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蔵書情報

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所蔵数	1	在庫数	1	予約数	0

書誌情報サマリ

書名	群知能とデータマイニング
著者名	アジス・アブラハム／編
著者名ヨミ	アジスアブラハム
出版者	東京電機大学出版局
出版年月	2012.7

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資料情報

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No.	所蔵館	配架場所	請求記号	資料番号	資料種別	状態	個人貸出	在庫
1	東部図書館	書庫別Ａ	00760/82/	2102519810	一般	在庫	可	○

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード	1000002325777
書誌種別	図書
書名	群知能とデータマイニング
書名ヨミ	グンチノウトデータマイニング
言語区分	日本語
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
著者名ヨミ	アジスアブラハム　クリナグローサン　ヴィトリーノラモス　クリハラサトシ　フクイケンイチ
著者名原綴	Abraham Ajith　Grosan Crina　Ramos Vitorino
出版地	東京
出版者	東京電機大学出版局
出版年月	2012.7
本体価格	￥３６００
ISBN	978-4-501-55090-5
ISBN	4-501-55090-5
数量	18,307p
大きさ	22cm
分類記号	007.609
件名	データマイニング
注記	原タイトル:Swarm intelligence in data mining
内容紹介	単独では秩序だった行動をとることはない昆虫や鳥が、群れとなることで知的な行動をとる様子を群知能と呼ぶ。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。

内容細目

No.	内容タイトル	内容著者１	内容著者２	内容著者３	内容著者４
1	第1章データマイニングにおける群知能
2	1.1 生物における集団行動
3	1.2 群れと人工生命
4	1.3 データマイニング
5	1.4 群知能と知識発見
6	1.5 アントコロニー最適化法とデータマイニング
7	1.6 本章のまとめ
8	第2章アリの集団によるルールベース分類器
9	2.1 はじめに
10	2.2 アリシステムとデータマイニング
11	2.3 AntMiner+
12	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
13	2.5 実験と結果
14	2.6 結論と今後の課題
15	第3章アントコロニー最適化法を用いた属性選択
16	3.1 はじめに
17	3.2 ラフ特徴選択
18	3.3 ファジィ-ラフ特徴選択
19	3.4 アリの行動に基づく特徴選択
20	3.5 クリスプ-アントベース特徴選択法の評価
21	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
22	3.7 結論
23	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
24	4.1 はじめに
25	4.2 背景
26	4.3 同時ファジィルール学習
27	4.4 実験と解析
28	4.5 結論と今後の課題
29	第5章異常侵入検知のためのアントコロニークラスタリングと属性抽出
30	5.1 はじめに
31	5.2 関連研究
32	5.3 アントコロニークラスタリングモデル
33	5.4 実験と結果
34	5.5 まとめ
35	5.6 これからの展望
36	第6章パタン認識と画像処理のための粒子群最適化法
37	6.1 はじめに
38	6.2 背景
39	6.3 粒子群最適化法
40	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
41	6.5 PSOに基づくカラー画像量子化アルゴリズム(PSO-CIQ)
42	6.6 PSOに基づく端成分抽出アルゴリズム(PSO-EMS)
43	6.7 まとめ
44	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
45	7.1 はじめに
46	7.2 生物学的モデルとコンピュータモデル
47	7.3 確率論的アルゴリズムと決定論的アルゴリズム
48	7.4 数値,記号,テキストデータベースによる実験結果
49	7.5 実データへの適用
50	7.6 大規模データセットの逐次クラスタリング
51	7.7 結論
52	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
53	8.1 はじめに
54	8.2 クラスタリング
55	8.3 FPAB
56	8.4 実験結果
57	8.5 結論と今後の展望
58	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
59	9.1 はじめに
60	9.2 関連研究
61	9.3 収集エージェントの仕組み
62	9.4 実験と結果
63	9.5 議論
64	9.6 本章のまとめ
65	第10章群知能によるクラスタリング
66	10.1 はじめに
67	10.2 クラスタリング
68	10.3 Flockアルゴリズム
69	10.4 粒子群最適化法
70	10.5 群知能によるクラスタリング
71	10.6 実験設定
72	10.7 実験結果
73	10.8 結論
74	第11章 ANTとARTによるクラスタリングアンサンブル
75	11.1 はじめに
76	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)
77	11.3 ARTアルゴリズム
78	11.4 クラスタリングアンサンブル
79	11.5 実験による分析
80	11.6 結論