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《基于模糊信息的应用技术研究》——数据处理智能化

发表日期:2016/12/21

  随着信息时代的到来,人类面临着越来越多的数据存储、组织?#22270;?#32034;等信息处理问题。这些问题的特点表现在层次结构上越来越复杂,空间活动的规模上越来越大,时间尺度上越来越快,后果和影响上越来越广泛和深远。解决这类问题的关键是基于数据的智能(机器学习)技术。研究从已知数据集中挖掘出各种数据模型、寻找规律,利用这些学来的“知识”对未来数据或无法观测的数据进行预处理。本书的研究主要从训练集中含有模糊信息的支持向量机分类算法和具有复杂信息的数据挖掘算法两个方面展开。研究成果在实际问题中得到了应用。
  本书在理论上的研究工作是:引入模糊系数规划的模型和解法,给出了分类问题中的模糊信息表示方法;将模糊分类问题转化为求解模糊系数规划问题;分别建立了Fuzzy线性可分问题、Fuzzy广义线性可分问题和Fuzzy非线性问题的支持向量分类机(算法);研究了构建模糊支持向量分类机时,模糊系数规划中最佳阈值的确定方法;对LS-SVM遗传算法中的参数优化问题进行了研究,对非线性支持向量机回归算法进行了改进;以Fuzzy聚类、Fuzzy规划、支持向量机回归算法为关键技术,设计了烧结矿化学成分预测辅助系统,并取得了理想的预测效果;对“最短距离聚类算法”进行了改进,提出了邻近聚类算法,使其?#35270;?#20110;?#25105;?#24418;状的聚类;提出并证明了2个可以快速搜索到最近邻点的搜索定理;根据搜索定理提出了相应的搜索算法:“基于距离的聚类”算法、“基于阈值的邻近聚类”算法、“邻近聚类”算法、“多重聚类”算法;等等。
  本书在技术应用上的研制工作是开发了“中医症状鉴别智能诊断系统”。在理论与实例的结合上,具体设计了图像分割与影像快速融合、安全设计与信息检索优化方法、优化设计与决策支持、智能控制技术、第四方物流多属性指派决策机制等多个研究领域的问题求解方案。
  本书作者王爱民,二级教授、博士、硕导,全国模范教师,河南省省管优秀专家,省教学名师,安阳师范学院计算机学院院长。曾发表论文190余篇。获得国家发明专利21项,软件著作权19项。


(王瑞瑞 供稿)

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