模式識(shí)別

內(nèi)容概要

本書(shū)作為普通高等院校計(jì)算機(jī)信息安全專業(yè)本科生的專用教材，從實(shí)用角度闡述了模式識(shí)別的基本原理、概念和技術(shù)方法?！　∪珪?shū)共9章，第1章介紹了模式識(shí)別的基本概念；第2章闡述了貝葉斯決策理論；第3章介紹了線性與非線性判別函數(shù)；第4章介紹了近鄰法則和集群的知識(shí)；第5章介紹了數(shù)據(jù)聚類的方法；第6章介紹了特征抽取和選擇策略；第7章介紹了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與支持向量機(jī)方法；第8章介紹了句法分析及句法結(jié)構(gòu)模式識(shí)別方法；第9章進(jìn)行了模式識(shí)別典型實(shí)例分析?！　”緯?shū)是一本注重系統(tǒng)性、科學(xué)性的教材，內(nèi)容豐富，實(shí)用性強(qiáng)，可作為計(jì)算機(jī)與信息安全專業(yè)以及其他相關(guān)專業(yè)的本科教材，也可作為信息安全領(lǐng)域軟件開(kāi)發(fā)人員的技術(shù)參考書(shū)。

書(shū)籍目錄

第1章 緒論  1.1 模式與模式識(shí)別的概念  1.2 模式識(shí)別的研究方法  1.3 模式識(shí)別的發(fā)展與應(yīng)用  1.4 本書(shū)內(nèi)容的安排第2章 貝葉斯決策理論  2.1 貝葉斯決策的基本概念  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 離散情況的貝葉斯決策  2.5 概率密度函數(shù)估計(jì)  2.6 分類錯(cuò)誤率的計(jì)算  2.7 本章小結(jié)  練習(xí)題第3章 線性與非線性判別函數(shù)  3.1 感知準(zhǔn)則函數(shù)  3.2 最小平方誤差準(zhǔn)則與最小錯(cuò)分樣本數(shù)準(zhǔn)則   3.3 Fisher線性判別準(zhǔn)則  3.4 分段線性判別函數(shù)的基本概念  3.5 二次判別函數(shù)  3.6 本章小結(jié)  練習(xí)題第4章 近鄰法則和集群  4.1 最近鄰法  4.2 k近鄰法及模糊k近鄰分類器  4.3 關(guān)于近鄰法則的討論  4.4 改進(jìn)的近鄰法  4.5 集群  4.6 本章小結(jié)  練習(xí)題第5章 數(shù)據(jù)聚類  5.1 數(shù)據(jù)聚類的三個(gè)要點(diǎn)  5.2 模式相似性測(cè)度及標(biāo)準(zhǔn)化  5.3 聚類的準(zhǔn)則函數(shù)  5.4 分級(jí)聚類算法  5.5 動(dòng)態(tài)聚類法  5.6 聚類有效性分析  5.7 本章小結(jié)  練習(xí)題第6章 特征抽取和選擇  6.1 特征抽取和選擇的基本概念  6.2 類別可分離性判據(jù)  6.3 特征抽取方法  6.4 特征選擇方法  6.5 本章小結(jié)  練習(xí)題第7章 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)方法  7.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的基本問(wèn)題與方法  7.2 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的核心內(nèi)容  7.3 支持向量機(jī)  7.4 本章小結(jié)  練習(xí)題第8章 句法分析及句法結(jié)構(gòu)模式識(shí)別方法  8.1 形式語(yǔ)言理論概述  8.2 正規(guī)語(yǔ)言的句法分析方法  8.3 算子優(yōu)先算法  8.4 CYK算法  8.5 Earley算法  8.6 隨機(jī)文法  8.7 屬性文法  8.8 本章小結(jié)  練習(xí)題第9章 模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用實(shí)例  9.1 指紋識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例  9.2 IC卡應(yīng)用實(shí)例  9.3 入侵檢測(cè)系統(tǒng)應(yīng)用實(shí)例  9.4 字符識(shí)別應(yīng)用實(shí)例  9.5 本章小結(jié)　練習(xí)題參考文獻(xiàn)

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