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商品簡介
作者簡介
名人/編輯推薦
目次
商品簡介
本書是以作者近些年的研究成果為基礎的科學專著,也是國內第一部以模糊認知圖為主題的專著。
本書密切跟蹤國際前沿研究主流的發展趨向,探析了模糊認知圖的研究方向、模糊認知圖的學習方法、模糊認知圖分類器及其集成模型。本書以探討模糊認知圖分類的關鍵因素為導向,以論述基礎概念—研究相關演算法—提出可行模型為主線,有效利用模糊認知圖解決了在蛋白質二級結構環境中的分類問題。
本書密切跟蹤國際前沿研究主流的發展趨向,探析了模糊認知圖的研究方向、模糊認知圖的學習方法、模糊認知圖分類器及其集成模型。本書以探討模糊認知圖分類的關鍵因素為導向,以論述基礎概念—研究相關演算法—提出可行模型為主線,有效利用模糊認知圖解決了在蛋白質二級結構環境中的分類問題。
作者簡介
馬楠,博士,中共黨員,北京聯合大學信息學院教科辦主任,碩士研究生副導師,中國計算機學會會員。2001年7月開始在北京聯合大學信息學院任教,主講《數據庫原理與應用》、《軟件工程》、《數據倉庫與數據挖掘》等課程,研究方向為數據挖掘與知識發現、大數據處理。2013年獲批國家自然基金青年科學基金項目,2010年、2011和2012年連續三年獲得北京市屬高等學校人才強教——中青年骨干人才培養計劃資助;主持并完成了市教委課題1項、企業橫向課題2項;參與國家自然基金項目1項;主持校級課題2項,具有較強的科研能力和較扎實的理論基礎。目前已在國內外重要學術期刊、國際學術會議上發表高水平論文20余篇,被SCI/EI/ISTP檢索10余篇;是國際會議International Conference on Mobile IT Convergence, ICMIC 2011; 5th International Conference on New Trends in Information Science and Service Science, NISS2011的組委會成員。編寫教材3部,其中一部教材為主編,兩部“十一五”國家級規劃教材副主編;取得職務發明專利1項;軟件著作權5項。2005年7月-2005年8月到澳大利亞Sydney University 進行雙語教學培訓;2007年7月~2008年1月到英國ARU(Anglia Ruskin University)大學訪問學習。參與的教學改革項目2013年獲得第七屆北京市教學成果一等獎,獲得2013年中國高等教育學會工程教育專業委員會優秀工程教育研究成果三等獎。2010年至2013年兩次指導學生參加華北五省暨港澳臺計算機應用大賽獲得一等獎,多次獲得校級優秀畢業設計指導教師、“最佳課堂”等稱號。
科研項目情況:
1. 國家自然科學基金項目“基于全新融合機制的模糊認知圖集成分類器模型與算法研究”( 項目編號:61300078)(主持)
2. 北京市屬高等學校人才強教深化計劃中青年骨干人才項目 “模糊認知圖理論及在文物信息挖掘中的應用研究“ 項目編號:PHR201008340(主持)
3. 北京聯合大學自然科學類新起點計劃項目“模糊認知圖集成分類器的理論研究與應用 ” (項目編號:Zk10201312)(主持)
4.企業橫向課題“基于WCF和Silverlight技術的企業信息化系統開發” (主持)
5. 國家自然科學基金項目“基于多關系的模糊認知圖挖掘模型、算法與評價機制研究”( 項目編號:61175048)(核心成員)
6.北京市教育委員會科技面上項目 “預報系統數據集成與決策支持的研究及應用”(項目代碼:KM200911417003). (主要成員)
7.北京市信息辦項目“北京數字博物館平臺—徐悲鴻紀念館數字化建設項目”( 項目代碼:2002KJ124). (主要成員)
主要論著
1)代表性論文
1. 馬楠,楊炳儒,李廣原,張德政.一種模糊認知圖分類器構造方法[J], 北京科技大學, 34 (5):590-595, 2012
2. Nan Ma, Bing-ru Yang Lian-ying Sun. Research on an Integrated Learning-based Fuzzy Cognitive Map Classifier Model[J], International Journal of Advancements in Computing Technology, 4(8):8-17, 2012
3. Nan Ma, Lulu Yi, Zhengqiang Qiu, Jingdi Ren, Yongbin Liu.Application of Fuzzy Cognitive Map classifier to identify historical relics[J], Journal of Computational Information Systems,8(10):4007-4016,2012
4. 馬楠,楊炳儒,鮑泓,郭建威. 模糊認知圖研究進展[J],計算機科學,38(10):23- 27, 2011
5. 馬楠,楊炳儒,邱正強.基于測度遞進的模糊認知圖及其應用[J],計算機工程與設計,33(5):1958-1961 ,2012
6. Yun Zhai ,Nan ma, Da Ruan, Bing An. An Effective Over-sampling Method for Imbalanced Data Sets Classification. Chinese Journal of Electronics, 2011, 20(3): 489-496
7. Nan Ma,Chao Fang,Wenqiang Liu. Storage and Display System of Cultural Information Based on JSP and MVC[J], Advanced Materials Research,Volumes 271-273:657-662,2011
8. Nan Ma, Mei Yuan, YouWen Bao, ZongMin Jin, He Zhou. The Design of Meteorological Data Warehouse and Multidimensional Data Report[C],ITCS2010
9. Nan Ma,Yun zhai,YouWen Bao, He Zhou. Design of Meteorological Information Display System Based on Data Warehouse[C],International Conference on Management and Service Science,MASS2010
10. Nan Ma ,Youwen Bao, Haiyan Zhou. Research on the course of computer networks in applied universities[C]. 2010 International Conference on Intelligent Computing and Cognitive Informatics, ICICCI 2010, p 105-108, 2010
等
2)發明專利和軟件著作權
11. 一種基于BP 神經網絡的預測裝置及設備(專利號:ZL2012 10039243.7)(第一人)
12. FCM的股票預測系統(軟件登記號:2012SR036687)(第一人)
13. 基于模糊認知圖的文物鑒別系統(軟件登記號:2012SR036011)(第一人)
14. 基于Web存儲的數字博物館展示軟件” (軟件登記號:2011SR001057)(第一人)
3)編寫教材
15. 馬楠.網絡數據庫應用[M].中國鐵道出版社,2010.04.01,主編
16. 尚曉航,馬楠.計算機網絡技術應用[M].清華大學出版社,2011.12.01,副主編
17. 尚曉航,馬楠.計算機網絡技術基礎[M].高等教育出版社,2008.8,副主編
科研項目情況:
1. 國家自然科學基金項目“基于全新融合機制的模糊認知圖集成分類器模型與算法研究”( 項目編號:61300078)(主持)
2. 北京市屬高等學校人才強教深化計劃中青年骨干人才項目 “模糊認知圖理論及在文物信息挖掘中的應用研究“ 項目編號:PHR201008340(主持)
3. 北京聯合大學自然科學類新起點計劃項目“模糊認知圖集成分類器的理論研究與應用 ” (項目編號:Zk10201312)(主持)
4.企業橫向課題“基于WCF和Silverlight技術的企業信息化系統開發” (主持)
5. 國家自然科學基金項目“基于多關系的模糊認知圖挖掘模型、算法與評價機制研究”( 項目編號:61175048)(核心成員)
6.北京市教育委員會科技面上項目 “預報系統數據集成與決策支持的研究及應用”(項目代碼:KM200911417003). (主要成員)
7.北京市信息辦項目“北京數字博物館平臺—徐悲鴻紀念館數字化建設項目”( 項目代碼:2002KJ124). (主要成員)
主要論著
1)代表性論文
1. 馬楠,楊炳儒,李廣原,張德政.一種模糊認知圖分類器構造方法[J], 北京科技大學, 34 (5):590-595, 2012
2. Nan Ma, Bing-ru Yang Lian-ying Sun. Research on an Integrated Learning-based Fuzzy Cognitive Map Classifier Model[J], International Journal of Advancements in Computing Technology, 4(8):8-17, 2012
3. Nan Ma, Lulu Yi, Zhengqiang Qiu, Jingdi Ren, Yongbin Liu.Application of Fuzzy Cognitive Map classifier to identify historical relics[J], Journal of Computational Information Systems,8(10):4007-4016,2012
4. 馬楠,楊炳儒,鮑泓,郭建威. 模糊認知圖研究進展[J],計算機科學,38(10):23- 27, 2011
5. 馬楠,楊炳儒,邱正強.基于測度遞進的模糊認知圖及其應用[J],計算機工程與設計,33(5):1958-1961 ,2012
6. Yun Zhai ,Nan ma, Da Ruan, Bing An. An Effective Over-sampling Method for Imbalanced Data Sets Classification. Chinese Journal of Electronics, 2011, 20(3): 489-496
7. Nan Ma,Chao Fang,Wenqiang Liu. Storage and Display System of Cultural Information Based on JSP and MVC[J], Advanced Materials Research,Volumes 271-273:657-662,2011
8. Nan Ma, Mei Yuan, YouWen Bao, ZongMin Jin, He Zhou. The Design of Meteorological Data Warehouse and Multidimensional Data Report[C],ITCS2010
9. Nan Ma,Yun zhai,YouWen Bao, He Zhou. Design of Meteorological Information Display System Based on Data Warehouse[C],International Conference on Management and Service Science,MASS2010
10. Nan Ma ,Youwen Bao, Haiyan Zhou. Research on the course of computer networks in applied universities[C]. 2010 International Conference on Intelligent Computing and Cognitive Informatics, ICICCI 2010, p 105-108, 2010
等
2)發明專利和軟件著作權
11. 一種基于BP 神經網絡的預測裝置及設備(專利號:ZL2012 10039243.7)(第一人)
12. FCM的股票預測系統(軟件登記號:2012SR036687)(第一人)
13. 基于模糊認知圖的文物鑒別系統(軟件登記號:2012SR036011)(第一人)
14. 基于Web存儲的數字博物館展示軟件” (軟件登記號:2011SR001057)(第一人)
3)編寫教材
15. 馬楠.網絡數據庫應用[M].中國鐵道出版社,2010.04.01,主編
16. 尚曉航,馬楠.計算機網絡技術應用[M].清華大學出版社,2011.12.01,副主編
17. 尚曉航,馬楠.計算機網絡技術基礎[M].高等教育出版社,2008.8,副主編
名人/編輯推薦
(1)針對現有模糊認知圖框架,分析其優缺點和國內外相關技術的現狀。
(2)提出一種新的模糊認知圖分類器模型構造方法。
(3)提出一種基于多測度的范異構模糊認知圖集成分類器模型。
(4)對復合金字塔模型的綜合分析層進行深入分析。
(2)提出一種新的模糊認知圖分類器模型構造方法。
(3)提出一種基于多測度的范異構模糊認知圖集成分類器模型。
(4)對復合金字塔模型的綜合分析層進行深入分析。
目次
第1章 引言 /1
1.1 研究背景 / 1
1.2 主要研究內容和創新點 / 2
1.3 全書的組織安排 / 3
第2章 文獻綜述 /6
2.1 數據挖掘的產生與發展 / 6
2.1.1 數據挖掘過程 / 9
2.1.2 數據挖掘的技術方法 / 11 第1章 引言 /1
1.1 研究背景 / 1
1.2 主要研究內容和創新點 / 2
1.3 全書的組織安排 / 3
第2章 文獻綜述 /6
2.1 數據挖掘的產生與發展 / 6
2.1.1 數據挖掘過程 / 9
2.1.2 數據挖掘的技術方法 / 11
2.1.3 數據挖掘應用領域 / 22
2.2 數據挖掘的研究熱點及趨勢分析 / 24
2.2.1 空間數據挖掘 / 24
2.2.2 分布式數據挖掘 / 26
2.2.3 基于云計算的數據挖掘 / 29
2.3 基于內在認知機理的知識發現理論KDTICM / 30
2.4 本章小結 / 35
第3章 模糊認知圖 /36
3.1 模糊認知圖的基本概念及研究進展 / 36
3.2 FCM推理機制 / 39
3.2.1 前向式演化推理 / 40
3.2.2 后向式演化推理 / 40
3.3 模糊認知圖研究方向 / 41
3.3.1 動態模糊認知圖 / 41
3.3.2 概率模糊認知圖 / 44
3.3.3 隨機模糊認知圖 / 45
3.3.4 基于規則的模糊認知圖 / 46
3.3.5 復雜模糊認知圖 / 47
3.4 模糊認知圖的學習方法 / 48
3.4.1 演化學習 / 48
3.4.2 適應性學習 / 50
3.4.3 混合方法 / 52
3.5 本章小結 / 53
第4 章 一種模糊認知圖分類器構造方法 /57
4.1 FCMCM 分類器 / 57
4.1.1 FCM 分類器定義 / 57
4.1.2 FCM 分類器模型結構 / 57
4.1.3 激活函數 / 59
4.1.4 推理規則 / 59
4.1.5 學習方法 / 60
4.2 實驗驗證 / 61
4.2.1 數據集 / 61
4.2.2 實驗部分 / 62
4.3 本章小結 / 67
第5 章 集成學習FCM 分類器 /68
5.1 集成學習 / 68
5.1.1 集成分類器的構造方法 / 69
5.1.2 多FCM 集成學習的基本思想 / 72
5.2 集成學習的構造過程 / 73
5.2.1 基本Bagging 的多FCM 分類器集成 / 73
5.2.2 基于Adaboost 的多FCM 分類器集成 / 79
5.3 多測度范異構分類器集成方法 / 82
5.3.1 樣本分離階段 / 83
5.3.2 Bagging 組合階段 / 84
5.3.3 實驗驗證 / 85
5.4 本章小結 / 87
第6 章 基于FCM 集成分類器的蛋白質二級結構智能預測模型新構造 /89
6.1 蛋白質二級結構預測的必要性分析 / 89
6.2 蛋白質結構介紹 / 90
6.3 蛋白質二級結構預測研究現狀 / 95
6.4 CPMFCM / 100
6.4.1 理論基礎 / 100
6.4.2 測試數據集 / 101
6.4.3 評價標準 / 101
6.4.4 CPMF 整體架構 / 103
6.4.5 實驗結果與分析 / 110
6.5 本章小結 / 117
第7 章 總結與展望 /118
7.1 總結 / 118
7.2 展望 / 120
參考文獻 /122
1.1 研究背景 / 1
1.2 主要研究內容和創新點 / 2
1.3 全書的組織安排 / 3
第2章 文獻綜述 /6
2.1 數據挖掘的產生與發展 / 6
2.1.1 數據挖掘過程 / 9
2.1.2 數據挖掘的技術方法 / 11 第1章 引言 /1
1.1 研究背景 / 1
1.2 主要研究內容和創新點 / 2
1.3 全書的組織安排 / 3
第2章 文獻綜述 /6
2.1 數據挖掘的產生與發展 / 6
2.1.1 數據挖掘過程 / 9
2.1.2 數據挖掘的技術方法 / 11
2.1.3 數據挖掘應用領域 / 22
2.2 數據挖掘的研究熱點及趨勢分析 / 24
2.2.1 空間數據挖掘 / 24
2.2.2 分布式數據挖掘 / 26
2.2.3 基于云計算的數據挖掘 / 29
2.3 基于內在認知機理的知識發現理論KDTICM / 30
2.4 本章小結 / 35
第3章 模糊認知圖 /36
3.1 模糊認知圖的基本概念及研究進展 / 36
3.2 FCM推理機制 / 39
3.2.1 前向式演化推理 / 40
3.2.2 后向式演化推理 / 40
3.3 模糊認知圖研究方向 / 41
3.3.1 動態模糊認知圖 / 41
3.3.2 概率模糊認知圖 / 44
3.3.3 隨機模糊認知圖 / 45
3.3.4 基于規則的模糊認知圖 / 46
3.3.5 復雜模糊認知圖 / 47
3.4 模糊認知圖的學習方法 / 48
3.4.1 演化學習 / 48
3.4.2 適應性學習 / 50
3.4.3 混合方法 / 52
3.5 本章小結 / 53
第4 章 一種模糊認知圖分類器構造方法 /57
4.1 FCMCM 分類器 / 57
4.1.1 FCM 分類器定義 / 57
4.1.2 FCM 分類器模型結構 / 57
4.1.3 激活函數 / 59
4.1.4 推理規則 / 59
4.1.5 學習方法 / 60
4.2 實驗驗證 / 61
4.2.1 數據集 / 61
4.2.2 實驗部分 / 62
4.3 本章小結 / 67
第5 章 集成學習FCM 分類器 /68
5.1 集成學習 / 68
5.1.1 集成分類器的構造方法 / 69
5.1.2 多FCM 集成學習的基本思想 / 72
5.2 集成學習的構造過程 / 73
5.2.1 基本Bagging 的多FCM 分類器集成 / 73
5.2.2 基于Adaboost 的多FCM 分類器集成 / 79
5.3 多測度范異構分類器集成方法 / 82
5.3.1 樣本分離階段 / 83
5.3.2 Bagging 組合階段 / 84
5.3.3 實驗驗證 / 85
5.4 本章小結 / 87
第6 章 基于FCM 集成分類器的蛋白質二級結構智能預測模型新構造 /89
6.1 蛋白質二級結構預測的必要性分析 / 89
6.2 蛋白質結構介紹 / 90
6.3 蛋白質二級結構預測研究現狀 / 95
6.4 CPMFCM / 100
6.4.1 理論基礎 / 100
6.4.2 測試數據集 / 101
6.4.3 評價標準 / 101
6.4.4 CPMF 整體架構 / 103
6.4.5 實驗結果與分析 / 110
6.5 本章小結 / 117
第7 章 總結與展望 /118
7.1 總結 / 118
7.2 展望 / 120
參考文獻 /122
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