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粒子群 聚类 模式识别与智能计算 matlab技术实现 怎么运行

2020-10-12知识6

谁有模式识别与智能计算 内容简介·《模式识别与智能计算:Matlab技术实现》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与提取,模式相似性测度,贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器,粗糙集分类器,聚类分析,模糊聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。模式识别与智能计算随记统计模式是被主要研究的问题有:特征的选择与优化、分类判别、聚类判别。模式识别的基本计算框架—制定准则函数,实现准则函数极值化。常用的准则有以下几种:1)最小错分准则,完全以减少分类错误为原则;2)最小风险准则,宁肯扩大一些总的错误率,但也要使总的损失减小;3)近邻准则,是分段线性判别函数的一种典型方法,主要依据同类物体在特征空间具有聚类特性的原理;4)Fisher准则,如何找到最好的直线方向以及如何实现向最好。

杨淑莹的书有没有被引用过 这是计算机领域的一部专著,很有影响力,所以一定是有人引用的,有关介绍如下:《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现(第3版)》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,禁忌搜索算法聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现(第3版)》内容新颖,实用性强,理论与实际应用密切结合,以手写数字识别为应用实例,介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码,为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

如何评价国赛和美赛的获奖难度? 数学建模竞赛(国赛和美赛)经验分享第一次参赛是在大一的暑假参加的国赛,当时和两个同学刚刚组队,我们也没有什么基础,结果可想而知:无奖。在经历了这一次国赛之后,大一时的两位队友也无心再参加,所以又重新找了两位队友。从此我们队伍成员便确认了下来。这两位分别是一名女生负责排版,一名男生负责建模;而我负责写程序。我们一起准备第二年的国赛,在这期间,我们学校决定自己组织一次建模比赛为国赛做铺垫。我们为了检验自己的学习成果,便参加了。凭借着很好的运气,我们拿了二等奖的好成绩。时间不久,便到了国赛。在国赛期间,我们每天熬夜熬到很晚,有了一点想法之后就开始讨论,然后发现行不通,又开始讨论,再进行完善…就这么一直反反复复着。直到提交了论文的最后#在找队友的时候,一定要找靠谱的,自己熟悉的,千万不要临时组队。在准备竞赛这段时间,要经常沟通,彼此磨合,培养默契。在参加竞赛的时候,不免会讨论得过于激烈,千万不要烦彼此,因为只有交流彼此得思想才会进行碰撞,才有可能找到适合本队得解题办法。在分工方面,建议有一个人主要负责建模,一个主要负责编程,一个主要负责写论文和排版。三个人对建模、编程、排版都要了解,因为不知。

大家好请问智能算法 是什么意思啊,有知道的吗? 智能算法 遗传算法:遗传算法及改进算法,如遗传算法在建筑工程中的应用,遗传算法解决TSP问题,遗传算法用于WSM节点定位等,神经网络:BP,RBF神经网络及改进算法,如基于BP。

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人工智能的核心技术是什么?

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用? MATLAB中文论坛2010年出过一本书,北航出版社的,叫《MATLAB神经网络30个案例分析(豆瓣)》。我觉得把它…

粒子群优化算法解决聚类集成问题? kmeans 给出的是150个样本的聚类后所属类别。你的样本是150*20的,也就是说,样本个数150,维数20.用粒子群做聚类的方法是,采用粒子群迭代的方法优化得到N个最优位置,这N个位置对应N个聚类的中心,本题N=3.然后通过计算每个样本与N个中心间之间的距离,取距离最短的聚类中心,认为样本跟此聚类中心是一类的,这样每个样本就被归为了N类。针对你的问题,首先说参数没问题(也可以把c1=c2=2)检查你的聚类过程,是否把20当做了训练样本(这个虽然低级,但是初学的特别容易犯),你要初始化的是3个中心位置,每个位置20维,总共60.即初始化一个60维的种群。如果1检查无误的话可能就是你的程序问题了,对照网上的粒子群算法的公式检查下程序吧。

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