具体描述
本书系统介绍了模糊理论的基本内容，包括模糊集及其运算、模糊性的度量、隶属函数的确定方法、分解定理、扩展原理、表现定理，同时对模糊关系、模糊关系方程、模糊逻辑系统以及模糊测度论等论题也做了详尽的讨论；在应用方面，不仅对模糊模式识别、模糊优化、模糊聚类、综合评判以及模糊控制等进行了全面介绍，而且对模糊神经网络，模糊可靠性理论等模糊数学应用的最新发展做了论述。 本书是国防科技大学"九五"重点教材，
《信息时代的数据挖掘与模式识别》 图书简介 在二十一世纪的今天，信息以前所未有的速度和规模充斥着我们的生活与工作环境。从海量的网络数据到复杂的传感器读数，再到日常交易记录，我们正处于一个数据爆炸的时代。然而，原始数据本身往往是嘈杂、冗余且缺乏直接洞察力的。如何从这些浩瀚的数据洪流中精准地提取出有价值的知识、发现隐藏的规律，并利用这些规律指导决策和预测未来，是摆在我们面前的核心挑战。《信息时代的数据挖掘与模式识别》正是为系统性地解决这一系列问题而精心撰写的一部专业著作。 本书并非着眼于某一特定领域的应用，而是致力于构建一个坚实、全面的理论和技术框架，用以指导读者有效地进行数据驱动的知识发现过程。全书结构严谨，内容深入浅出，力求在保持学术深度与工程实用性之间取得完美的平衡。 第一部分：基础与预备知识 本部分奠定了后续复杂技术讨论所需的数学和计算基础。我们首先回顾了概率论与数理统计在数据分析中的核心地位，重点阐述了贝叶斯理论在不确定性推理中的作用，以及假设检验在模型验证中的必要性。随后，本书深入探讨了现代计算环境下的数据结构与算法优化问题。考虑到实际数据集的庞大规模，我们详细分析了高效数据预处理技术，包括缺失值插补的统计学方法、异常值检测的鲁棒技术，以及如何利用降维技术（如主成分分析PCA的非线性拓展）来管理高维数据的“维度灾难”。特别地，我们着重讨论了数据质量对后续挖掘结果的决定性影响，提出了一套系统化的数据清洗流程。 第二部分：核心数据挖掘技术 这是全书的核心。我们采取了从描述性分析到预测性建模的逻辑递进方式。 在描述性挖掘方面，我们详尽地介绍了聚类分析的各种流派。从经典的K-均值及其变体的收敛性与局限性，到层次聚类和基于密度的聚类方法（如DBSCAN），本书不仅展示了算法的原理，更强调了如何根据数据分布的特性选择最合适的度量标准和聚类模型。此外，我们对关联规则挖掘进行了深入剖析，不仅限于传统的Apriori算法，还扩展到高效的FP-Growth算法及其在事务数据库中的性能优化策略。 在预测性建模方面，本书涵盖了当前最主流的机器学习算法。回归分析部分从线性模型出发，逐步过渡到支持向量回归（SVR）和集成学习方法（如Bagging和Boosting）。重点讨论了正则化技术（Lasso和Ridge回归）在防止模型过拟合中的关键作用。 分类技术部分是本书的重中之重。我们对决策树算法（ID3, C4.5, CART）进行了细致的比较分析，随后转向了更为强大的集成方法，特别是随机森林和梯度提升机（GBM）。逻辑回归作为一种基础但强大的概率分类器，其模型解释性被单独拿出来进行了详细的阐述。同时，本书也全面介绍了神经网络的基础结构，特别是多层感知机（MLP）的训练机制和反向传播算法的数学推导。 第三部分：模式识别与深度学习前沿 随着计算能力的飞速提升，深度学习已成为处理复杂非结构化数据（图像、文本、语音）的主流范式。本部分系统性地引入了这一领域。 我们首先从浅层网络原理出发，过渡到卷积神经网络（CNN）。本书详细解释了卷积层、池化层和激活函数的作用，并分析了经典的LeNet、AlexNet等架构的演进。这部分内容侧重于如何设计有效的网络拓扑来捕获空间层级的特征。 对于序列数据和文本处理，循环神经网络（RNN）是必不可少的工具。本书深入探讨了标准RNN的梯度消失问题，并着重介绍了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）如何通过门控机制来维持长期依赖关系。此外，我们还对注意力机制（Attention Mechanism）的原理及其在序列到序列（Seq2Seq）模型中的革命性作用进行了详细的数学建模和实例演示。 第四部分：模型评估、验证与可解释性 一个强大的模型必须是可信赖的。本书的最后一部分聚焦于确保模型质量的实践环节。我们不仅提供了关于准确率、召回率、F1分数等基础评估指标的全面解读，更强调了ROC曲线、AUC值在不平衡数据集分析中的重要性。交叉验证、自助法（Bootstrap）等重采样技术被详细介绍，用以评估模型性能的稳定性和泛化能力。 此外，在当今强调“透明度”的时代背景下，模型的可解释性（XAI）变得至关重要。本书专门开辟章节讨论了后Hoc解释方法，如特征重要性排序、LIME（局部可解释模型无关解释）和SHAP（Shapley Additive explanations）值的计算基础，帮助读者理解“黑箱”模型做出决策的内在逻辑。 总结 《信息时代的数据挖掘与模式识别》旨在为计算机科学、统计学、工程学以及应用数学领域的研究人员、高级学生和行业实践者提供一本全面、权威的参考书。它将理论的严谨性与技术的实操性紧密结合，使读者不仅能够“会用”现有的工具，更能“理解”工具背后的原理，从而在面对不断变化的数据挑战时，能够设计出创新且高效的解决方案。全书配有大量的算法伪代码和案例分析，确保读者能够将所学知识直接应用于实际的复杂数据项目中。
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