群知能とデータマイニング [単行本]
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群知能とデータマイニング [単行本]

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出版社:東京電機大学出版局
販売開始日: 2012/07/21
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群知能とデータマイニング [単行本] の 商品概要

  • 目次

     序文
     まえがき
     訳者まえがき
    第1章 データマイニングにおける群知能
     1.1 生物における集団行動
     1.2 群れと人工生命
     1.3 データマイニング
     1.4 群知能と知識発見
     1.5 アントコロニー最適化法とデータマイニング
     1.6 本章のまとめ
     第2章 アリの集団によるルールベース分類器
     2.1 はじめに
     2.2 アリシステムとデータマイニング
     2.3 AntMiner+
     2.4 AntMiner+による分散データマイニング:信用度採点への適用例
     2.5 実験と結果
     2.6 結論と今後の課題
    第3章 アントコロニー最適化法を用いた属性選択
     3.1 はじめに
     3.2 ラフ特徴選択
     3.3 ファジィ-ラフ特徴選択
     3.4 アリの行動に基づく特徴選択
     3.5 クリスプ-アントベース特徴選択法の評価
     3.6 ファジィ理論とアリの行動に基づく特徴選択法の評価
     3.7 結論
    第4章 言語ファジィルール学習のための同時アントコロニー最適化法
     4.1 はじめに
     4.2 背景
     4.3 同時ファジィルール学習
     4.4 実験と解析
     4.5 結論と今後の課題
    第5章 異常侵入検知ためのアントコロニークラスタリングと属性抽出
     5.1 はじめに
     5.2 関連研究
     5.3 アントコロニークラスタリングモデル
     5.4 実験と結果
     5.5 まとめ
     5.6 これからの展望
    第6章 パタン認識と画像処理のための粒子群最適化法
     6.1 はじめに
     6.2 背景
     6.3 粒子群最適化法
     6.4 PSOを用いたクラスタリングアルゴリズムの教師なし画像分類問題への適用
     6.5 PSOに基づくカラー画像量子化アルゴリズム(PSO-CIQ)
     6.6 PSOに基づく端成分抽出アルゴリズム(PSO-EMS)
     6.7 まとめ
    第7章 階層的クラスタリングを行うアリの集団によるデータマイニング
     7.1 はじめに
     7.2 生物学的モデルとコンピュータモデル
     7.3 確率論的アルゴリズムと決定的アルゴリズム
     7.4 数値,記号,テキストデータベースによる実験結果
     7.5 実データへの適用
     7.6 大規模データセットの逐次クラスタリング
    第8章 人工ハチによる花の受粉に基づく群知能によるクラスタリング
     8.1 はじめに
     8.2 クラスタリング
     8.3 FPAB
     8.4 実験結果
     8.5 結論と今後の展望
    第9章 進化的手法によるインターネットにおける自動ニュース収集システム
     9.1 はじめに
     9.2 関連研究
     9.3 収集エージェントの仕組み
     9.4 実験と結果
     9.5 議論
     9.6 本章のまとめ
    第10章 群知能によるクラスタリング
     10.1 はじめに
     10.2 クラスタリング
     10.3 Flockアルゴリズム
     10.4 粒子群最適化法
     10.5 群知能によるクラスタリング
     10.6 実験設定
     10.7 実験結果
     10.8 結論
    第11章 ANTとARTによるクラスタリングアンサンブル
     11.1 はじめに
     11.2 妥当性指標を用いたアントコロニークラスタリング(ACC-VI)
     11.3 ARTアルゴリズム
     11.4 クラスタリングアンサンブル
     11.5 実験による分析
     11.6 結論
    索引
  • 出版社からのコメント

    昆虫や鳥が、群れとなることで知的な行動をとる様子を群知能と呼び、その性質をデータマイニングに利用する研究について解説。
  • 内容紹介

    昆虫や鳥は、単独では秩序だった行動をとることはないが、群れになると秩序だった集団行動をとる。群れとなることで知的な行動をとる様子を群知能と呼ぶ。本書は、群知能を計算機上で再現し、その性質をデータマイニング技術に利用する研究について解説する。今後は渋滞シミュレーションや経済行動学のモデルとして活用が期待される。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    栗原 聡(クリハラ サトシ)
    1992年慶應義塾大学大学院理工学研究科計算機科学専攻修士課程修了。同年日本電信電話株式会社入社。基礎研究所を経て未来ねっと研究所に所属。1998年から慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科専任講師(有期3年)。現在、同大学環境情報学部非常勤講師。2004年から大阪大学産業科学研究所准教授(同大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻准教授兼務)。マルチエージェント、複雑ネットワーク科学等の研究に従事。博士(工学)。人工知能学会、日本ソフトウェア科学会、電子情報通信学会、情報処理学会、人間情報学会、ACM、ESHIA各会員

    福井 健一(フクイ ケンイチ)
    2001年名古屋大学情報文化学部自然情報学科中退(飛び級進学)。2003年名古屋大学大学院人間情報学研究科物質・生命情報学専攻修士課程修了。2005年から大阪大学産業科学研究所新産業創造物質基盤技術研究センター特任助手、同センター特任助教を経て、2010年より大阪大学産業科学研究所助教。博士(情報科学)。機械学習、データマイニングとその環境貢献に興味を持つ。人工知能学会、情報処理学会各会員

群知能とデータマイニング [単行本] の商品スペック

商品仕様
出版社名:東京電機大学出版局
著者名:アジス アブラハム(編)/クリナ グローサン(編)/ヴィトリーノ ラモス(編)/栗原 聡(訳)/福井 健一(訳)
発行年月日:2012/07/20
ISBN-10:4501550902
ISBN-13:9784501550905
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:情報科学
言語:日本語
ページ数:307ページ
縦:22cm
その他: 原書名: Swarm Intelligence in Data Mining〈Abraham,Ajith;Grosan,Crina;Ramos,Vitorino〉
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