模式識(shí)別

內(nèi)容概要

　　《模式識(shí)別（第2版）》是清華大學(xué)自動(dòng)化系教材，主要討論統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別理論和方法，第一版包括貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數(shù)、近鄰規(guī)則、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、特征提取和選擇，以及聚類分析，等等。多數(shù)章后附有習(xí)題，適于教學(xué)和自學(xué)?！　　赌Ｊ阶R(shí)別（第2版）》在第一版基礎(chǔ)上進(jìn)行了較多的修訂和補(bǔ)充，增加了關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊模式識(shí)別、模擬退火和遺傳算法，以及統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)等內(nèi)容，還介紹了模式識(shí)別在人臉識(shí)別、說(shuō)話人語(yǔ)音識(shí)別及字符識(shí)別等中的應(yīng)用實(shí)例?！　　赌Ｊ阶R(shí)別（第2版）》除了可以作為高等院校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)等專業(yè)研究生和高年級(jí)學(xué)生的模式識(shí)別教材外，也可供計(jì)算機(jī)信息處理、自動(dòng)控制、地球物理、生物信息等領(lǐng)域中從事模式識(shí)別工作的廣大科技人員和高校師生參考。

書籍目錄

第二版 前言第一版 前言第1章 緒論1.1 模式識(shí)別和模式的概念1.2 模式識(shí)別系統(tǒng)1.3 關(guān)于模式識(shí)別的一些基本問(wèn)題1.4 關(guān)于本書的內(nèi)容安排第2章 貝葉斯決策理論2.1 引言2.2 幾種常用的決策規(guī)則2.3 正態(tài)分布時(shí)的統(tǒng)計(jì)決策2.4 關(guān)于分類時(shí)的統(tǒng)計(jì)決策2.5 討論習(xí)題第3章 概率密度函數(shù)的估計(jì)3.1 引言3.2 參數(shù)估計(jì)的基本概念3.3 正態(tài)分布的監(jiān)督參數(shù)估計(jì)3.4 非監(jiān)督參數(shù)估計(jì)3.5 總體分布的非參數(shù)估計(jì)3.6 關(guān)于分類器錯(cuò)誤率的估計(jì)問(wèn)題3.7 討論習(xí)題第4章 線性判別函數(shù)4.1 引言4.2 Fisher線性判別4.3 感知準(zhǔn)則函數(shù)4.4 最小錯(cuò)分樣本數(shù)準(zhǔn)則4.5 最小平方誤差準(zhǔn)則函數(shù)4.6 隨機(jī)最小錯(cuò)誤率線性判別準(zhǔn)則函數(shù)4.7 多類問(wèn)題4.8 討論習(xí)題第5章 非線性判別函數(shù)第6章 近鄰法第7章 經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化和有序風(fēng)險(xiǎn)最小化方法第8章 特征的選擇與提取第9章 基于K-L展開式的特征提取第10章 非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法第11章 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第12章 模糊模式識(shí)別方法第13章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論和支持向量機(jī)第14章 模式識(shí)別在語(yǔ)音信號(hào)數(shù)字處理中的應(yīng)用舉例第15章 印刷體漢字識(shí)別中的特征提取主要參考書目附錄A 幾種最優(yōu)化算法

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