Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Morgan Kaufmann

作者:Earl Cox

出品人:

页数:530

译者:

出版时间:2005-1

价格:USD 63.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780121942755

丛书系列:

图书标签:

模糊建模
遗传算法
数据挖掘
知识发现
机器学习
优化算法
人工智能
数据分析
模式识别
计算智能

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具体描述

"Fuzzy Modeling and Genetic Algorithms for Data Mining and Exploration" is a handbook for analysts, engineers, and managers involved in developing data mining models in business and government. As you'll discover, fuzzy systems are extraordinarily valuable tools for representing and manipulating all kinds of data, and genetic algorithms and evolutionary programming techniques drawn from biology provide the most effective means for designing and tuning these systems. You don't need a background in fuzzy modeling or genetic algorithms to benefit, for this book provides it, along with detailed instruction in methods that you can immediately put to work in your own projects. The author provides many diverse examples and also an extended example in which evolutionary strategies are used to create a complex scheduling system. Written to provide analysts, engineers, and managers with the background and specific instruction needed to develop and implement more effective data mining systems, this work: helps you to understand the trade-offs implicit in various models and model architectures; provides extensive coverage of fuzzy SQL querying, fuzzy clustering, and fuzzy rule induction; lays out a roadmap for exploring data, selecting model system measures, organizing adaptive feedback loops, selecting a model configuration, implementing a working model, and validating the final model; in an extended example, applies evolutionary programming techniques to solve a complicated scheduling problem; and, presents examples in C, C++, Java, and easy-to-understand pseudo-code. It also features an extensive online component, including sample code and a complete data mining workbench.

图书简介这是一部深入探讨如何利用现代计算智能技术，特别是模糊建模和遗传算法，来革新数据挖掘和探索方法的专业著作。本书并非简单地罗列技术，而是旨在构建一个全新的认知框架，帮助读者理解这些强大的工具如何能够穿透海量数据的表象，揭示隐藏的模式、关联和知识。模糊建模：捕捉不确定性与模糊性的智慧在现实世界的数据中，许多信息并非精确、清晰的，而是充满了模糊性和不确定性。例如，“气温偏高”、“销售额良好”等描述，其含义并非一个具体的数值，而是存在一个模糊的范围。传统的精确数学模型在处理这类数据时往往显得力不从心。本书将系统性地介绍模糊逻辑、模糊集以及由此衍生的模糊建模技术。我们将从模糊逻辑的基础概念入手，阐述模糊集合的定义、隶属函数的设计以及模糊规则的构建。读者将学习如何将人类专家经验或直观理解中的模糊概念转化为数学语言，从而构建出能够描述复杂、不确定现象的数学模型。本书将重点讲解模糊推理系统（Fuzzy Inference Systems, FIS）的构建原理和应用，包括Takagi-Sugeno模型和Mamdani模型，以及如何通过学习和优化隶属函数和规则来提高模型的精度和适应性。在数据挖掘的语境下，模糊建模的威力得以充分展现。它能够有效地处理带有噪声和不完整的数据，并且能够提取出更具解释性的知识。例如，在客户细分中，我们可以利用模糊聚类算法来识别出具有模糊边界的客户群体，而不是强制地将客户划分到某个僵化的类别中。在风险评估中，模糊模型能够更好地捕捉影响风险的多种模糊因素，并给出更具弹性的评估结果。本书将提供丰富的案例研究，展示模糊建模在不同领域的实际应用，如金融风险预测、医疗诊断、市场分析以及工业过程控制等。遗传算法：高效搜索与优化的智能引擎当数据集规模庞大、特征维度极高，或者需要从海量可能性中寻找最优解时，传统的搜索和优化算法往往会陷入计算的泥沼。遗传算法（Genetic Algorithms, GA）作为一种受自然选择和遗传机制启发的启发式搜索算法，能够高效地探索复杂解空间，并找到高质量的近似最优解。本书将详细阐述遗传算法的核心原理，包括染色体表示、适应度函数设计、选择、交叉和变异等遗传算子。读者将理解这些算子的作用机制，以及如何根据具体的数据挖掘任务来设计合适的遗传算法。我们将深入探讨不同类型的遗传算法，如标准遗传算法、差分进化算法以及多目标遗传算法，并分析它们的适用场景和优缺点。在数据挖掘和探索领域，遗传算法的应用场景极为广泛。例如，在特征选择中，遗传算法可以有效地搜索最优特征子集，从而提高模型的泛化能力并降低计算复杂度。在模型参数优化方面，遗传算法能够帮助我们找到一组最佳的模型参数，以最大化模型的预测精度。此外，遗传算法还可以用于优化聚类算法的参数、发现数据中的关联规则、构建预测模型以及进行异常检测等。本书将通过具体的算法伪代码和实践指导，带领读者一步步掌握遗传算法在数据挖掘中的实现和应用。融合之道：模糊建模与遗传算法的协同增效本书最大的亮点在于，它并非将模糊建模和遗传算法视为孤立的技术，而是强调它们之间的协同作用和融合应用。这两种技术各自擅长解决不同类型的问题，但当它们结合在一起时，能够产生“1+1>2”的强大效应。例如，我们可以利用遗传算法来优化模糊模型的结构和参数。通过将模糊模型的隶属函数参数和规则作为遗传算法的染色体，并设计一个能够衡量模型性能的适应度函数，遗传算法就能够自动搜索到最适合数据的模糊模型。这种“数据驱动”的模糊建模方式，极大地克服了传统模糊建模中依赖专家知识的局限性。反之，模糊逻辑也可以为遗传算法提供更智能的指导。例如，在遗传算法的交叉和变异操作中，模糊逻辑可以用来调整算子的强度和概率，使得搜索过程更加高效和有针对性。此外，模糊推理系统也可以用于评估遗传算法产生的解的质量，从而设计更具鲁棒性的适应度函数。本书将深入探讨多种模糊建模与遗传算法的融合策略，包括：遗传算法优化模糊规则库：自动学习和优化模糊规则的条件和结论。遗传算法优化隶属函数：自动调整隶属函数的形状和位置，使其更好地拟合数据。模糊推理引导遗传搜索：利用模糊逻辑的判断能力来指导遗传算法在解空间中的探索方向。遗传算法用于模糊系统参数辨识：在复杂的模糊系统中，利用GA来辨识模型参数。面向实践：深度案例分析与应用指导理论与实践相结合是本书的核心宗旨。本书将精选一系列来自不同领域的数据挖掘和探索的实际问题，并利用模糊建模和遗传算法的融合技术进行深入剖析。这些案例将覆盖：精准营销：基于模糊规则和GA优化的客户画像构建，实现个性化推荐。金融欺诈检测：利用模糊逻辑捕捉可疑交易的模糊模式，并用GA优化检测模型。智能制造：模糊模型用于描述复杂的工艺流程，GA用于优化生产参数，提高效率和产品质量。生物信息学：挖掘基因序列中的模糊关联，并用GA优化模型参数。环境监测：模糊方法处理环境数据的模糊性，GA优化预测模型。每个案例都将详细展示从数据预处理、模型设计、算法实现到结果分析的完整流程。本书还将提供关键算法的伪代码和实现建议，帮助读者将所学知识转化为实际应用。目标读者本书适合广泛的读者群体，包括：数据科学家和数据分析师：希望掌握更强大的工具来处理复杂、不确定数据，并从数据中提取更深层次的洞察。机器学习研究者：寻求将模糊逻辑和进化计算的先进思想融入到现有机器学习框架中。计算机科学和人工智能领域的学生：深入理解计算智能的核心技术及其在现代数据科学中的应用。需要处理复杂、模糊信息的行业专业人士：如金融、医疗、制造、市场营销等领域的决策者和技术专家。通过阅读本书，读者将不仅能够掌握模糊建模和遗传算法的技术细节，更能深刻理解它们在数据挖掘和探索中的潜力，并能够独立设计和实现创新的解决方案。本书致力于成为您在利用计算智能解锁数据价值旅程中的重要指南。