協作社群形成與演化機制

內容介紹

協作社群形成與演化機制是CSCW／CSCL研究的新課題，本書嘗試從可計算角度研究協作問題，將統計學習理論、支持向量機與核函式方法(這已被視為研究機器學習問題的一種基本框架)引人協作機制研究，從理論與算法兩方面研究以相似關係為基礎的協作社群形成與演化機制。首先分析了線性可分數據的兩類分類問題，推導出最優硬間隔超平面(即硬間隔支持向量機)最佳化問題的原始形式和對偶形式，進一步推導出最優軟間隔超平面和直推式最優超平面對應的最佳化問題，討論了最佳化問題的求解算法。其次討論了最優超平面的最優性數學理論基礎；研究了線性不可分數據分類學習問題的核函式方法。接著介紹實現CRA系統的關鍵技術、仿真實驗以及對實驗結果的討論。最後指出需要進一步研究的若干問題。
本書適合高等學校計算機、自動化、人工智慧、模式識別等專業的教師和研究生閱讀，也可作為相關領域科技工作者的參考書。

作品目錄

序言前言符號約定引論：  0．1協作研究  0．2協作社群  0．3研究內容  0．4本書結構第1章 最佳化理論  1．1數學預備知識  1．2最優性條件  1．3拉格朗日對偶性第2章 線性學習機器  2．1最優超平面原始問題  2．2最優超平面對偶問題  2．3最佳化算法第3章 統計學習理論和核方法&