简介
《智能方法及应用》主要总结了目前比较常见的智能方法包括模糊计算、粗糙集与粒计算、群智能、神经网络、进化计算、人工免疫系统等，并从方法、模型和应用等三方面进行了阐述。重点讨论了智能挖掘分析方法、智能融合与优化方法以及智能方法在信息检索、推荐系统、观点挖掘、隧道监控、绿色计算等方面的典型应用。通过理论研究和具体实验分析，对各种常见智能方法及典型应用进行了剖析，并对未来智能技术进行了展望。
目录
序
第1章 绪论
1.1 智能计算方法
1.2 智能挖掘方法
第2章 智能方法基础
2.1 模糊计算
2.2 粗糙集理论
2.3 人工神经网络
2.4 进化计算
2.5 人工免疫计算
2.6 群智能计算
2.7 深度学习模型
第3章 智能挖掘方法
3.1 关联规则挖掘
3.2 序列模式挖掘
3.3 监督学习
3.4 无监督学习
3.5 向量空间模型
3.6 语义网模型
第4章 智能融合方法
4.1 灰色神经网络
4.2 灰色粗糙集
4.3 量子神经网络
4.4 量子进化计算
第5章 智能方法典型应用
5.1 基于不完备信息系统的知识约简
5.2 最小属性约简
5.3 求解最小MPR集
5.4 城市隧道监控数据清理
5.5 城市隧道交通态势预测
第6章 智能方法Web应用
6.1 Web信息检索及其个性化技术
6.2 微博语义特征扩展和实时检索平台
6.3 Web推荐系统及其示例
6.4 产品观点的挖掘以及用户满意度的评价
第7章 智能方法拓展研究
7.1 智能方法应用
7.2 拓展研究
参考文献
智能方法及应用
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