不確定性多目標優(yōu)化的數(shù)據(jù)挖掘理論及應用

　　本書是在作者多年從事數(shù)據(jù)挖掘行業(yè)實踐和相關科學研究的基礎上編寫而成，書中包括數(shù)據(jù)挖據(jù)理論研究及實際應用的現(xiàn)狀分析、研究內(nèi)容的組織框架、研究方法與技術路線的描述、數(shù)據(jù)挖掘理論及應用的綜述、不確定性理論、多目標優(yōu)化的分類器方法、模糊多目標優(yōu)化的分類器模型和算法、基于粗糙集和統(tǒng)計貢獻度的特征選擇算法、基于粗糙集預處理和粗近似的多目標優(yōu)化的分類器模型和算法以及基于模糊化、核方法和懲罰因子的多目標優(yōu)化的分類器模型和算法等內(nèi)容。本書含有不確定性多目標優(yōu)化的數(shù)據(jù)挖掘在信用評分、Web客戶忠誠度分析、蛋白質(zhì)交互的熱點區(qū)域預測以及重大疾病的醫(yī)療診斷和預測等幾個經(jīng)典領域中的實際應用的描述。最后，通過對研究內(nèi)容和實際應用效果的總結(jié)，展望了進一步研究和應用的方向。本書可供從事數(shù)據(jù)挖掘、機器學習與知識工程領域的科學工作者、相關專業(yè)的本科生和研究生，以及從事數(shù)據(jù)分析和處理的工程技術人員參考。

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