基于模糊信息的应用技术研究

暂缺《基于模糊信息的应用技术研究》作者简介

模糊数学是处理模糊信息的有力工具。模糊聚类 分析、模糊模式识别是模糊数学中处理模糊分类问题 的有效方法，但模糊模式识别方法与含有模糊信息的 支持向量机方法二者的已知条件和所解决的问题都是 不一样的。因此不能简单地用模糊模式识别方法解决 含有模糊信息的支持向量机所要解决的问题。特别是 ，由于现实问题的复杂性，人们还需要在实际应用的 求解过程中对现有支持向量机进行不断完善，*多的 智能化数据分析（预测）还需要多类算法的组合应用， 企望达到*好的应用效果。王爱民、葛彦强、周宏宇 *的《基于模糊信息的应用技术研究》研究主要从训 练集中含有模糊信息的支持向量机分类算法和具有复 杂信息的数据挖掘算法两个方面展开。研究成果在实 际问题中得到了应用。本书在理论上的研究主要是：阐述了数据挖掘的 研究现状，阐述了支持向量机分类和回归算法，并且 分析了支持向量机的理论基础——统计学习理论。引 入模糊系数规划的模型和解法，给出了分类问题中的 模糊信息表示方法。将模糊分类问题转化为求解模糊 系数规划问题。分别建立了Fuzzy线性可分问题、 Fuzzy广义线性可分问题和Fuzzy非线性问题的支持向 量分类机（算法）。