文献类型:专著 浏览次数:2
  • 题名:多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用
  • 责任者:(芬)赛尔坎·希兰兹(SerkanKiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(TurkerInce),(芬)蒙塞夫·加伯伊(MoncefGabbouj)著
  • 出版社国防工业出版社
  • 出版年:2017.6
  • ISBN:978-7-118-11354-9
  • 定价:108.00
  • 载体形态项:355页 16cm
  • 个人责任者:(芬)赛尔坎·希兰兹(SerkanKiranyaz))著、(土)蒂尔克·英斯(TurkerInce))著、(芬)蒙塞夫·加伯伊(MoncefGabbouj)著
  • 学科主题:机器学习
  • 中图法分类号:TP181
  • 提要文摘附注: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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