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多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用 作  者:(芬)赛尔坎·希兰兹(Serkan Kiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(Turker Ince),(芬)蒙塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著；彭鹏菲,董银文,龚立 译 定  价:108 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年06月01日 页  数:355 装  帧:平装 ISBN:9787118113549 ●第1章绪论
●1.1化历史发展
●1.2核心问题
●1.3本书内容简介
●参考文献
●第2章化技术概述
●2.1化技术的历史
●2.2确定性分析方法
●2.2.1梯度下降法
●2.2.2牛顿一拉普森迭代法
●2.2.3Nelder-Mead搜索方法
●2.3随机方法
●2.3.1模拟退火算法
●2.3.2随机逼近方法
●2.4进化算法
●2.4.1遗传算法
●2.4.2差分进化算法
●参考文献
●第3章粒子群优化算法
●3.1引言
●部分目录

内容简介

这本书探讨了多维粒子群优化,由作者开发了一种技术解决这些需求。在介绍关键优化技术后,作者介绍了统一的框架，并展示了其在具有挑战性的应用领域的优势,包括多维扩展粒子群优化的全局收敛性、动态数据聚类、进化神经网络、生物医学应用程序和个性化的心电图分类、基于内容的图像分类和检索、合成与演化特征。
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