模式識(shí)別

內(nèi)容概要

　　《模式識(shí)別》系統(tǒng)地論述了各類經(jīng)典的模式識(shí)別的理論與方法，同時(shí)還較全面地反映了本學(xué)科的新近科技成果。《模式識(shí)別》討論的主流模式識(shí)別技術(shù)是：統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、句法模式識(shí)別、信息融合及樹分類器方法。全書共7章。第1章為引論，第2章至第6章介紹的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別，包括：聚類分析、最近鄰法、判別域代數(shù)界面方程法、統(tǒng)計(jì)判決、學(xué)習(xí)與錯(cuò)誤率估計(jì)、特征提取與選擇，第7章對(duì)模糊模式識(shí)別方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、句法模式識(shí)別、信息融合及樹分類器的基礎(chǔ)知識(shí)進(jìn)行了介紹。　　《模式識(shí)別》可供電子科學(xué)與技術(shù)、信息與通信工程、控制科學(xué)與工程、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)及其他領(lǐng)域的有關(guān)專業(yè)和研究方向的本科高年級(jí)學(xué)生及碩士生作為信息分析、檢測(cè)、識(shí)別的教材或教學(xué)參考書，也可供相關(guān)專業(yè)的科研人員參考。

書籍目錄

第1章 引論1.1 概述1.1.1 模式識(shí)別的概念1.1.2 模式識(shí)別系統(tǒng)1.1.3 模式識(shí)別的基本方法1.2 特征矢量和特征空間1.3 隨機(jī)矢量的描述1.4 正態(tài)分布1.4.1 正態(tài)分布的定義1.4.2 多元正態(tài)分布的性質(zhì)第2章 聚類分析及最近鄰方法2.1 聚類分析的概念2.1.1 聚類分析的基本思想2.1.2 特征量2.1.3 方法的有效性2.2 模式相似性測(cè)度2.2.1 距離測(cè)度（差值測(cè)度）2.2.2 相似測(cè)度2.2.3 匹配測(cè)度2.3 類間距離2.3.1 類間距離測(cè)度方法2.4 準(zhǔn)則函數(shù)2.4.1 點(diǎn)與集合間的距離2.4.2 聚類的準(zhǔn)則函數(shù)2.5 聚類的算法2.5.1 聚類的技術(shù)方案2.5.2 基于相似性閾值的簡單聚類方法2.5.3 譜系聚類法2.5.4 動(dòng)態(tài)聚類法（Dynamic clustering algorithm）2.5.5 近鄰函數(shù)法2.6 最近鄰方法2.6.1 最近鄰法2.6.2 剪輯最近鄰法2.6.3 引入拒絕類別決策的最近鄰法習(xí)題算法編程第3章 判別域代數(shù)界面方程法3.1 判別域界面方程分類的概念3.2 線性判別函數(shù)3.2.1 兩類問題3.2.2 多類問題3.3 判別函數(shù)值的鑒別意義、權(quán)空間及解空間3.3.1 判別函數(shù)值的大小、正負(fù)的數(shù)學(xué)意義3.3.2 權(quán)空間、解矢量與解空間3.4 Fisher線性判別3.5 線性可分條件下判別函數(shù)權(quán)矢量算法3.5.1 感知器算法3.5.2 一次準(zhǔn)則函數(shù)及梯度下降法3.5.3 感知器訓(xùn)練算法在多類問題中的應(yīng)用……第4章 統(tǒng)計(jì)判決第5章 統(tǒng)計(jì)決策中的經(jīng)典學(xué)習(xí)方法第6章 特征提取與選擇第7章 其他模式識(shí)別方法參考文獻(xiàn)

圖書封面

評(píng)論、評(píng)分、閱讀與下載

---

    模式識(shí)別 PDF格式下載

---