relevant concepts and methods, whilst identifying major challenges and recent developments in the area. Split into five clear sections, Fundamentals, Visualization, Algorithms and Computational Aspects, Real-Time and Dynamic Clustering, and Applications and Case Studies, the book covers a wealth of novel, original and fully updated material, and in particular offers: a focus on the algorithmic and computational augmentations of fuzzy clustering and its effectiveness in handling high dimensional problems, distributed problem solving and uncertainty management. presentations of the important and relevant phases of cluster design, including the role of information granules, fuzzy sets in the realization of human-centricity facet of data analysis, as well as system modelling demonstrations of how the results facilitate further detailed development of models, and enhance interpretation aspects a carefully organized illustrative series of applications and case studies in which fuzzy clustering plays a pivotal role This book will be of key interest to engineers associated with fuzzy control, bioinformatics, data mining, image processing, and pattern recognition, while computer engineers, students and researchers, in most engineering disciplines, will find this an invaluable resource and research tool.

《智能信息处理前沿技术概览》图书简介本书旨在全面、深入地探讨当代信息处理领域中具有重大影响力的前沿技术与核心方法论。内容涵盖了从基础理论构建到尖端应用实现的多个维度，特别侧重于数据驱动决策、复杂系统建模以及高效信息检索等方面的新进展。全书结构严谨，逻辑清晰，力求为研究人员、高级工程师及相关专业学生提供一份详尽、实用的参考指南。第一部分：现代数据科学与机器学习基础本部分首先奠定了理解复杂信息系统的理论基石。我们将详细剖析概率论、统计推断在现代数据分析中的应用，并深入讲解经典的机器学习范式，如回归分析、决策树及其集成学习（如随机森林与梯度提升机）的数学原理和实践细节。重点章节将介绍深度学习的革新性突破。我们将超越简单的神经网络结构介绍，重点阐述卷积神经网络（CNN）在图像识别与空间数据分析中的最新架构演进，例如残差网络（ResNet）和注意力机制（Attention Mechanisms）如何有效解决深度模型的训练难题和信息捕获效率问题。此外，循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM、GRU）在序列数据处理，特别是自然语言处理（NLP）中的作用将得到详尽的阐述，包括其在机器翻译、文本生成与情感分析中的最新应用案例。第二部分：复杂系统建模与优化信息处理的挑战往往源于系统自身的复杂性与动态性。本部分聚焦于如何利用先进的数学工具和计算模型来刻画和优化这些复杂系统。首先，我们将探讨随机过程与马尔可夫链在动态系统状态预测中的应用。这包括对金融时间序列分析、网络流量建模以及生物信息学中序列比对方法的深入解析。接着，本书将转向系统级的优化理论。我们将介绍非线性优化、凸优化及其在机器学习模型训练中的核心地位。特别地，针对大规模数据集的优化问题，我们将详细阐述随机梯度下降（SGD）及其变体的收敛性分析、动量机制以及自适应学习率策略（如Adam、RMSProp）的工程实现与性能比较。此外，图论与网络科学作为描述复杂关系结构的关键工具，在本部分占据重要篇幅。我们将分析社交网络、蛋白质相互作用网络以及交通网络的拓扑特性、中心性度量，并重点讨论图嵌入（Graph Embedding）技术，如DeepWalk和Graph Convolutional Networks (GCN)，如何将非欧几里得结构数据转化为可供传统算法处理的向量表示，从而提升链接预测、节点分类等任务的性能。第三部分：数据挖掘与知识发现的高级技术本部分关注如何从海量、异构的数据集中高效地提取有价值的知识和模式。异常检测（Outlier Detection）是数据质量控制和安全监控的关键环节。本书将系统梳理基于距离、基于密度、基于模型以及基于集成方法的异常检测技术，并针对高维数据和时间序列数据中的“软异常”与“上下文异常”给出专门的解决方案。关联规则挖掘与模式发现依然是本领域的重要议题。除了经典的Apriori算法，我们将引入更适合处理流数据和大规模数据集的近似算法与增量学习方法。在聚类分析方面，虽然本书不涉及特定领域的方法，但会深入探讨先进的划分、层次、基于密度的聚类算法（如DBSCAN的变种），并重点介绍如何评估聚类结果的有效性（内部指标与外部指标），以及如何处理高维数据中的“维度灾难”对聚类性能的影响。第四部分：信息检索与人机交互的未来趋势本部分将目光投向如何构建更智能、更具交互性的信息系统。在信息检索（IR）领域，我们将从传统的基于词项匹配（如TF-IDF）转向基于语义理解的检索模型。重点介绍词嵌入（Word Embedding）如Word2Vec、GloVe的原理，以及如何利用BERT等预训练语言模型构建高质量的查询理解和文档表示系统，实现更精准的语义匹配。此外，本书还探讨了多模态信息融合的关键挑战。如何有效地将文本、图像、音频等不同类型的数据进行对齐、关联和联合分析，是当前研究的热点。我们将展示跨模态检索、视觉问答（VQA）等前沿应用中常用的编码器-解码器架构和注意力机制的应用。最后，本书对新兴的因果推断方法在信息系统中的应用潜力进行了展望，讨论了如何从观测数据中识别出真正的因果关系，而不仅仅是相关性，这对于构建可解释和可信赖的智能系统至关重要。总结《智能信息处理前沿技术概览》力求提供一个全面、深入且面向实践的知识体系，涵盖了驱动当前技术革命的核心算法和理论框架。本书适合作为高等院校研究生教材、科研人员的案头参考书，或希望在数据科学和人工智能领域深入钻研的工程师的进阶读物。其内容聚焦于通用的、基础性的、跨领域的先进信息处理技术，旨在培养读者独立分析和解决复杂信息问题的能力。