多維粒子群最佳化在機器學習與模式識別中的套用

內容簡介

現實世界中的最佳化問題通常是多模態的，會產生迷惑性的局部****解，從而給工程實踐帶來了更大的挑戰。許多工程問題的特殊性質要求算法具有動態適應性、能夠求解****解所在的搜尋空間的維度以及具備避免陷入局部****的魯棒性。《多維粒子群最佳化在機器學習與模式識別中的套用》探討了一種能夠滿足上述需求的最佳化新技術——多維粒子群最佳化方法，用以解決一些更為複雜的問題，即通常被描述為****維度未知的多位搜尋空間。這種情況下，多維粒子群最佳化能夠搜尋位置和維度上的****。此外，書中介紹了兩個補充增強方法：分形全局****構建技術和同時擾動隨機逼近，這兩種方法能夠有效避免陷入局部****，尤其是高維多模搜尋空間的情況。《多維粒子群最佳化在機器學習與模式識別中的套用》還進一步研究了多維粒子群最佳化方法在機器學習和模式識別基礎領域中的套用，例如：數據聚類、最佳化神經網路結構、數據挖掘和基於內容的多媒體分類等，給出了探索多維粒子群最佳化套用於工程或其他學科潛在領域的方法。《多維粒子群最佳化在機器學習與模式識別中的套用》通過C/C++原始碼對算法進行了補充說明，並提供了大量的樣本數據集來對書中提出的概念進行了闡釋。這使得專業人員能夠深入理解和使用這些技術，並將其套用於其相應的專業領域中。

圖書目錄

第1章緒論

1．1 最最佳化歷史發展

1．2 核心問題

1．3 本書內容簡介

參考文獻

第2章最最佳化技術概述

2．1 最最佳化技術的歷史

2．2 確定性分析方法

2．2．1 梯度下降法

2．2．2 牛頓一拉普森疊代法

2．2．3 Nelder-Mead搜尋方法

2．3 隨機方法

2．3．1 模擬退火算法

2．3．2 隨機逼近方法

2．4 進化算法

2．4．1 遺傳算法

2．4．2 差分進化算法

參考文獻

第3章粒子群最佳化算法

3．1 引言

3．2 基本粒子群最佳化算法

3．3 粒子群最佳化算法的一些變體形式

3．3．1 部落

3．3．2 多群

3．4 套用領域

3．4．1 非線性函式最小化

3．4．2 數據聚類

3．4．3 人工神經網路

3．5 程式註解與軟體開發包

參考文獻

第4章多維粒子群最佳化算法

4．1 多維度研究的需要

4．2 基本思想

4．3 多維粒子群最佳化算法

4．4 程式註解與軟體包

4．4．1 PSO_MDlib應用程式中的多維粒子群最佳化操作

多維粒子群最佳化在機器學習與模式識別中的套用

基本介紹

內容簡介

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