單分類支持張量機模型及算法研究陳艷燕 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

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陳艷燕著

圖書標籤:

張量機
單分類
機器學習
模式識彆
算法研究
數據挖掘
人工智能
數學模型
統計學習
陳艷燕

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店鋪：北京群洲文化專營店

齣版社：中國農業大學齣版社

ISBN：9787565518263

商品編碼：29453407543

包裝：平裝

齣版時間：2017-09-01

具體描述

基本信息

書名：單分類支持張量機模型及算法研究

定價：26.00元

作者：陳艷燕

齣版社：中國農業大學齣版社

齣版日期：2017-09-01

ISBN：9787565518263

字數：

頁碼：162

版次：1

裝幀：平裝

開本：32開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

內容提要

基於張量數據的機器學習方法近年來一直是機器學習領域的前沿課題，在錯誤診斷、人臉識彆、入侵檢測、文本分類等領域，我們經常會遇到單分類問題。以單分類支持嚮量機為代錶的傳統單分類算法使用嚮量作為輸入數據，當輸入數據為張量時有的局限。近年來，直接使用張量作為輸入數據的機器學習算法得到瞭研究者的廣泛關注。因此，《單分類支持張量機模型及算法研究》作者陳艷燕在查閱大量相關文獻的基礎上，對基於張量數據的單分類問題進行瞭研究，選題具有重要的理論意義和實用價值。

章緒論
1．1 研究背景與意義
1．2 外研究現狀
1．2．1 單分類支持嚮量機的研究進展
1．2．2 支持張量機的研究進展
1．3 預備知識
1．3．1 支持嚮量機理論
1．3．2 單分類支持嚮量機
1．3．3 張量理論

第2章基於超平麵的綫性單分類支持張量機
2．1 基於2階張量的LOCSTM模型及其算法
2．1．1 基於2階張量的LOCSTM模型
2．1．2 算法實現
2．1．3 數值實驗
2．2 基於高階張量的LOCSTM模型及其算法
2．2．1 基於高階張量的LOCSTM模型
2．2．2 算法實現
2．2．3 數據實驗

第3章基於超球的單分類支持張量機
3．1 基於2階張量的LSTDD模型及算法
3．1．1 基於2階張量的LSTDD模型
3．1．2 算法實現
3．2 高階張量的LSTDD模型及其算法
3．2．1 高階張量的LSTDD模型
3．2．2 算法實現
3．3 數值實驗
3．3．1 嚮量數據實驗
3．3．2 張量數據實驗

第4章非綫性單分類支持張量機
4．1 2階張量核矩陣
4．2 基於超平麵的非綫性單分類支持張量機
4．2．1 基於超平麵的非綫性單分類支持張量機模型
4．2．2 算法實現
4．3 基於超球的非綫性單分類支持張量機
4．3．1 基於超球的非綫性單分類支持張量機模型
4．3．2 算法實現
4．4 OCSTM與STDD模型的等價條件分析
4．5 OCSTM數值實驗
4．5．1 嚮量數據實驗
4．5．2 張量數據實驗
4．6 STDD數值實驗
4．6．1 嚮量數據實驗
4．6．2 張量數據實驗

參考文獻
後記

作者介紹

文摘

序言

《智能診斷與決策係統：基於融閤特徵的深度學習方法探索》內容概述：本書深入探討瞭在復雜多變的現實場景中，如何構建高效、魯棒的智能診斷與決策係統。隨著大數據時代的到來，海量信息呈現齣多樣化、異構化的特點，傳統的數據處理與分析方法已難以滿足日益增長的智能需求。本書聚焦於深度學習技術，特彆是其在特徵提取、融閤與模型構建方麵的強大能力，旨在為讀者提供一套係統性的理論框架與實踐指南。全書圍繞“融閤特徵”這一核心概念展開，強調瞭從多源、多模態數據中提取有意義的錶徵，並將其有效地整閤，以提升診斷的準確性與決策的智能化水平。我們不僅僅局限於單一類型的數據，而是著眼於如何跨越文本、圖像、傳感器信號、時序數據等不同維度，挖掘齣蘊含在其中的深層聯係與規律。核心章節與內容細覽：第一章：智能診斷與決策係統的理論基礎與發展現狀本章首先梳理瞭智能診斷與決策係統的發展曆程，從早期的專傢係統、模糊邏輯，到基於統計學的方法，再到當前席捲整個科技界的深度學習浪潮。我們闡述瞭智能診斷在各個領域的應用，如醫療健康（疾病診斷、影像分析）、工業製造（故障預測、質量控製）、金融風控（欺詐檢測、信用評估）、自動駕駛（環境感知、路徑規劃）等， highlighting 它們在提升效率、降低成本、保障安全方麵的重要作用。同時，本章也深入剖析瞭當前智能診斷與決策係統麵臨的挑戰，包括數據稀疏性、噪聲乾擾、類彆不平衡、模型可解釋性不足、以及如何應對動態變化的環境等。在此基礎上，我們引入瞭“融閤特徵”的概念，論證其在剋服上述挑戰、提升模型性能方麵的潛力，並為後續章節的研究奠定理論基礎。第二章：深度學習中的特徵提取方法本章係統性地介紹瞭深度學習在特徵提取方麵的核心技術。我們從經典的捲積神經網絡（CNN）入手，詳細講解瞭其在圖像特徵提取方麵的原理，包括捲積層、池化層、激活函數等關鍵組件的作用。我們探討瞭不同CNN架構（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet, Inception等）的設計思想及其在不同任務上的優勢。接著，我們將目光轉嚮自然語言處理（NLP）領域，介紹瞭循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）、門控循環單元（GRU）等序列模型，以及它們如何有效地捕獲文本數據的時序依賴性。此外，我們還介紹瞭Transformer模型及其自注意力機製，論述瞭其在並行計算和長距離依賴建模方麵的突齣錶現，成為當前NLP領域的主流架構。對於更通用的數據錶示，我們還介紹瞭自編碼器（Autoencoder）及其變種（如稀疏自編碼器、降噪自編碼器、變分自編碼器）在無監督特徵學習中的應用，以及圖神經網絡（GNN）在處理圖結構數據時的獨特優勢。本章旨在為讀者提供一個全麵的深度學習特徵提取技術圖譜。第三章：多模態數據融閤的策略與技術 “融閤特徵”是本書的核心，本章將重點探討如何將從不同模態數據中提取的特徵進行有效融閤。我們首先區分瞭早期融閤、晚期融閤和混閤融閤等不同策略，並分析瞭它們各自的優缺點。早期融閤（Early Fusion）：在數據預處理階段就將不同模態的數據進行拼接或組閤，然後送入模型進行學習。我們討論瞭其簡單易行的特點，以及在數據對齊要求較高時的局限性。晚期融閤（Late Fusion）：分彆對不同模態的數據進行獨立的模型訓練，然後將得到的預測結果或模型輸齣進行融閤（如投票、加權平均、集成學習等）。我們分析瞭其模型解耦的優點，以及可能丟失模態間深層交互信息的風險。混閤融閤（Hybrid Fusion）：結閤瞭早期融閤和晚期融閤的優勢，例如在模型內部的不同層級進行特徵的交互與融閤。本章將重點介紹一些先進的混閤融閤技術，如多模態注意力機製（Multimodal Attention）、跨模態生成模型（Cross-modal Generation Models）等，這些技術能夠更好地捕捉不同模態數據之間的互補性與協同性。我們還會討論特徵空間的對齊與變換問題，以及如何通過對抗性學習等技術來學習更具辨彆力的融閤特徵。第四章：基於融閤特徵的深度學習模型構建本章將理論與實踐相結閤，介紹如何利用融閤特徵構建具體的深度學習模型，以解決實際的智能診斷與決策問題。我們將圍繞以下幾個關鍵方麵展開：模型架構設計：如何根據具體應用場景和數據特點，設計閤適的深度學習模型架構，例如如何將CNN與RNN/Transformer結閤用於多模態序列分析，或者如何構建端到端的深度融閤網絡。損失函數設計：針對診斷和決策任務，設計恰當的損失函數至關重要。我們將討論交叉熵損失、均方誤差、對比損失、三元組損失等常用損失函數，並探討如何設計自定義損失函數以更好地滿足任務需求，例如解決類彆不平衡問題。訓練與優化：介紹常用的優化器（如SGD, Adam, RMSprop等）、學習率調度策略、以及正則化技術（如Dropout, Batch Normalization）等，確保模型的有效訓練與泛化能力。集成學習與模型融閤：除瞭模型內部的融閤，我們還將介紹如何通過集成多個模型來進一步提升診斷與決策的魯棒性。第五章：在特定領域的應用實例與性能評估為瞭更好地說明理論的有效性，本章將選取幾個典型的應用領域，展示基於融閤特徵的深度學習方法如何解決實際問題。我們將聚焦於：醫療影像與臨床文本聯閤診斷：例如，結閤CT/MRI影像和電子病曆文本信息，實現更精準的腫瘤診斷或疾病風險預測。工業設備故障預測與健康管理：融閤傳感器數據（如振動、溫度、電流）與維護日誌文本，實現對工業設備的早期故障預警與維護決策。社交媒體情感分析與輿情監控：融閤文本信息、圖像信息以及用戶行為數據，更全麵地理解用戶情感傾嚮與輿情態勢。在每個應用實例中，我們將詳細介紹數據采集、預處理、特徵提取、模型構建、訓練優化以及最終的性能評估。我們將使用多種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC值等）來衡量模型的性能，並進行與其他基綫方法的對比分析，突齣融閤特徵方法的優勢。第六章：模型的解釋性、魯棒性與未來展望隨著人工智能技術的廣泛應用，模型的解釋性（Explainability）與魯棒性（Robustness）變得越來越重要。本章將探討：模型解釋性技術：介紹一些常用的可解釋性技術，如LIME, SHAP, Grad-CAM等，幫助我們理解模型做齣決策的依據，增強用戶信任。模型魯棒性提升：討論如何通過對抗性訓練、數據增強、模型集成等方法來提高模型在麵對噪聲、對抗性攻擊等情況下的魯棒性。未來研究方嚮：展望智能診斷與決策係統在深度學習與融閤特徵領域的未來發展趨勢，包括零樣本/少樣本學習、自監督學習在多模態數據上的應用、聯邦學習在保護隱私方麵的作用、以及實時智能決策係統的挑戰等。總結：《智能診斷與決策係統：基於融閤特徵的深度學習方法探索》一書，旨在為從事人工智能、機器學習、數據科學、以及相關應用領域的研究人員、工程師和學生提供一套全麵而深入的指導。通過對深度學習特徵提取、多模態數據融閤策略以及模型構建與評估的細緻講解，本書將幫助讀者掌握構建高性能智能係統所需的關鍵技術，並啓發他們在各自的研究與實踐中不斷探索創新。本書強調理論的嚴謹性、方法的實用性以及應用的廣泛性，力求為讀者構建起堅實的理論基礎和豐富的實踐經驗。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

閱讀這本《單分類支持張量機模型及算法研究》，我仿佛置身於一個精心構建的知識殿堂，每一個章節都像是為我精心打磨的磚石，壘砌起通往深刻理解的階梯。作者陳艷燕女士，以其紮實的理論功底和敏銳的研究視角，為我們展開瞭一幅關於單分類支持張量機（One-Class SVM, OCSVM）的宏大畫捲。從最基礎的概念鋪陳開始，本書詳細迴顧瞭支持張量機的基本原理，包括超平麵、間隔、核函數等核心要素，為讀者建立瞭一個堅實的知識基礎。這一點至關重要，因為即便對SVM有所瞭解，也需要清晰地理解其在單分類場景下的特殊演化。緊接著，作者深入淺齣地介紹瞭OCSVM模型的核心思想，例如如何將所有已知樣本映射到一個高維空間，尋找一個“包圍”這些樣本的最小超球體，而任何位於這個超球體之外的樣本則被視為異常。這種“正常”的定義方式，巧妙地規避瞭對負樣本的依賴，充分展現瞭OCSVM在單分類問題中的獨特優勢。我尤其欣賞書中對於不同核函數在OCSVM中應用的探討，比如高斯核（RBF）在處理非綫性邊界時的強大能力，以及多項式核在特定數據集上的錶現。

評分☆☆☆☆☆

對於《單分類支持張量機模型及算法研究》這本書，我感受最深的一點便是它所展現齣的理論深度與實踐導嚮的完美結閤。作者陳艷燕女士在梳理OCSVM基本原理的同時，並沒有遺漏對該模型在實際應用中可能遇到的種種挑戰的探討。其中，關於OCSVM模型的可解釋性分析，以及如何對模型誤判（即假陽性與假陰性）進行量化和分析的內容，給我留下瞭深刻的印象。尤其是在異常檢測領域，精確的識彆能力至關重要，理解模型為何會將一個正常樣本判定為異常（假陽性），或者將一個異常樣本遺漏（假陰性），對於模型的改進和業務決策都具有指導意義。書中通過各種圖示和實例，生動地展示瞭OCSVM的決策邊界，以及不同參數設置下邊界的變化趨勢，這極大地幫助我理解瞭模型的內在機製。此外，作者還提及瞭OCSVM與一些其他單分類算法，如高斯混閤模型（GMM）、密度估計方法等的比較，從理論和實驗層麵分析瞭各自的優劣勢，為讀者提供瞭更廣闊的視野和更全麵的決策依據。

評分☆☆☆☆☆

這本書不僅僅是一本關於OCSVM理論的學術專著，更是一本引導讀者深入理解並掌握該技術的實踐指南。作者陳艷燕女士在書中對OCSVM的演進和不同變種的研究，展現瞭其對該領域前沿動態的敏銳洞察。從傳統的OCSVM，到基於核函數的更具錶達力的模型，再到一些改進的OCSVM算法，如基於高斯核的OCSVM（One-Class Gaussian SVM）的變體，書中都進行瞭詳盡的介紹。我特彆注意到書中關於OCSVM在不平衡數據集上的錶現的討論。在單分類場景下，通常意味著“正常”樣本遠多於“異常”樣本，而OCSVM本身就適用於這種情況，但如何進一步優化其在極端不平衡情況下的性能，例如通過調整損失函數或采用采樣策略，書中提供瞭一些值得藉鑒的思路。此外，作者還探討瞭OCSVM模型在不同特徵空間的適應性，以及如何進行特徵工程來提升OCSVM的性能。這些內容讓我意識到，OCSVM並非一個孤立的算法，而是需要與數據預處理、特徵選擇等環節緊密結閤，纔能發揮齣最大的效用。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價，無法用簡單的幾句話來概括，它所包含的深度和廣度，著實讓我為之驚嘆。作者陳艷燕女士在《單分類支持張量機模型及算法研究》一書中，不僅對OCSVM的理論進行瞭深入的剖析，更是在算法的工程實現和優化方麵，展現瞭非凡的洞察力。尤其是在討論OCSVM在麵對高維稀疏數據時的挑戰時，書中提齣瞭多種解決方案，例如使用綫性核函數來降低計算復雜度，或者結閤降維技術（如PCA）來處理高維特徵。這些內容對於處理現實世界中的大數據問題具有極強的指導意義。此外，書中還探討瞭OCSVM模型的在綫學習和增量學習能力，即模型能夠隨著新數據的不斷到來而進行更新和調整，而無需重新訓練整個模型。這一點在許多實時監測和動態變化的場景下至關重要，例如金融市場的風險評估或工業生産綫的實時故障檢測。這種對模型魯棒性和適應性的深入研究，讓我對OCSVM在復雜多變的真實世界中的應用前景有瞭更清晰的認識。

評分☆☆☆☆☆

這本書在我心中留下的印象，不僅在於其內容的充實，更在於其呈現方式的獨到。作者陳艷燕女士在《單分類支持張量機模型及算法研究》一書中，巧妙地平衡瞭理論的深度和內容的易讀性。她並沒有用過於晦澀的數學語言來阻礙讀者的理解，而是通過清晰的圖錶、直觀的類比，以及由淺入深的講解，將復雜的OCSVM理論娓娓道來。我尤其喜歡書中對於OCSVM決策邊界的幾何解釋，以及如何通過調整參數來改變邊界形狀的生動演示。這種可視化的方式，讓我能夠更直觀地理解OCSVM的工作原理。此外，書中還對OCSVM在不同應用領域所遇到的挑戰，以及相應的解決方案進行瞭詳盡的闡述。例如，在圖像異常檢測中，如何處理圖像的尺度、鏇轉等變化，以及如何利用OCSVM來識彆圖像中的損壞區域。這些具體的應用場景，讓我更加貼近瞭OCSVM的實際價值。

評分☆☆☆☆☆

我對這本書的評價，可以說是由衷的贊嘆和深深的受益。作者陳艷燕女士在《單分類支持張量機模型及算法研究》一書中，以其卓越的洞察力，深入淺齣地揭示瞭單分類支持張量機（OCSVM）的奧秘。書中關於OCSVM模型在不同領域的應用案例分析，讓我仿佛親曆瞭OCSVM在現實世界中的強大威力。從金融欺詐檢測的精準識彆，到工業生産綫上的智能故障預警，再到網絡安全領域的威脅感知，OCSVM都展現齣瞭其不可替代的價值。我特彆欣賞書中關於OCSVM在處理“數據漂移”問題時的應對策略。在許多實際應用中，數據的分布會隨著時間的推移而發生變化，這可能導緻模型的性能下降。書中提齣瞭一些在綫更新和模型自適應的機製，以應對這種挑戰，這讓我看到瞭OCSVM在動態環境下的無限潛力。此外，書中還對OCSVM的計算復雜度進行瞭深入分析，並提齣瞭一些近似算法和並行計算的方案，以提高模型的處理效率，這對於處理大規模數據集至關重要。

評分☆☆☆☆☆

在閱讀《單分類支持張量機模型及算法研究》的過程中，我被書中嚴謹的邏輯結構和豐富的案例分析深深吸引。作者陳艷燕女士並非簡單地羅列公式和概念，而是將理論知識巧妙地融入到一係列精心設計的應用場景中。從最初的理論引入，到不同OCSVM模型的比較分析，再到算法的優化和實際應用，整本書的脈絡清晰，層次分明，讓讀者能夠循序漸進地掌握OCSVM的核心技術。我尤其欣賞書中對於不同數據集的實驗分析，涵蓋瞭圖像識彆、文本分類、時間序列異常檢測等多個領域。通過對這些實際案例的深入剖析，我不僅看到瞭OCSVM在不同場景下的適用性和局限性，更學習到瞭如何根據具體問題選擇閤適的OCSVM模型和參數。這種“學以緻用”的學習方式，讓我對OCSVM的理解更加深刻，也為我未來的研究和開發工作提供瞭寶貴的參考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名，初次映入眼簾，便勾起瞭我深入探究的興趣。 “單分類支持張量機模型及算法研究”，這幾個字眼，本身就透露齣一種嚴謹、深入的學術氣質。首先，它聚焦於“支持張量機”（SVM），這是一個在機器學習領域耳熟能詳但又充滿挑戰的算法。SVM以其強大的理論基礎和在各種分類任務中的優異錶現而聞名，尤其是在處理非綫性可分數據時，核函數的引入賦予瞭它強大的靈活性。然而，盡管SVM在二分類、多分類問題上已經取得瞭豐碩的成果，但“單分類”這個限定詞，立刻將我的注意力吸引到瞭一個更為細分和特殊的研究方嚮。單分類問題，即我們隻擁有某一類彆的樣本，而需要識彆齣其他所有不同於該類彆的樣本。這在實際應用中有著極其廣泛的場景，例如異常檢測（將正常數據作為已知類彆，識彆齣異常樣本）、欺詐檢測、網絡入侵檢測，甚至生物醫學中的疾病診斷（識彆齣健康樣本，找齣患病樣本）。這種問題的獨特性在於，我們缺乏明確的“負樣本”信息，傳統的二分類模型難以直接套用。因此，對單分類SVM模型及其算法的研究，其理論價值和應用前景不言而喻。

評分☆☆☆☆☆

《單分類支持張量機模型及算法研究》這本書，對於任何對機器學習，尤其是異常檢測和數據挖掘領域感興趣的讀者來說，無疑是一份珍貴的寶藏。作者陳艷燕女士以其深厚的學術造詣和嚴謹的研究態度，為我們呈現瞭一部關於OCSVM的百科全書。我被書中對OCSVM模型魯棒性和泛化能力的探討深深吸引。在實際應用中，模型需要能夠抵抗噪聲的乾擾，並對未見過的數據保持良好的識彆能力。書中不僅分析瞭OCSVM在這些方麵的理論基礎，還結閤大量的實驗數據，驗證瞭不同模型變體和參數設置下的性能錶現。讓我印象深刻的是，書中對於OCSVM在小樣本學習場景下的錶現也進行瞭研究，這對於一些數據采集睏難的領域，例如罕見病診斷，具有重要的參考價值。此外，作者還探討瞭OCSVM模型與深度學習模型的結閤，例如利用深度學習模型提取的特徵作為OCSVM的輸入，以期獲得更優越的性能。

評分☆☆☆☆☆

隨著閱讀的深入，我越來越被書中對於單分類支持張量機（OCSVM）算法的細緻剖析所摺服。作者陳艷燕女士並沒有停留在理論的講解，而是將大量的篇幅投入到瞭算法的實際實現和優化上。對於OCSVM的核心算法，例如“最小包圍超球體”的求解過程，書中提供瞭清晰的數學推導和詳細的算法步驟。這種嚴謹的態度，對於需要將理論應用於實踐的讀者來說，是極其寶貴的。我特彆關注瞭書中關於OCSVM參數選擇的章節，這無疑是OCSVM在實際應用中最棘手的問題之一。懲罰因子（nu）和核函數參數（gamma）的選擇，直接影響著模型的性能，書中不僅闡述瞭這些參數的含義，還探討瞭不同的參數選擇策略，比如交叉驗證、網格搜索等，並結閤實際案例進行瞭說明。此外，對於OCSVM在處理大規模數據集時的效率問題，作者也提齣瞭相關的優化算法和近似方法，例如使用隨機梯度下降（SGD）來近似求解，或者采用核近似技術來加速計算。這些內容極大地拓展瞭我對OCSVM算法的認知邊界，讓我看到瞭一位研究者在實際問題麵前的探索精神和創新能力。