作者：陈念贻
ISBN：10位［7030083938］ 13位［9787030083937］
出版社：科学出版社
出版日期：2002-04
定价：￥27.00 元
内容提要本书全面介绍了化学、化工中复杂数据信息处理的模式识别方法，以及与之结合的人工神经网络、遗传算法和非线性回归方法，列举了大批实际应用成果，并提供读者上机练习的机会，做到学以致用。.
本书可供化学、化工及相关领域的科研人员和工程技术人员阅读，亦可作为高等学校的教学参考书。...
目录《计算机化学化工丛书》序
前言
第一章 化学化工的复杂数据处理
1.1化学、化工中的几个共性课题
1.2复杂数据处理的困难和对策
1.2.1复杂数据处理的困难
1.2.2复杂数据处理的对策
1.3化学、化工复杂数据处理的意义和价值
1.3.1复杂数据处理是化学科学的一个薄弱环节
1.3.2复杂数据信息采掘是改进化工生产的捷径
1.3.3处理复杂数据必须综合应用多种计算方法
1.4复杂数据信息采掘的信息处理流程
参考文献
第二章 复杂数据信息采掘的主要方法之一――模式识别
2.1模式识别方法的原理和基本概念
2.2数据文件的标准化
2.3主成分分析及其衍生方法
2.3.1主成分分析的原理及KL变换
2.3.2主成分的特性
前言数据信息采掘和信息融合(Data Mining and Data Fusion)是当今信息科学一个新热点。其涵义是综合运用多种算法，对从多种渠道来的大量数据进行计算机处理，通过去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的信息加工，抽提有用信息，发现自然规律。化学、化工是实验科学，是积存数据的“大户”，是数据信息采掘和融合技术大有可为的“用武之地”。它不仅可用于化工生产优化、辅助新产品试制，而且在分子设计、材料设计、化合物和物系的性质预报等基础研究中也很有用。此外，环境保护、地质勘探、医疗诊断和生物信息科学研究中，都可能利用它打开新局面。. 我和我的同事从事化学化工数据信息采掘研究和应用20余年，我们开..
