模式識(shí)別（第三版）

定　價(jià)：￥58.00

作　者：	（希）西奧多里德斯等著，李晶皎等譯
出版社：	電子工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：	國(guó)外計(jì)算機(jī)科學(xué)教材系列
標(biāo)　簽：	模式識(shí)別

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ISBN：	9787121026478	出版時(shí)間：	2006-12-01	包裝：	膠版紙
開(kāi)本：	16	頁(yè)數(shù)：	551	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　模式識(shí)別是指對(duì)表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進(jìn)行處理和分析，以對(duì)事物或現(xiàn)象進(jìn)行描述、辨認(rèn)、分類(lèi)和解釋的過(guò)程。它是信息科學(xué)和人工智能的重要組成部分，主要應(yīng)用領(lǐng)域是圖像分析與處理、語(yǔ)音識(shí)別、聲音分類(lèi)、通信、計(jì)算機(jī)輔助診斷、數(shù)據(jù)挖掘等學(xué)科。本書(shū)在完美地結(jié)合當(dāng)前的理論與實(shí)踐的基礎(chǔ)上，討論了貝葉斯分類(lèi)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、線性和非線性分類(lèi)器設(shè)計(jì)、動(dòng)態(tài)編程和用于順序數(shù)據(jù)的隱馬爾可夫模型、特征生成、特征選取技術(shù)、學(xué)習(xí)理論的基本概念以及聚類(lèi)概念與算法。與前一版相比，主要更新了關(guān)于支持向量機(jī)和聚類(lèi)算法的內(nèi)容，重點(diǎn)研究了圖像分析、語(yǔ)音識(shí)別和聲音分類(lèi)的特征生成。每章末均提供有習(xí)題與練習(xí)，且支持網(wǎng)站上提供有習(xí)題解答，以便于讀者增加實(shí)際經(jīng)驗(yàn)。.本書(shū)可作為高等院校自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)、電子和通信等專(zhuān)業(yè)研究生和高年級(jí)本科生的教材，也可作為計(jì)算機(jī)信息處理、自動(dòng)控制等相關(guān)領(lǐng)域的工程技術(shù)人員的參考用書(shū)。..本書(shū)綜合考慮了有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別的經(jīng)典理論與實(shí)踐以及當(dāng)前的理論與實(shí)踐，為專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員和高校學(xué)生建立起了完整的基本知識(shí)體系。本書(shū)由模式識(shí)別領(lǐng)域的兩位頂級(jí)專(zhuān)家合著，全面闡述了模式識(shí)別的基礎(chǔ)理論、最新方法以及各種應(yīng)用。每章的開(kāi)始是基本原理介紹，然后是最新研究問(wèn)題和關(guān)鍵技術(shù)討論，最后是習(xí)題。習(xí)題解答和仿真程序可到網(wǎng)站http：／／www.di，uoa．gr／-stpatrec下載。本書(shū)第三版的具體內(nèi)容包括：貝葉斯分類(lèi)、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、線性和非線性分類(lèi)器（包含神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)）、動(dòng)態(tài)規(guī)劃和用于順序數(shù)據(jù)的隱馬爾可夫模型、特征生成（包含小波、主成分分析、獨(dú)立成分分析和分形）、特征選擇技術(shù)、自學(xué)習(xí)理論的基本概念、聚類(lèi)概念和算法等。...

作者簡(jiǎn)介

　　本書(shū)提供作譯者介紹Sergios Theodoridis：希臘雅典大學(xué)信息與通信系教授。他于1973年在雅典大學(xué)獲得物理學(xué)學(xué)士學(xué)位，又分別于1975年和1978年在英國(guó)伯明翰大學(xué)獲得信號(hào)處理與通信碩士和博士學(xué)位。自1995年以來(lái)，他一直是希臘雅典大學(xué)信息與通信系教授。其主要研究方向是自適應(yīng)信號(hào)處理、通信與模式識(shí)別。他是歐洲并行結(jié)構(gòu)及語(yǔ)言協(xié)會(huì)（PARLE-95）主席和歐洲信號(hào)處理協(xié)會(huì)（EUSIPCO-98）常務(wù)主席、《信號(hào)處理》雜志編委。.Konstantinos Koutroumbas：1989年早業(yè)于希臘佩特雷大學(xué)的計(jì)算機(jī)工程與信息學(xué)院，1990...

圖書(shū)目錄

第1章導(dǎo)論
1.1模式識(shí)別的重要性
1.2特征、特征向量和分類(lèi)器
1.3有監(jiān)督和無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別
1.4本書(shū)的內(nèi)容安排
第2章基于貝葉斯決策理論的分類(lèi)器
2.1引言
2.2貝葉斯決策理論
2.3判別函數(shù)和決策面
2.4正態(tài)分布的貝葉斯分類(lèi)
2.5未知概率密度函數(shù)的估計(jì)
2.6最近鄰規(guī)則
2.7貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第3章線性分類(lèi)器
3.1引言
3.2線性判別函數(shù)和決策超平面
3.3感知器算法
3.4最小二乘法
3.5均方估計(jì)的回顧
3.6邏輯識(shí)別
3.7支持向量機(jī)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第4章非線性分類(lèi)器
4.1引言
4.2異或問(wèn)題
4.3兩層感知器
4.4三層感知器
4.5基于訓(xùn)練集準(zhǔn)確分類(lèi)的算法
4.6反向傳播算法
4.7反向傳播算法的改進(jìn)
4.8代價(jià)函數(shù)選擇
4.9神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大小的選擇
4.10仿真實(shí)例
4.11具有權(quán)值共享的網(wǎng)絡(luò)
4.12線性分類(lèi)器的推廣
4.13線性二分法中z維空間的容量
4.14多項(xiàng)式分類(lèi)器
4.15徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
4.16通用逼近
4.17支持向量機(jī)：非線性情況
4.18決策樹(shù)
4.19合并分類(lèi)器
4.20合并分類(lèi)器的增強(qiáng)法
4.21討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第5章特征選擇
5.1引言
5.2預(yù)處理
5.3基于統(tǒng)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)的特征選擇
5.4接收機(jī)操作特性roc曲線
5.5類(lèi)可分性測(cè)量
5.6特征子集的選擇
5.7最優(yōu)特征生成
5.8神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和特征生成/選擇
5.9推廣理論的提示
5.10貝葉斯信息準(zhǔn)則
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第6章特征生成i：線性變換
6.1引言
6.2基本向量和圖像
6.3karhunen—loeve變換
6.4奇異值分解
6.5獨(dú)立成分分析
6.6離散傅里葉變換(dft)
6.7離散正弦和余弦變換
6.8hadamard變換
6.9’haar變換
6.10回顧haar。展開(kāi)式
6.11離散時(shí)間小波變換(dtwt)
6.12多分辨解釋
6.13小波包
6.14二維推廣簡(jiǎn)介
6.15應(yīng)用
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第7章特征生成ii
7.1引言
7.2區(qū)域特征
7.3字符形狀和大小的特征
7.4分形概述
7.5語(yǔ)音和聲音分類(lèi)的典型特征
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第8章模板匹配
8.1引言
8.2基于最優(yōu)路徑搜索技術(shù)的測(cè)度
8.3基于相關(guān)的測(cè)度
8.4可變形的模板模型
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第9章上下文相關(guān)分類(lèi)
9.1引言
9.2貝葉斯分類(lèi)器
9.3馬爾可夫鏈模型
9.4viterbi算法
9.5信道均衡
9.6隱馬爾可夫模型
9.7狀態(tài)駐留的hmm
9.8用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練馬爾可夫模型
9.9馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)的討論
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第10章系統(tǒng)評(píng)價(jià)
10.1引言
10.2誤差計(jì)算方法
10.3探討有限數(shù)據(jù)集的大小
10.4.醫(yī)學(xué)圖像實(shí)例研究
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第11章聚類(lèi)：基本概念
11.1引言
11.2近鄰測(cè)度
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第12章聚類(lèi)算法i：順序算法
12.1引言
12.2聚類(lèi)算法的種類(lèi)
12.3順序聚類(lèi)算法
12.4bsas的改進(jìn)
12.5兩個(gè)閾值的順序方法
12.6改進(jìn)階段
12.7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第13章聚類(lèi)算法ii：層次算法
13.1引言
13.2合并算法
13.3cophenetic矩陣
13.4分裂算法
13.5用于大數(shù)據(jù)集的層次算法
13.6最佳聚類(lèi)數(shù)的選擇
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第14章聚類(lèi)算法iii：基于函數(shù)最優(yōu)方法
14.1引言
14.2混合分解方法
14.3模糊聚類(lèi)算法
14.4可能性聚類(lèi)
14.5硬聚類(lèi)算法
14.6向量量化
附錄
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第15章聚類(lèi)算法iv
15.1引言
15.2基于圖論的聚類(lèi)算法
15.3競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)算法
15.4二值形態(tài)聚類(lèi)算法
15.5邊界檢測(cè)算法
15.6谷點(diǎn)搜索聚類(lèi)算法
15.7通過(guò)代價(jià)最優(yōu)聚類(lèi)(回顧)
15.8核聚類(lèi)方法
15.9對(duì)大數(shù)據(jù)集的基于密度算法
15.10高維數(shù)據(jù)集的聚類(lèi)算法
15.11其他聚類(lèi)算法
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
第16章聚類(lèi)有效性
16.1引言
16.2假設(shè)檢驗(yàn)回顧
16.3聚類(lèi)有效性中的假設(shè)檢驗(yàn)
16.4相關(guān)準(zhǔn)則
16.5單獨(dú)聚類(lèi)有效性
16.6聚類(lèi)趨勢(shì)
習(xí)題
參考文獻(xiàn)
附錄a 概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)的相關(guān)知識(shí)
附錄b 線性代數(shù)基礎(chǔ)
附錄c 代價(jià)函數(shù)的優(yōu)化
附錄d 線性系統(tǒng)理論的基本定義
索引