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目次

群知能とデータマイニング

群知能とデータマイニング

  • 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)
  • 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 異常侵入検知の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論的アルゴリズム
    • 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
    • 7.7 結論
  • 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