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模式識別原理與應用 版權信息
- ISBN：9787560619859
- 條形碼：9787560619859 ; 978-7-5606-1985-9
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
模式識別原理與應用 內容簡介
本書系統闡述了模式識別原理與方法，并在此基礎上介紹了模式識別的應用。
本書分為兩大部分：基礎部分主要包括統計模式識別、結構模式識別、模糊模式識別、神經網絡模式識別和多分類器融合等內容；應用部分主要包括文本分類、語音識別、圖像識別和視頻識別等內容。
本書將理論與實際相結合，有利于讀者加深對理論方法的理解，可使讀者較系統地掌握模式識別的理論精髓和相關技術。書中給出的應用實例，為科研人員應用模式識別方法解決相關領域的實際問題提供了具體思路和方法。同時，本書緊跟學科發展前沿，介紹了一些*新的研究成果，如獨立分量分析、核方法和多分類器融合等。
本書可以作為電子科學、計算機科學、自動化科學、信息工程專業以及相關專業的高年級本科生和研究生的模式識別課程教材，同時也可供相關領域的研究人員參考。
模式識別原理與應用 目錄
第1章 緒論
1.1 模式識別的基本概念
1.2 模式識別系統
1.3 模式識別的基本方法
習題
參考文獻
第2章 貝葉斯決策理論
2.1 分類器的描述方法
2.1.1 基本假設
2.1.2 模式分類器的描述
2.2 *大后驗概率判決準則
2.2.1 判決準則
2.2.2 錯誤概率
2.3 *小風險貝葉斯判決準則
2.4 NeymanPerson判決準則
2.5 *小*大風險判決準則
習題
參考文獻
第3章 概率密度函數估計
3.1 概率密度函數估計概述
3.2 參數估計的基本概念與評價準則
3.2.1 參數估計的基本概念
3.2.2 參數估計的評價準則
3.3 概率密度函數的參數估計
3.3.1 *大似然估計
3.3.2 貝葉斯估計
3.3.3 貝葉斯學習
3.4 概率密度函數的非參數估計
3.4.1 非參數估計的基本原理
3.4.2 Parzen窗法
3.4.3 kN步鄰法
習題
參考文獻
第4章 線性判別分析
4.1 線性判別函數
4.1.1 線性判別函數的幾何意義
4.1.2 廣義線性判別函數
4.1.3 線性判別函數設計的一般步驟
4.2 線性分類器
4.2.1 基于錯誤概率的線性分類器
4.2.2 Fisher線性判決
4.2.3 感知準則函數
4.2.4 *小平方誤差準則函數
4.2.5 決策樹
4.3 分段線性分類器
4.3.1 分段線性分類器的定義
4.3.2 分段線性距離分類器
4.3.3 分段線性分類器設計的一般
4.4 近鄰分類器
4.4.1 *近鄰法
4.4.2 k-近鄰法
習題
參考文獻
第5章 特征提取和選擇
第6章 聚類分析
第7章 結構模式識別
第8章 模糊模式識別
第9章 神經網絡模式識別
第10章 多分類器融合
第11章 文本分類
第12章 語音識別
第13章 圖像識別
第14章 視頻識別
1.1 模式識別的基本概念
1.2 模式識別系統
1.3 模式識別的基本方法
習題
參考文獻
第2章 貝葉斯決策理論
2.1 分類器的描述方法
2.1.1 基本假設
2.1.2 模式分類器的描述
2.2 *大后驗概率判決準則
2.2.1 判決準則
2.2.2 錯誤概率
2.3 *小風險貝葉斯判決準則
2.4 NeymanPerson判決準則
2.5 *小*大風險判決準則
習題
參考文獻
第3章 概率密度函數估計
3.1 概率密度函數估計概述
3.2 參數估計的基本概念與評價準則
3.2.1 參數估計的基本概念
3.2.2 參數估計的評價準則
3.3 概率密度函數的參數估計
3.3.1 *大似然估計
3.3.2 貝葉斯估計
3.3.3 貝葉斯學習
3.4 概率密度函數的非參數估計
3.4.1 非參數估計的基本原理
3.4.2 Parzen窗法
3.4.3 kN步鄰法
習題
參考文獻
第4章 線性判別分析
4.1 線性判別函數
4.1.1 線性判別函數的幾何意義
4.1.2 廣義線性判別函數
4.1.3 線性判別函數設計的一般步驟
4.2 線性分類器
4.2.1 基于錯誤概率的線性分類器
4.2.2 Fisher線性判決
4.2.3 感知準則函數
4.2.4 *小平方誤差準則函數
4.2.5 決策樹
4.3 分段線性分類器
4.3.1 分段線性分類器的定義
4.3.2 分段線性距離分類器
4.3.3 分段線性分類器設計的一般
4.4 近鄰分類器
4.4.1 *近鄰法
4.4.2 k-近鄰法
習題
參考文獻
第5章 特征提取和選擇
第6章 聚類分析
第7章 結構模式識別
第8章 模糊模式識別
第9章 神經網絡模式識別
第10章 多分類器融合
第11章 文本分類
第12章 語音識別
第13章 圖像識別
第14章 視頻識別
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