单分类支持张量机模型及算法研究陈艳燕 pdf epub mobi txt 电子书下载 2025

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陈艳燕著

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张量机
单分类
机器学习
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算法研究
数据挖掘
人工智能
数学模型
统计学习
陈艳燕

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店铺：北京群洲文化专营店

出版社：中国农业大学出版社

ISBN：9787565518263

商品编码：29453407543

包装：平装

出版时间：2017-09-01

具体描述

基本信息

书名：单分类支持张量机模型及算法研究

定价：26.00元

作者：陈艳燕

出版社：中国农业大学出版社

出版日期：2017-09-01

ISBN：9787565518263

字数：

页码：162

版次：1

装帧：平装

开本：32开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

内容提要

基于张量数据的机器学习方法近年来一直是机器学习领域的前沿课题，在错误诊断、人脸识别、入侵检测、文本分类等领域，我们经常会遇到单分类问题。以单分类支持向量机为代表的传统单分类算法使用向量作为输入数据，当输入数据为张量时有的局限。近年来，直接使用张量作为输入数据的机器学习算法得到了研究者的广泛关注。因此，《单分类支持张量机模型及算法研究》作者陈艳燕在查阅大量相关文献的基础上，对基于张量数据的单分类问题进行了研究，选题具有重要的理论意义和实用价值。

章绪论
1．1 研究背景与意义
1．2 外研究现状
1．2．1 单分类支持向量机的研究进展
1．2．2 支持张量机的研究进展
1．3 预备知识
1．3．1 支持向量机理论
1．3．2 单分类支持向量机
1．3．3 张量理论

第2章基于超平面的线性单分类支持张量机
2．1 基于2阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．1．1 基于2阶张量的LOCSTM模型
2．1．2 算法实现
2．1．3 数值实验
2．2 基于高阶张量的LOCSTM模型及其算法
2．2．1 基于高阶张量的LOCSTM模型
2．2．2 算法实现
2．2．3 数据实验

第3章基于超球的单分类支持张量机
3．1 基于2阶张量的LSTDD模型及算法
3．1．1 基于2阶张量的LSTDD模型
3．1．2 算法实现
3．2 高阶张量的LSTDD模型及其算法
3．2．1 高阶张量的LSTDD模型
3．2．2 算法实现
3．3 数值实验
3．3．1 向量数据实验
3．3．2 张量数据实验

第4章非线性单分类支持张量机
4．1 2阶张量核矩阵
4．2 基于超平面的非线性单分类支持张量机
4．2．1 基于超平面的非线性单分类支持张量机模型
4．2．2 算法实现
4．3 基于超球的非线性单分类支持张量机
4．3．1 基于超球的非线性单分类支持张量机模型
4．3．2 算法实现
4．4 OCSTM与STDD模型的等价条件分析
4．5 OCSTM数值实验
4．5．1 向量数据实验
4．5．2 张量数据实验
4．6 STDD数值实验
4．6．1 向量数据实验
4．6．2 张量数据实验

参考文献
后记

作者介绍

文摘

序言

《智能诊断与决策系统：基于融合特征的深度学习方法探索》内容概述：本书深入探讨了在复杂多变的现实场景中，如何构建高效、鲁棒的智能诊断与决策系统。随着大数据时代的到来，海量信息呈现出多样化、异构化的特点，传统的数据处理与分析方法已难以满足日益增长的智能需求。本书聚焦于深度学习技术，特别是其在特征提取、融合与模型构建方面的强大能力，旨在为读者提供一套系统性的理论框架与实践指南。全书围绕“融合特征”这一核心概念展开，强调了从多源、多模态数据中提取有意义的表征，并将其有效地整合，以提升诊断的准确性与决策的智能化水平。我们不仅仅局限于单一类型的数据，而是着眼于如何跨越文本、图像、传感器信号、时序数据等不同维度，挖掘出蕴含在其中的深层联系与规律。核心章节与内容细览：第一章：智能诊断与决策系统的理论基础与发展现状本章首先梳理了智能诊断与决策系统的发展历程，从早期的专家系统、模糊逻辑，到基于统计学的方法，再到当前席卷整个科技界的深度学习浪潮。我们阐述了智能诊断在各个领域的应用，如医疗健康（疾病诊断、影像分析）、工业制造（故障预测、质量控制）、金融风控（欺诈检测、信用评估）、自动驾驶（环境感知、路径规划）等， highlighting 它们在提升效率、降低成本、保障安全方面的重要作用。同时，本章也深入剖析了当前智能诊断与决策系统面临的挑战，包括数据稀疏性、噪声干扰、类别不平衡、模型可解释性不足、以及如何应对动态变化的环境等。在此基础上，我们引入了“融合特征”的概念，论证其在克服上述挑战、提升模型性能方面的潜力，并为后续章节的研究奠定理论基础。第二章：深度学习中的特征提取方法本章系统性地介绍了深度学习在特征提取方面的核心技术。我们从经典的卷积神经网络（CNN）入手，详细讲解了其在图像特征提取方面的原理，包括卷积层、池化层、激活函数等关键组件的作用。我们探讨了不同CNN架构（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）的设计思想及其在不同任务上的优势。接着，我们将目光转向自然语言处理（NLP）领域，介绍了循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等序列模型，以及它们如何有效地捕获文本数据的时序依赖性。此外，我们还介绍了Transformer模型及其自注意力机制，论述了其在并行计算和长距离依赖建模方面的突出表现，成为当前NLP领域的主流架构。对于更通用的数据表示，我们还介绍了自编码器（Autoencoder）及其变种（如稀疏自编码器、降噪自编码器、变分自编码器）在无监督特征学习中的应用，以及图神经网络（GNN）在处理图结构数据时的独特优势。本章旨在为读者提供一个全面的深度学习特征提取技术图谱。第三章：多模态数据融合的策略与技术 “融合特征”是本书的核心，本章将重点探讨如何将从不同模态数据中提取的特征进行有效融合。我们首先区分了早期融合、晚期融合和混合融合等不同策略，并分析了它们各自的优缺点。早期融合（Early Fusion）：在数据预处理阶段就将不同模态的数据进行拼接或组合，然后送入模型进行学习。我们讨论了其简单易行的特点，以及在数据对齐要求较高时的局限性。晚期融合（Late Fusion）：分别对不同模态的数据进行独立的模型训练，然后将得到的预测结果或模型输出进行融合（如投票、加权平均、集成学习等）。我们分析了其模型解耦的优点，以及可能丢失模态间深层交互信息的风险。混合融合（Hybrid Fusion）：结合了早期融合和晚期融合的优势，例如在模型内部的不同层级进行特征的交互与融合。本章将重点介绍一些先进的混合融合技术，如多模态注意力机制（Multimodal Attention）、跨模态生成模型（Cross-modal Generation Models）等，这些技术能够更好地捕捉不同模态数据之间的互补性与协同性。我们还会讨论特征空间的对齐与变换问题，以及如何通过对抗性学习等技术来学习更具辨别力的融合特征。第四章：基于融合特征的深度学习模型构建本章将理论与实践相结合，介绍如何利用融合特征构建具体的深度学习模型，以解决实际的智能诊断与决策问题。我们将围绕以下几个关键方面展开：模型架构设计：如何根据具体应用场景和数据特点，设计合适的深度学习模型架构，例如如何将CNN与RNN/Transformer结合用于多模态序列分析，或者如何构建端到端的深度融合网络。损失函数设计：针对诊断和决策任务，设计恰当的损失函数至关重要。我们将讨论交叉熵损失、均方误差、对比损失、三元组损失等常用损失函数，并探讨如何设计自定义损失函数以更好地满足任务需求，例如解决类别不平衡问题。训练与优化：介绍常用的优化器（如SGD, Adam, RMSprop等）、学习率调度策略、以及正则化技术（如Dropout, Batch Normalization）等，确保模型的有效训练与泛化能力。集成学习与模型融合：除了模型内部的融合，我们还将介绍如何通过集成多个模型来进一步提升诊断与决策的鲁棒性。第五章：在特定领域的应用实例与性能评估为了更好地说明理论的有效性，本章将选取几个典型的应用领域，展示基于融合特征的深度学习方法如何解决实际问题。我们将聚焦于：医疗影像与临床文本联合诊断：例如，结合CT/MRI影像和电子病历文本信息，实现更精准的肿瘤诊断或疾病风险预测。工业设备故障预测与健康管理：融合传感器数据（如振动、温度、电流）与维护日志文本，实现对工业设备的早期故障预警与维护决策。社交媒体情感分析与舆情监控：融合文本信息、图像信息以及用户行为数据，更全面地理解用户情感倾向与舆情态势。在每个应用实例中，我们将详细介绍数据采集、预处理、特征提取、模型构建、训练优化以及最终的性能评估。我们将使用多种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC值等）来衡量模型的性能，并进行与其他基线方法的对比分析，突出融合特征方法的优势。第六章：模型的解释性、鲁棒性与未来展望随着人工智能技术的广泛应用，模型的解释性（Explainability）与鲁棒性（Robustness）变得越来越重要。本章将探讨：模型解释性技术：介绍一些常用的可解释性技术，如LIME, SHAP, Grad-CAM等，帮助我们理解模型做出决策的依据，增强用户信任。模型鲁棒性提升：讨论如何通过对抗性训练、数据增强、模型集成等方法来提高模型在面对噪声、对抗性攻击等情况下的鲁棒性。未来研究方向：展望智能诊断与决策系统在深度学习与融合特征领域的未来发展趋势，包括零样本/少样本学习、自监督学习在多模态数据上的应用、联邦学习在保护隐私方面的作用、以及实时智能决策系统的挑战等。总结：《智能诊断与决策系统：基于融合特征的深度学习方法探索》一书，旨在为从事人工智能、机器学习、数据科学、以及相关应用领域的研究人员、工程师和学生提供一套全面而深入的指导。通过对深度学习特征提取、多模态数据融合策略以及模型构建与评估的细致讲解，本书将帮助读者掌握构建高性能智能系统所需的关键技术，并启发他们在各自的研究与实践中不断探索创新。本书强调理论的严谨性、方法的实用性以及应用的广泛性，力求为读者构建起坚实的理论基础和丰富的实践经验。

用户评价

评分☆☆☆☆☆

阅读这本《单分类支持张量机模型及算法研究》，我仿佛置身于一个精心构建的知识殿堂，每一个章节都像是为我精心打磨的砖石，垒砌起通往深刻理解的阶梯。作者陈艳燕女士，以其扎实的理论功底和敏锐的研究视角，为我们展开了一幅关于单分类支持张量机（One-Class SVM, OCSVM）的宏大画卷。从最基础的概念铺陈开始，本书详细回顾了支持张量机的基本原理，包括超平面、间隔、核函数等核心要素，为读者建立了一个坚实的知识基础。这一点至关重要，因为即便对SVM有所了解，也需要清晰地理解其在单分类场景下的特殊演化。紧接着，作者深入浅出地介绍了OCSVM模型的核心思想，例如如何将所有已知样本映射到一个高维空间，寻找一个“包围”这些样本的最小超球体，而任何位于这个超球体之外的样本则被视为异常。这种“正常”的定义方式，巧妙地规避了对负样本的依赖，充分展现了OCSVM在单分类问题中的独特优势。我尤其欣赏书中对于不同核函数在OCSVM中应用的探讨，比如高斯核（RBF）在处理非线性边界时的强大能力，以及多项式核在特定数据集上的表现。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，无法用简单的几句话来概括，它所包含的深度和广度，着实让我为之惊叹。作者陈艳燕女士在《单分类支持张量机模型及算法研究》一书中，不仅对OCSVM的理论进行了深入的剖析，更是在算法的工程实现和优化方面，展现了非凡的洞察力。尤其是在讨论OCSVM在面对高维稀疏数据时的挑战时，书中提出了多种解决方案，例如使用线性核函数来降低计算复杂度，或者结合降维技术（如PCA）来处理高维特征。这些内容对于处理现实世界中的大数据问题具有极强的指导意义。此外，书中还探讨了OCSVM模型的在线学习和增量学习能力，即模型能够随着新数据的不断到来而进行更新和调整，而无需重新训练整个模型。这一点在许多实时监测和动态变化的场景下至关重要，例如金融市场的风险评估或工业生产线的实时故障检测。这种对模型鲁棒性和适应性的深入研究，让我对OCSVM在复杂多变的真实世界中的应用前景有了更清晰的认识。

评分☆☆☆☆☆

《单分类支持张量机模型及算法研究》这本书，对于任何对机器学习，尤其是异常检测和数据挖掘领域感兴趣的读者来说，无疑是一份珍贵的宝藏。作者陈艳燕女士以其深厚的学术造诣和严谨的研究态度，为我们呈现了一部关于OCSVM的百科全书。我被书中对OCSVM模型鲁棒性和泛化能力的探讨深深吸引。在实际应用中，模型需要能够抵抗噪声的干扰，并对未见过的数据保持良好的识别能力。书中不仅分析了OCSVM在这些方面的理论基础，还结合大量的实验数据，验证了不同模型变体和参数设置下的性能表现。让我印象深刻的是，书中对于OCSVM在小样本学习场景下的表现也进行了研究，这对于一些数据采集困难的领域，例如罕见病诊断，具有重要的参考价值。此外，作者还探讨了OCSVM模型与深度学习模型的结合，例如利用深度学习模型提取的特征作为OCSVM的输入，以期获得更优越的性能。

评分☆☆☆☆☆

这本书不仅仅是一本关于OCSVM理论的学术专著，更是一本引导读者深入理解并掌握该技术的实践指南。作者陈艳燕女士在书中对OCSVM的演进和不同变种的研究，展现了其对该领域前沿动态的敏锐洞察。从传统的OCSVM，到基于核函数的更具表达力的模型，再到一些改进的OCSVM算法，如基于高斯核的OCSVM（One-Class Gaussian SVM）的变体，书中都进行了详尽的介绍。我特别注意到书中关于OCSVM在不平衡数据集上的表现的讨论。在单分类场景下，通常意味着“正常”样本远多于“异常”样本，而OCSVM本身就适用于这种情况，但如何进一步优化其在极端不平衡情况下的性能，例如通过调整损失函数或采用采样策略，书中提供了一些值得借鉴的思路。此外，作者还探讨了OCSVM模型在不同特征空间的适应性，以及如何进行特征工程来提升OCSVM的性能。这些内容让我意识到，OCSVM并非一个孤立的算法，而是需要与数据预处理、特征选择等环节紧密结合，才能发挥出最大的效用。

评分☆☆☆☆☆

这本书在我心中留下的印象，不仅在于其内容的充实，更在于其呈现方式的独到。作者陈艳燕女士在《单分类支持张量机模型及算法研究》一书中，巧妙地平衡了理论的深度和内容的易读性。她并没有用过于晦涩的数学语言来阻碍读者的理解，而是通过清晰的图表、直观的类比，以及由浅入深的讲解，将复杂的OCSVM理论娓娓道来。我尤其喜欢书中对于OCSVM决策边界的几何解释，以及如何通过调整参数来改变边界形状的生动演示。这种可视化的方式，让我能够更直观地理解OCSVM的工作原理。此外，书中还对OCSVM在不同应用领域所遇到的挑战，以及相应的解决方案进行了详尽的阐述。例如，在图像异常检测中，如何处理图像的尺度、旋转等变化，以及如何利用OCSVM来识别图像中的损坏区域。这些具体的应用场景，让我更加贴近了OCSVM的实际价值。

评分☆☆☆☆☆

在阅读《单分类支持张量机模型及算法研究》的过程中，我被书中严谨的逻辑结构和丰富的案例分析深深吸引。作者陈艳燕女士并非简单地罗列公式和概念，而是将理论知识巧妙地融入到一系列精心设计的应用场景中。从最初的理论引入，到不同OCSVM模型的比较分析，再到算法的优化和实际应用，整本书的脉络清晰，层次分明，让读者能够循序渐进地掌握OCSVM的核心技术。我尤其欣赏书中对于不同数据集的实验分析，涵盖了图像识别、文本分类、时间序列异常检测等多个领域。通过对这些实际案例的深入剖析，我不仅看到了OCSVM在不同场景下的适用性和局限性，更学习到了如何根据具体问题选择合适的OCSVM模型和参数。这种“学以致用”的学习方式，让我对OCSVM的理解更加深刻，也为我未来的研究和开发工作提供了宝贵的参考。

评分☆☆☆☆☆

随着阅读的深入，我越来越被书中对于单分类支持张量机（OCSVM）算法的细致剖析所折服。作者陈艳燕女士并没有停留在理论的讲解，而是将大量的篇幅投入到了算法的实际实现和优化上。对于OCSVM的核心算法，例如“最小包围超球体”的求解过程，书中提供了清晰的数学推导和详细的算法步骤。这种严谨的态度，对于需要将理论应用于实践的读者来说，是极其宝贵的。我特别关注了书中关于OCSVM参数选择的章节，这无疑是OCSVM在实际应用中最棘手的问题之一。惩罚因子（nu）和核函数参数（gamma）的选择，直接影响着模型的性能，书中不仅阐述了这些参数的含义，还探讨了不同的参数选择策略，比如交叉验证、网格搜索等，并结合实际案例进行了说明。此外，对于OCSVM在处理大规模数据集时的效率问题，作者也提出了相关的优化算法和近似方法，例如使用随机梯度下降（SGD）来近似求解，或者采用核近似技术来加速计算。这些内容极大地拓展了我对OCSVM算法的认知边界，让我看到了一位研究者在实际问题面前的探索精神和创新能力。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的评价，可以说是由衷的赞叹和深深的受益。作者陈艳燕女士在《单分类支持张量机模型及算法研究》一书中，以其卓越的洞察力，深入浅出地揭示了单分类支持张量机（OCSVM）的奥秘。书中关于OCSVM模型在不同领域的应用案例分析，让我仿佛亲历了OCSVM在现实世界中的强大威力。从金融欺诈检测的精准识别，到工业生产线上的智能故障预警，再到网络安全领域的威胁感知，OCSVM都展现出了其不可替代的价值。我特别欣赏书中关于OCSVM在处理“数据漂移”问题时的应对策略。在许多实际应用中，数据的分布会随着时间的推移而发生变化，这可能导致模型的性能下降。书中提出了一些在线更新和模型自适应的机制，以应对这种挑战，这让我看到了OCSVM在动态环境下的无限潜力。此外，书中还对OCSVM的计算复杂度进行了深入分析，并提出了一些近似算法和并行计算的方案，以提高模型的处理效率，这对于处理大规模数据集至关重要。

评分☆☆☆☆☆

对于《单分类支持张量机模型及算法研究》这本书，我感受最深的一点便是它所展现出的理论深度与实践导向的完美结合。作者陈艳燕女士在梳理OCSVM基本原理的同时，并没有遗漏对该模型在实际应用中可能遇到的种种挑战的探讨。其中，关于OCSVM模型的可解释性分析，以及如何对模型误判（即假阳性与假阴性）进行量化和分析的内容，给我留下了深刻的印象。尤其是在异常检测领域，精确的识别能力至关重要，理解模型为何会将一个正常样本判定为异常（假阳性），或者将一个异常样本遗漏（假阴性），对于模型的改进和业务决策都具有指导意义。书中通过各种图示和实例，生动地展示了OCSVM的决策边界，以及不同参数设置下边界的变化趋势，这极大地帮助我理解了模型的内在机制。此外，作者还提及了OCSVM与一些其他单分类算法，如高斯混合模型（GMM）、密度估计方法等的比较，从理论和实验层面分析了各自的优劣势，为读者提供了更广阔的视野和更全面的决策依据。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，初次映入眼帘，便勾起了我深入探究的兴趣。 “单分类支持张量机模型及算法研究”，这几个字眼，本身就透露出一种严谨、深入的学术气质。首先，它聚焦于“支持张量机”（SVM），这是一个在机器学习领域耳熟能详但又充满挑战的算法。SVM以其强大的理论基础和在各种分类任务中的优异表现而闻名，尤其是在处理非线性可分数据时，核函数的引入赋予了它强大的灵活性。然而，尽管SVM在二分类、多分类问题上已经取得了丰硕的成果，但“单分类”这个限定词，立刻将我的注意力吸引到了一个更为细分和特殊的研究方向。单分类问题，即我们只拥有某一类别的样本，而需要识别出其他所有不同于该类别的样本。这在实际应用中有着极其广泛的场景，例如异常检测（将正常数据作为已知类别，识别出异常样本）、欺诈检测、网络入侵检测，甚至生物医学中的疾病诊断（识别出健康样本，找出患病样本）。这种问题的独特性在于，我们缺乏明确的“负样本”信息，传统的二分类模型难以直接套用。因此，对单分类SVM模型及其算法的研究，其理论价值和应用前景不言而喻。