编辑推荐
大数据时代的机器学习和数据挖掘技术的作用日渐重要，受到了广泛的关注。
内容简介
本书立足于工程应用，将免疫智能计算方法引入机器学习领域，致力于研究基于生物免疫原理的机器学习软计算方法，以免疫计算智能的基本原理为线索，对其研究状况加以系统性的论述，从理论、算法构建及工程应用等方面对免疫机器学习进行介绍和分析。针对关联规则挖掘、数据分类、数据聚类、属性约简等机器学习及生物信息大数据挖掘等具体问题，提出一系列新方法，并结合深度学习和张量计算探讨了机器学习软计算方法的最新发展动态和方向。
作者简介
作者徐雪松，湖南大学控制科学与工程专业博士，国防科学技术大学管理科学与工程专业博士后。美国布兰迪斯大学Volan National Center for Complex Systems访问学者、美国哈佛大学 Data Science Center 研究员、国家高级项目管理师、数据分析师。湖南省青年骨干教师培养对象，湖南商学院麓山青年学者。现为湖南省区域战略与规划研究基地——低碳技术经济研究中心副主任、湖南省物联网协会理事成员、IEEE Member、ACM Member及计算机学会会员。主要从事机器学习、复杂系统智能决策和方法研究工作。主持国家、教育部及省级课题11项，出版学术专著2部，主编省十二五规划教材1部。在国际SCI源刊及国内《电子学报》《仪器仪表学报》《应用数学学报》《情报学报》《统计研究》《系统工程理论与实践》《控制与决策》等刊物发表论文40余篇。担任国际SCI期刊Asian Journal of Control、Applied Mathematics & Information Sciences及《自动化学报》等知名期刊审稿人。授权国家发明专利2项、实用新型专利2项和国家软件著作权5项。
章节目录
版权信息
内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 引言
1.2 人工智能与机器学习
1.3 数据挖掘与机器学习
1.4 仿生计算智能与机器学习
1.5 免疫计算与机器学习
1.6 本书的内容及结构
参考文献
第2章 机器学习主流技术与方法
2.1 机器学习的发展
2.2 机器学习中的统计分析方法
2.2.1 线性回归分析
2.2.2 非线性回归分析
2.2.3 多元线性回归分析
2.3 机器学习中的现代技术方法
2.3.1 粗糙集
2.3.2 遗传算法
2.3.3 神经网络
2.3.4 深度学习
2.3.5 支持向量机
2.3.6 强化学习
2.3.7 度量学习
2.3.8 多核学习
2.3.9 集成学习
2.3.10 主动学习
2.3.11 迁移学习
参考文献
第3章 免疫计算的基础原理
3.1 免疫计算生物学基础
3.1.1 免疫学基本概念
3.1.2 生物免疫系统的结构及组成
3.1.3 免疫系统功能及机制
3.2 人工免疫基本原理
3.2.1 人工免疫系统基本概念
3.2.2 人工免疫系统基本原理及机制
3.3 免疫计算学习及优化方法
参考文献
第4章 基于免疫聚类竞争的关联规则挖掘方法
4.1 基本概念及问题描述
4.2 数据表达及初始化
4.3 免疫关联规则挖掘
4.3.1 抗体聚类与竞争克隆
4.3.2 抗体编码及初始化
4.3.3 抗体亲和力定义
4.3.4 抗体操作
4.4 免疫关联规则挖掘方法及分析
4.5 仿真实验及应用
4.5.1 UCI数据集仿真实验
4.5.2 教学质量规则挖掘与分析
参考文献
第5章 基于小生境免疫粗糙集属性约简方法
5.1 问题描述
5.2 基本概念及理论
5.3 属性信息编码及小生境免疫优化
5.3.1 疫苗提取及初始抗体种群
5.3.2 抗体编码及接种疫苗
5.4 小生境免疫共享机制及免疫算子操作
5.5 算法执行过程
5.6 实验仿真及应用
5.6.1 实验一
5.6.2 实验二
5.6.3 实验三
参考文献
第6章 基于免疫阴性选择的数据分类器
6.1 问题描述
6.2 基本概念及原理
6.3 文本分类规则编码
6.3.1 个体编码
6.3.2 亲和力定义
6.3.3 免疫优化
6.4 掩码匹配的否定选择分类器
6.5 免疫进化分类实现
6.6 仿真实验及应用
6.6.1 实验一
6.6.2 实验二
参考文献
第7章 免疫网络在生物信息学中的应用
7.1 基本概念及问题描述
7.2 人工免疫网络理论
7.2.1 aiNet
7.2.2 AIRS
7.3 基于免疫进化网络理论的分类器
7.4 仿真实验及应用
7.4.1 数据准备与处理
7.4.2 仿真结果
7.5 免疫进化网络分类器改进及应用
7.5.1 基本概念
7.5.2 免疫离散增量分类器设计
7.5.3 分类器在模式生物识别中的应用
参考文献
总结及展望
基于免疫计算的机器学习方法及应用是2017年由电子工业出版社出版,作者徐雪松。
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