計算智能算法的聚類模型與應(yīng)用

　　本書內(nèi)容主要包括四部分：一、介紹聚類算法及研究；二、計算智能技術(shù)介紹，主要研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法及離散Morse理論；三分別提出三種聚類模型：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類模型、基于遺傳優(yōu)化的譜聚類模型、基于Morse優(yōu)化的聚類模型。本書將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等計算智能技術(shù)用于聚類分析，構(gòu)造聚類分析模型，研究該模型的定義及優(yōu)化方法的特點和不足，改進或提出相應(yīng)的解決方法；另外，針對模型在聚類分析中的應(yīng)用研究并結(jié)合離散Morse的相關(guān)理論和方法，研究離散Morse理論在聚類分析中實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)和方法，并提出基于Morse理論的聚類分析模型以適應(yīng)具體應(yīng)用的要求。通過實驗，驗證了模型的有效性和可行性。

　　張建萍，女，工學(xué)博士，山東濱州人，2014年9月進入山東師范大學(xué)工作。主講過數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)概論、數(shù)據(jù)庫應(yīng)用技術(shù)、信息檢索等多門專業(yè)主干課程。參與了多項國家自然科學(xué)基金項目及山東省自然科學(xué)基金等項目。研究方向： 主要從事計算智能、數(shù)據(jù)挖掘、信息管理與電子商務(wù)等方向的研究。