模式識(shí)別原理

定　價(jià)：￥26.00

作　者：	孫亮，禹晶編著
出版社：	北京工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	高等工科院校信息控制類課程系列化教材
標(biāo)　簽：	計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)

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ISBN：	9787563920334	出版時(shí)間：	2009-02-01	包裝：	平裝
開(kāi)本：	16開(kāi)	頁(yè)數(shù)：	218	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《模式識(shí)別原理》是為信息控制類各專業(yè)對(duì)于模式識(shí)別應(yīng)用技術(shù)的學(xué)習(xí)而編寫(xiě)的教材，主要介紹關(guān)于模式識(shí)別的一些基礎(chǔ)知識(shí)。主要內(nèi)容包括：緒論，貝葉斯分類器，線性判別函數(shù)，結(jié)構(gòu)法模式識(shí)別，特征空間分析，非參數(shù)模式識(shí)別方法，聚類分析，K-L變換與應(yīng)用，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支撐向量機(jī)等一些基礎(chǔ)知識(shí)。在附錄中給出了常用的一些由MATLAB語(yǔ)言編寫(xiě)的實(shí)驗(yàn)程序，以便于讀者的課后練習(xí)。《模式識(shí)別原理》適用于高等院校信息控制類專業(yè)及其他工科相關(guān)專業(yè)的碩士研究生以及大學(xué)本科生作為教材使用，也適用于其他相關(guān)的專業(yè)人員閱讀參考。

作者簡(jiǎn)介

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圖書(shū)目錄

第1章緒論
1.1 基本概念
1.2 基本問(wèn)題
1.3 模式識(shí)別系統(tǒng)
1.4 模式識(shí)別方法
第2章貝葉斯分類器
2.1 引言
2.2 最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策
2.3 最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策
2.4 判別函數(shù)與決策面
2.5 正態(tài)分布貝葉斯決策的應(yīng)用
2.6 貝葉斯決策的擴(kuò)展應(yīng)用
2.7 小結(jié)
第3章線性判別函數(shù)
3.1 引言
3.2 Fisher準(zhǔn)則
3.3 感知準(zhǔn)則
3.4 最小錯(cuò)分準(zhǔn)則
3.5 最小平方誤差準(zhǔn)則
3.6 線性判別函數(shù)的擴(kuò)展應(yīng)用
3.7 小結(jié)
第4章結(jié)構(gòu)法模式識(shí)別
4.1 模式基元
4.2 結(jié)構(gòu)描述方法
4.3 句法分析
4.4 結(jié)構(gòu)匹配
4.5 小結(jié)
第5章特征空間分析
5.1 基本概念
5.2 特征空間的距離準(zhǔn)則
5.3 特征空間的統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)則
5.4 特征提取
5.5 小結(jié)
第6章非參數(shù)模式識(shí)別方法
6.1 最近鄰法
6.2 k近鄰法
6.3 基本非參數(shù)估計(jì)方法
6.4 ParZen窗估計(jì)方法
6.5 kN近鄰估計(jì)方法
6.6 小結(jié)
第7章聚類分析
7.1 引言
7.2 距離和相似系數(shù)
7.3 層次聚類法
7.4 有序樣本聚類法
7.5 小結(jié)
第8章 K-L變換與應(yīng)用
8.1 k-L變換
8.2 K-L展開(kāi)式的性質(zhì)與評(píng)價(jià)
8.3 K-L變換的應(yīng)用
8.4 主分量分析法
8.5 小結(jié)
第9章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.1 引言
9.2 神經(jīng)元
9.3 單層感知器
9.4 線性網(wǎng)絡(luò)
9.5 BP網(wǎng)絡(luò)
9.6 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)
9.7 Hopfield網(wǎng)絡(luò)與聯(lián)想記憶
9.8 小結(jié)
第10章統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支撐向量機(jī)
10.1 引言
10.2 機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題基礎(chǔ)
10.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
10.4 支撐向量機(jī)
10.5 多類分類問(wèn)題
10.6 支撐向量機(jī)的應(yīng)用
10.7 小結(jié)
附錄模式識(shí)別實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)1 貝葉斯分類器
實(shí)驗(yàn)2 Fisher準(zhǔn)則實(shí)驗(yàn)
實(shí)驗(yàn)3 線性分類器設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器
實(shí)驗(yàn)5 Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器
實(shí)驗(yàn)6 支撐向量機(jī)(SVM)分類器
實(shí)驗(yàn)7 DCT變換及其應(yīng)用
實(shí)驗(yàn)8 基本PCA法分析
實(shí)驗(yàn)9 k近鄰法分類器設(shè)計(jì)
實(shí)驗(yàn)10 層次聚類分析
實(shí)驗(yàn)11 Parzen窗法分析
參考文獻(xiàn)