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| 內容簡介： |
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很多机器学习任务中有多个冲突的目标需要同时被优化，基于群搜索策略的进化算法在求解多目标优化问题领域得到了广泛的应用。多目标机器学习在近几年引起了广泛的关注，并且得到快速的发展。但是多目标机器学习在模型建立和优化学习方面仍然存在很多瓶颈问题。《多目标学习算法及其应用》内容围绕多目标机器学习新模型探索和多目标学习算法设计展开，主要包括：多目标学习基础、基于三维凸包的进化多目标优化算法、基于三维增量凸包的进化多目标优化算法、进化多目标稀疏集成学习、多目标稀疏神经网络学习、多目标卷积神经网络及其学习算法、基于多目标学习的垃圾邮件检测，以及多目标深度卷积生成式对抗网络。
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| 目錄：
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目录《智能科学技术著作丛书》序前言第1章多目标学习基础 11.1 进化计算 11.1.1 遗传算法 21.1.2 进化规划 51.1.3 进化策略 71.2 *优化方法 81.2.1 单目标优化问题 81.2.2 多目标优化问题 91.2.3 高维多目标优化问题 101.3 机器学习 111.4 多目标学习 121.5 本章小结 15参考文献 15第2章基于三维凸包的进化多目标优化算法 182.1 引言 182.2 相关工作 202.3 增广DET图和多目标优化问题 212.3.1 增广DET图和多目标分类器 222.3.2 ADCH最大化和多目标优化 242.4 基于三维凸包的进化多目标优化算法描述 262.4.1 基于非冗余三维凸包的排序算法 272.4.2 基于VAS贡献度的选择策略 282.4.3 算法框架 292.4.4 算法计算复杂度分析 312.5 人工设计测试问题实验 312.5.1 ZEJD问题设计 322.5.2 评价准则 342.5.3 参数设置 352.5.4 结果和分析 352.6 本章小结 46参考文献 46第3章基于三维凸包的进化多目标优化快速算法 503.1 引言 503.2 相关工作 513.3 基于三维凸包的进化多目标优化快速算法描述 533.3.1 基于三维增量凸包的排序算法 533.3.2 基于年龄的选择策略 553.3.3ΔVAS快速计算方法 563.3.4 增量凸包构造算法 603.3.5 算法计算复杂度分析 613.4 实验研究 633.4.13 DFCH-EMOA和多种EMOA对比 633.4.23 DFCH-EMOA和3DCH-EMOA对比 833.4.3 基于年龄的选择策略和随机选择策略对比 893.5 本章小结 89参考文献 90第4章进化多目标稀疏集成学习 934.1 引言 934.2 相关工作 954.3 多目标稀疏集成学习过程 964.3.1 稀疏集成学习 964.3.2 多目标集成学习 984.3.3 增广DET凸包最大化 984.3.4 稀疏实数编码 1014.4 实验研究 1024.4.1 基于C4.5 和装袋策略的实验结果 1034.4.2 基于CART和随机子空间的实验结果 1154.4.3 多目标稀疏集成算法与五种修剪算法对比 1244.5 本章小结 127参考文献 127第5章多目标稀疏神经网络学习 1315.1 引言 1315.2 神经网络 1325.3 多目标稀疏神经网络参数学习 1365.3.1 UCI数据集 1375.3.2 对比算法 1375.3.3 参数设置 1375.3.4 结果和分析 1385.4 多目标稀疏神经网络结构修剪 1425.4.1 UCI数据集 1435.4.2 对比算法 1445.4.3 参数设置 1445.4.4 结果和分析 1445.5 本章小结 146参考文献 146第6章多目标卷积神经网络及其学习算法 1476.1 引言 1476.2 相关工作 1496.2.1 卷积神经网络 1496.2.2 双档案高维多目标进化算法 1526.3 高维多目标卷积神经网络模型 1536.3.1 多类别DET超平面 1536.3.2 MaO-CNN模型描述 1556.3.3 MaO-CNN模型学习算法 1566.4 实验研究 1596.4.1 数据集描述 1596.4.2 实验对比算法 1616.4.3 评价准则 1616.4.4 参数设置 1616.4.5 结果和分析 1626.5 本章小结 166参考文献 167第7章基于多目标学习的垃圾邮件检测 1697.1 引言 1697.2 多目标垃圾邮件检测模型 1717.2.1 问题定义 1717.2.2 进化算法在邮件检测问题中的应用 1727.2.3 多目标优化算法进展 1737.2.4 垃圾邮件检测数据集 1757.3 实验研究 1767.3.1 多目标邮件检测模型 1767.3.2 实验参数设置 1777.4 实验研究 1787.4.1 结果和分析 1797.4.2 多目标垃圾邮件检测系统部署 1847.5 本章小结 185参考文献 185第8章多目标深度卷积生成式对抗网络 1878.1 引言 1878.2 相关工作 1888.2.1 生成式对抗网络 1888.2.2 深度卷积生成式对抗网络 1898.3 多目标深度卷积生成式对抗网络模型 1908.3.1 模型设计 1908.3.2 群搜索策略 1918.3.3 基于Pareto占优的选择策略 1928.3.4 交叉算子设计 1938.3.5 MO-DCGAN学习框架 1948.4 实验研究 1958.4.1 参数设置 1958.4.2 结果和分析 1968.5 本章小结 205参考文献 206第9章总结和展望 2089.1 本书主要工作总结 2089.2 工作展望 210
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