粒度空間理論及其應用檢視原始碼討論檢視歷史
《粒度空間理論及其應用》,唐旭清 著,出版社: 科學出版社。
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內容簡介
本書以數據驅動的數學問題研究為核心,是一部由研究工作構成的原創著作。全書共分7章,按三個模塊劃分:第一個模塊是研究背景和框架介紹,即第1章緒論,這是本書主題內容的一個導論;第二個模塊是粒度空間的基礎理論及模型,由第2~5章組成,其中涉及粒度空間的基本理論,結構聚類特徵與融合,以及聚類結構分析理論等研究;第三個模塊是粒度空間理論和模型的應用,由第6和7章組成,涉及粒度計算的基本理論、方法和模型在生態系統和生物網絡分析中的應用研究。這些研究內容涵蓋了粒度計算從基本理論、方法和模型,到實際應用的全過程,內容完整且系統。
目錄
序言
第1章 緒論 1
1.1 商空間理論與粒度計算 1
1.1.1 粒度獲取與聚類技術 2
1.1.2 複雜系統的結構描述與商空間理論 4
1.2 基於結構計算技術與大數據分析 5
1.3 本書內容安排 7
第2章 粒度空間理論 9
2.1 基本概念及性質 9
2.2 等腰歸一化(偽)距離的粒度空間與度量 14
2.2.1 等腰歸一化(偽)距離的粒度空間 14
2.2.2 等腰歸一化距離引導粒度空間上的度量 20
2.3 基於模糊等價關係的粒度空間的度量與有序性 23
2.3.1 等腰歸一化距離與模糊等價關係間的關係 23
2.3.2 基於模糊等價關係的模糊粒度空間及度量 27
2.4 粒度空間的有序性 32
2.5 本章小結 33
第3章 粒度空間的結構聚類與融合 36
3.1 粒度空間的結構聚類特徵 36
3.2 基於等腰歸一化距離的結構聚類融合技術 41
3.3 基於模糊等價關係的結構聚類融合技術 45
3.4 本章小結 49
第4章 結構聚類問題研究 51
4.1 引言 51
4.2 基于歸一化(偽)距離的結構聚類 53
4.3 最佳聚類(分類)確定問題 60
4.4 基于歸一化(偽)距離的結構聚類的融合技術 64
4.5 基於模糊鄰近關係的結構聚類表示與聚類融合 66
4.6 歸一化(偽)距離與粒度空間有序性的關係 71
4.7 本章小結 73
第5章 粒度空間的聚類結構分析理論 75
5.1 基於等腰歸一化(偽)距離的聚類結構分析 76
5.1.1 同一論域的不同有序粒度空間的聚類結構分析 76
5.1.2 不同論域的有序粒度空間的結構分析 80
5.2 模糊鄰近關係與歸一化(偽)距離間的關係 87
5.3 歸一化(偽)距離(模糊鄰近關係)結構聚類分析 90
5.3.1 歸一化(偽)距離(模糊鄰近關係)同構性分析 90
5.3.2 歸一化(偽)距離(模糊鄰近關係)相似性分析 94
5.4 本章小結 97
第6章 粒度計算在生態系統中的應用 99
6.1 全球氣候變化對生態系統的影響分析 99
6.1.1 全球氣候變化對生態系統結構和物種組成的影響 99
6.1.2 全球氣候變化對物種分布影響的國內外研究現狀 101
6.2 數據來源與基本信息特徵提取 104
6.2.1 氣候數據 104
6.2.2 物種分布的調查數據 105
6.3 氣候變化對我國東北森林物種分布的影響與預測 106
6.3.1 引言 106
6.3.2 影響東北地區森林物種的氣候因子指標與模型假設 110
6.3.3 基本假設 117
6.3.4 森林物種在分布區內各氣候因子指標的置信區間 119
6.3.5 氣候變化對東北地區2041~2050年樹種分布的影響研究 122
6.3.6 氣候變化對東北地區2091~2100年樹種分布的影響研究 128
6.3.7 結論 133
6.4 氣候變化對我國東北地區候鳥繁殖地的影響 135
6.4.1 引言 135
6.4.2 基本假設和影響丹頂鶴種群的各氣候因子提取 142
6.4.3 氣候因子指標的數據預處理與置信區間 145
6.4.4 氣候變化對丹頂鶴種群在繁殖地逗留時間的影響 150
6.4.5 氣候變化對丹頂鶴種群繁殖地的分布區預測研究 156
6.4.6 結論 160
6.5 本章小結 161
第7章 粒度計算在生物信息學中的應用 162
7.1 基於粒度計算的優化聚類模型 162
7.1.1 基於粒度空間的優化聚類模型 163
7.1.2 獲取最優聚類的聚類算法 166
7.2 H1N1流感病毒蛋白系統的多層結構與系統簡約 167
7.2.1 H1N1流感病毒蛋白的序列特徵提取 168
7.2.2 H1N1流感病毒的最優聚類與簽名病毒選取 169
7.2.3 病毒系統二級結構的有效性驗證與系統簡約 170
7.2.4 結果分析與討論 171
7.3 乳腺癌亞型異質性的分子標誌 173
7.3.1 數據資源 174
7.3.2 特徵基因識別和聚類評價 174
7.3.3 實驗結果與分析 178
7.3.4 討論 182
7.3.5 結論 183
7.4 基於決策樹的乳腺癌亞型異質性探索 184
7.4.1 方法和模型 184
7.4.2 實驗結果 187
7.4.3 結果討論 191
7.5 本章小結 196
參考文獻 198