內容簡介
本書以“復雜數據-數據分析-模式識別”為主線,論述了現代數據分析與信息模式識別的基本理論和方法,旨在利用模糊集、粗糙集、粒度計算等不確定的理論與方法分析數據的內在特性、數據間的依賴關繫、數據的分類分析與聚類分數據的矩陣模式分析,並用於知識的發現、識別、決策、對策及融合分析。主要內容包括:不確定性分析的理論與方法、多因素分析、分類分析、聚類分數據的矩陣模式概論、差異矩陣的信息評判與度量、模式矩陣間差異的關繫分析、信息模式測度、信息特征壓縮、信息模式識別、神經網絡與分類、支持向量機與分類等。《BR》本書的主要特點體現在“數據-知識-智能”的學習過程,在闡述相關領域*基本、*重大成果的同時,也介紹了這些領域的**進展,並且包含了作者在這些領域的**研究成果。