10.2.3 神经网络的学习方法
10.3 人工神经网络应用实例
习题
第11章 聚类分析
11.1 聚类分析相关概念
11.1.1 什么是聚类分析
11.1.2 相似性度量
11.1.3 类的定义与类间距离
11.1.4 类间距离度量方法
11.1.5 聚类的准则函数
11.2 聚类分析算法
11.2.1 聚类分析算法分类
11.2.2 聚类分析的常用算法
11.2.3 孤立点分析
11.3 聚类分析应用举例
11.3.1 聚类分析在医疗领域应用概述
11.3.2 聚类分析在医疗领域的应用案例
本章小结
习题
第12章 模糊决策
12.1 模糊决策的基本概念
12.1.1 模糊现象与模糊集合
12.1.2 隶属函数
12.1.3 模糊集合的运算
12.1.4 模糊集合的性质
12.1.5 截集与-截矩阵
12.2 模糊决策的方法
12.2.1 意见集中法
12.2.2 二元对比法
12.3 模糊决策应用案例
本章小结
习题
第13章 时间序列分析与预测
13.1 时间序列的基本概念
13.1.1 时间序列的种类
13.1.2 时间序列的编制原则
13.1.3 时间序列的基本分析
13.1.4 时间序列的分解与基本特征
13.2 时间序列的基本模型
13.2.1 确定性时间序列模型
13.2.2 随机性时间序列模型
13.3 时间序列分析与预测应用案例
本章小结
问题讨论
习题
第14章 计算机仿真决策
14.1 仿真决策的基本概念和模型构建
14.1.1 随机数产生器
14.1.2 生成服从离散概率分布的数值
14.1.3 生成服从连续概率分布的数值
14.1.4 仿真模型的构造
14.2 仿真模型的运用
14.2.1 利用样本数据进行分析
14.2.2 仿真决策与*优化问题
14.2.3 仿真决策的典型用途
14.3 案例分析
14.3.1 试验药品进药量调整的问题分析
14.3.2 合成药品进货问题的仿真模型
14.3.3 完成仿真模型的构造
14.3.4 对样本数据进行分析
本章小结
习题
参考文献

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