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[芬] 赛尔坎·希兰兹(SerkanKiranyaz 著

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• 多维粒子群优化
• 机器学习
• 模式识别
• 优化算法
• 人工智能
• 数据挖掘
• 智能计算
• 群智能
• 算法应用
• 优化技术

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118113549

商品编码：19153880386

出版时间：2017-06-01

作  者:(芬)赛尔坎·希兰兹(Serkan Kiranyaz),(土)蒂尔克·英斯(Turker Ince),(芬)蒙塞夫·加伯伊(Moncef Gabbouj) 著；彭鹏菲,董银文,龚立 译 定  价:108 出 版 社:国防工业出版社 出版日期:2017年06月01日 页  数:355 装  帧:平装 ISBN:9787118113549 ●第1章绪论
●1.1化历史发展
●1.2核心问题
●1.3本书内容简介
●参考文献
●第2章化技术概述
●2.1化技术的历史
●2.2确定性分析方法
●2.2.1梯度下降法
●2.2.2牛顿一拉普森迭代法
●2.2.3Nelder-Mead搜索方法
●2.3随机方法
●2.3.1模拟退火算法
●2.3.2随机逼近方法
●2.4进化算法
●2.4.1遗传算法
●2.4.2差分进化算法
●参考文献
●第3章粒子群优化算法
●3.1引言
●部分目录

内容简介

这本书探讨了多维粒子群优化,由作者开发了一种技术解决这些需求。在介绍关键优化技术后,作者介绍了统一的框架，并展示了其在具有挑战性的应用领域的优势,包括多维扩展粒子群优化的全局收敛性、动态数据聚类、进化神经网络、生物医学应用程序和个性化的心电图分类、基于内容的图像分类和检索、合成与演化特征。

《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》 内容简介 在飞速发展的计算智能领域，优化算法扮演着至关重要的角色，尤其是在面对日益复杂的机器学习和模式识别问题时。传统的优化方法往往在处理高维、非线性、多模态搜索空间时显得力不从心，而粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法凭借其简洁的原理、高效的全局搜索能力以及易于实现的特点，逐渐成为解决这些挑战的有力工具。本书《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》深入探讨了如何将多维粒子群优化这一强大的元启发式算法，灵活应用于解决机器学习和模式识别领域中的一系列关键问题。 本书并非对粒子群优化算法本身的理论进行 exhaustive 的梳理，而是聚焦于其在两大前沿交叉领域的实际部署与成效。我们力求从应用的角度出发，剖析 PSO 如何能够有效地提升模型的性能、加速训练过程、以及解决传统算法难以克服的瓶颈。 第一部分：多维粒子群优化算法基础与扩展 在正式进入应用之前，本书将简要回顾粒子群优化算法的核心思想。我们不会陷入冗长的数学推导，而是侧重于理解粒子如何通过个体经验和群体智慧在搜索空间中进行迭代演化，从而逼近最优解。在此基础上，本书将重点介绍针对不同问题特性而设计的多维粒子群优化算法的扩展与改进。这包括但不限于： 自适应惯性权重与认知、社会因子： 探索如何通过动态调整参数来平衡算法的全局探索与局部开发能力，使其在不同阶段的搜索过程中保持最优效率。 协同与竞争策略： 引入不同的粒子间交互机制，例如基于精英的协同或基于竞争的加速，以提高收敛速度和避免陷入局部最优。 多模态与多目标优化： 讨论如何改造 PSO 以处理具有多个最优解或需要同时优化多个目标的复杂问题。 并行与分布式 PSO： 探讨在分布式计算环境下的 PSO 实现，以应对大规模数据集和高计算需求的场景。 与局部搜索的混合策略： 结合 PSO 的全局搜索能力与传统局部优化算法的精细搜索能力，实现更精确和高效的优化。 这些扩展和改进的设计，为 PSO 能够更精准、更有效地解决机器学习与模式识别中的复杂优化任务奠定了坚实的基础。 第二部分：多维粒子群优化在机器学习中的应用 机器学习的核心在于从数据中学习规律，而优化算法在此过程中扮演着“教师”的角色，帮助模型找到最佳的参数配置。本书将详细阐述 PSO 在机器学习的多个关键环节中的应用： 模型参数优化： 支持向量机（SVM）的参数调优： 传统 SVM 的核函数参数（如 C 和 gamma）选择是影响模型性能的关键。PSO 可以有效地搜索高维参数空间，找到最优的 SVM 模型配置，提升分类精度。 神经网络的权重与偏置优化： 对于深度神经网络，其参数数量庞大，梯度下降法可能遭遇局部最优或收敛缓慢的问题。PSO 作为一种全局搜索算法，可以为神经网络的训练提供一种替代或补充的优化方案，尤其是在早期的训练阶段或处理离散特征时。 集成学习中的基学习器选择与组合： 在构建集成模型时，如何选择合适的基学习器以及如何对它们进行最优组合（例如权重分配）是至关重要的。PSO 可以被用来优化基学习器的选择策略或优化组合权重，从而提升集成模型的整体性能。 特征选择与降维： 高维特征选择： 面对数据中数量庞大的特征，选择出与目标变量最相关的特征子集是提高模型泛化能力、降低计算复杂度的有效手段。PSO 可以将特征选择问题转化为一个优化问题，通过搜索特征子集，寻找能够最大化模型性能（如分类准确率或回归精度）的特征组合。 主成分分析（PCA）与非负矩阵分解（NMF）的参数优化： 对于这些降维技术，其潜在的维度数量等参数的选择会影响降维的效果。PSO 可以帮助找到最优的降维参数，从而获得更具信息量的低维表示。 超参数优化： 学习率、正则化强度等全局参数的搜索： 许多机器学习模型都拥有复杂的超参数集合，这些超参数的微小变动可能导致模型性能的巨大差异。PSO 能够高效地探索高维超参数空间，寻找最优的超参数组合，显著提升模型的泛化能力。 自动化机器学习（AutoML）中的应用： 在 AutoML 的框架下，PSO 可以作为核心的搜索算法，自动寻找最佳的模型架构、特征工程策略以及超参数配置，极大地降低了模型开发的技术门槛。 第三部分：多维粒子群优化在模式识别中的应用 模式识别的目标是让计算机能够“看懂”或“听懂”数据，识别其中的规律和模式。PSO 在此领域同样展现出强大的生命力： 图像识别与处理： 图像分割的优化： 在图像分割任务中，例如利用阈值法或聚类算法，PSO 可以被用来搜索最优的分割参数（如阈值、聚类中心），从而得到更精确的分割结果。 特征提取的优化： 对于特定的图像识别任务，自定义的特征提取器可能需要优化其内部参数。PSO 可以帮助找到最优的特征提取参数，从而提升识别系统的性能。 目标跟踪中的运动模型优化： 在视频序列中跟踪目标时，对目标运动模型的参数进行精确估计是关键。PSO 可以用于优化目标运动模型的参数，从而实现更鲁棒和准确的目标跟踪。 语音识别与处理： 声学模型参数优化： 在隐马尔可夫模型（HMM）等声学模型中，PSO 可以用于优化模型参数（如均值、协方差矩阵），以提高语音识别的准确率。 说话人识别中的特征匹配优化： 在说话人识别中，如何有效地匹配声学特征是关键。PSO 可以用于优化匹配算法的参数，从而提高说话人识别的鲁棒性和准确性。 文本挖掘与自然语言处理： 主题模型参数优化： 如潜在狄利克雷分配（LDA）等主题模型，其主题数量、平滑参数等需要优化。PSO 可以帮助搜索最优的参数组合，从而获得更具解释性的主题模型。 文本分类中的特征权重优化： 在基于关键词或词袋模型的文本分类中，PSO 可以用于优化不同特征（词语）的权重，以提高分类器的性能。 异常检测与欺诈检测： 优化异常检测阈值： 在许多异常检测算法中，存在一个关键的阈值来区分正常与异常。PSO 可以用于搜索最优的阈值，从而平衡误报和漏报。 构建更鲁棒的异常检测模型： PSO 可以作为构建更复杂异常检测模型（如基于聚类或分类的模型）的优化器，帮助模型更好地学习正常数据的模式，从而更有效地识别异常。 第四部分：挑战与未来展望 尽管 PSO 在机器学习与模式识别领域展现出巨大的潜力，但本书也深入探讨了其中存在的挑战，并对未来的研究方向进行了展望： 计算效率的提升： 随着数据规模和模型复杂度的不断增长，如何进一步提高 PSO 的计算效率，使其能够处理更大规模的问题，是一个持续的挑战。 理论分析与收敛性证明： 对于 PSO 的各种改进算法，其理论上的收敛性分析仍然是一个活跃的研究领域，有助于更深入地理解算法的行为。 与其他先进优化技术的融合： 探索 PSO 与深度学习、强化学习等前沿技术的结合，可能催生出更强大的混合优化框架。 在新兴领域的应用： 展望 PSO 在如生物信息学、金融建模、机器人学等新兴领域的应用前景。 本书的目标是为机器学习和模式识别的研究者、工程师以及学生提供一个全面而实用的视角，展示如何利用多维粒子群优化算法来解决实际问题，并激发对该领域进一步研究的兴趣。通过理论与实践的结合，本书旨在帮助读者掌握 PSO 在这些关键领域的应用技巧，从而提升模型性能，加速研究进程。

评分☆☆☆☆☆

这本书《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》的内容，给我最大的感觉是“落地”。虽然优化算法听上去总是有那么点抽象，但作者在书中真正做到了将理论与实践相结合。我之前一直对如何寻找更优的神经网络结构感到困惑，很多时候只能依靠经验和大量的试错。而这本书，则提供了一个非常有系统性的解决方案。它深入浅出地讲解了如何将多维粒子群优化应用于神经网络的超参数调优和网络结构搜索。特别是关于如何设计能够评估不同网络结构优劣的适应度函数，书中给出的方法非常具有指导意义。我印象深刻的是，作者结合了实际的项目案例，展示了如何利用PSO来优化卷积神经网络在图像分类任务中的性能，以及如何在自然语言处理领域，利用PSO来寻找最优的循环神经网络结构。这些具体的例子，让我在阅读过程中，能够清晰地看到PSO的威力，并且能够直接借鉴到自己的项目中。而且，书中对于算法的鲁棒性、收敛速度等关键性能指标的分析也非常透彻，这对于我们选择和应用算法时，能够做出更明智的决策非常有帮助。总而言之，如果你也正在为提升机器学习模型性能而烦恼，这本书绝对是你不能错过的参考。

评分☆☆☆☆☆

最近我一直在学习和研究机器学习相关的算法，尤其是那些能够帮助我们优化模型性能的方法。《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》这本书，在我看来，对于我这样希望提升模型泛化能力和鲁棒性的学习者来说，具有非常重要的价值。我之前了解过一些传统的优化算法，但它们在处理高维、复杂的机器学习模型时，常常显得力不从心。这本书则详细地介绍了多维粒子群优化算法，并且着重探讨了它在解决实际问题中的应用。我特别喜欢书中关于如何将PSO与各种机器学习模型相结合的章节，比如如何用PSO来优化支持向量机（SVM）的核函数参数，如何用PSO来搜索深度学习模型的超参数组合。书中对于算法原理的讲解非常清晰，同时又结合了大量生动形象的例子，使得即使是相对复杂的概念，也能够被轻易理解。我尤其对书中关于如何评估和比较不同优化算法在不同任务上的性能的分析感到受益匪浅。这让我能够更客观地认识到PSO的优势和局限性，并且能够根据实际情况，选择最合适的算法。对于那些希望更深入地掌握机器学习模型优化技巧，并致力于提升模型性能的读者，这本书绝对是值得细细品读的。

评分☆☆☆☆☆

这本《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》的书，我最近有幸翻阅了一下。虽然书名听上去挺硬核的，讲的是一种优化算法，但我发现它在实际应用层面，尤其是在我一直关注的机器学习和模式识别领域，真的给了我不少启发。我尤其对书中关于如何利用粒子群优化来解决高维特征选择的问题感到印象深刻。传统的方法往往需要大量计算资源，而且容易陷入局部最优，但书里介绍的改进型粒子群算法，能够更有效地搜索最优特征子集，这对于处理我们现在面临的大数据时代，特征维度爆炸的问题来说，简直是雪中送炭。书中对于算法的原理讲解清晰透彻，而且还结合了大量的案例分析，比如在图像识别、文本分类等具体任务中，如何设计粒子群的适应度函数，如何调整粒子群的参数，都写得非常详细。我特别喜欢的一点是，作者并没有停留在理论层面，而是花了很大篇幅去探讨算法的实际部署和性能评估，这让我在阅读过程中，不仅仅是理解了“怎么做”，更能思考“为什么这样做”以及“这样做有什么好处”。对于那些希望提升模型性能、降低模型复杂度，并且还在寻找更有效优化方法的读者来说，这本书绝对值得深入研究。它提供了一个非常实用的工具箱，帮助我们更智慧地解决实际问题。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在模式识别领域工作的研究人员，《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》这本书，可以说填补了我知识体系中的一个重要空白。一直以来，我们都面临着如何在高维数据空间中寻找最优的分类器参数，以及如何高效地进行特征提取的问题。传统的方法往往在计算效率和搜索精度上存在不足。这本书，通过对多维粒子群优化算法的深入阐述，为我们提供了一个强有力的解决方案。我尤其欣赏书中对于算法在处理非凸、多模态优化问题时的性能表现的分析。作者通过大量的仿真实验，清晰地展示了改进型PSO算法在避免局部最优、加速收敛方面的优势。书中关于如何根据具体任务的需求，动态调整粒子群的惯性权重和加速度系数的策略，给我留下了深刻的印象。这不仅仅是理论上的探讨，作者还提供了非常实用的代码实现思路和技巧，这对于我将算法应用到实际项目中，起到了至关重要的作用。此外，书中还探讨了PSO与其他先进算法的结合，例如与深度学习的协同优化，这为我们未来的研究方向提供了新的启示。这本书的价值在于，它不仅仅提供了一种优化工具，更重要的是，它教会了我们如何更有效地思考和解决复杂的优化问题。

评分☆☆☆☆☆

刚拿到《多维粒子群优化在机器学习与模式识别中的应用》这本书的时候，我其实是抱着一种学习新算法的心态去阅读的。我之前对粒子群优化（PSO）有一些基础了解，但总觉得在实际应用中，尤其是在复杂的机器学习任务中，它的表现总是有一些局限性。而这本书，就像是为我打开了一扇新的大门。它不仅仅是简单地介绍PSO，而是着重探讨了如何将PSO扩展到多维空间，并且有效地应用于机器学习和模式识别的难题。我最看重的部分是书中关于如何构建能够有效指导粒子搜索的适应度函数的设计哲学。作者通过对不同任务的深入分析，给出了多种实用的适应度函数构建策略，这对于我之前在处理一些非线性、多目标优化问题时遇到的瓶颈，提供了非常好的思路。书中的数学推导严谨，但又不会让人觉得枯燥乏味，因为作者总是能将抽象的数学概念与具体的应用场景紧密联系起来，使得理解变得更加直观。我印象最深的是书中关于如何结合其他机器学习技术，例如深度学习模型，来共同优化参数的章节。这种融合性的思路，让我看到了PSO在更广阔的领域内的潜力。对于想要深入理解PSO原理，并将其灵活应用于自身研究领域的读者，这本书无疑是一个宝藏。