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模式識別及MATLAB實現學習與實驗指導 版權信息
- ISBN：9787121323737
- 條形碼：9787121323737 ; 978-7-121-32373-7
- 裝幀：暫無
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
模式識別及MATLAB實現學習與實驗指導 本書特色
本書是《模式識別及Matlab實現》主教材的配套實驗與指導，根據主教材各章內容，相應給出了實驗的具體步驟和程序代碼，包括：貝葉斯決策，概率密度函數的參數估計，非參數判別分類方法，聚類分析，特征提取與選擇，模糊模式識別，神經網絡在模式識別中的應用，模式識別的工程應用等。
模式識別及MATLAB實現學習與實驗指導 內容簡介
本書是《模式識別及Matlab實現》主教材的配套實驗與指導，根據主教材各章內容，相應給出了實驗的具體步驟和程序代碼，包括：貝葉斯決策，概率密度函數的參數估計，非參數判別分類方法，聚類分析，特征提取與選擇，模糊模式識別，神經網絡在模式識別中的應用，模式識別的工程應用等。
模式識別及MATLAB實現學習與實驗指導 目錄
第 1 章貝葉斯決策1
1.1 知識要點 1
1.2 實驗指導 7
1.2.1 基于*小錯誤率的貝葉斯決策 7
1.2.2 *小風險判決規則 12
1.2.3 *大似然比判決規則 16
1.2.4 Neyman-Pearsen 判決 21
第2 章參數估計 25
2.1 知識要點 25
2.2 實驗指導 30
2.2.1 *大似然估計 30
2.2.2 貝葉斯估計 33
2.2.3 Parzen 窗 36
2.2.4 N k 近鄰估計法 38
第3 章非參數判別分類法 41
3.1 知識要點 41
3.2 實驗指導 44
3.2.1 兩分法 44
3.2.2 兩分法的設計 47
3.2.3 沒有不確定區域的兩分法 52
3.2.4 廣義線性判別函數的設計與實現 56
3.2.5 感知器算法的設計/實現 58
3.2.6 兩類問題Fisher 準則 62
3.2.7 基于距離的分段線性判別函數 68
3.2.8 支持向量機 74
第4 章聚類分析法 80
4.1 知識要點 81
4.2 實驗指導 84
4.2.1 距離測度 84
4.2.2 相似測度算法 90
4.2.3 基于匹配測度算法的實現 98
4.2.4 基于類間距離測度方法 103
4.2.5 聚類函數準則 106
4.2.6 基于*近鄰規則的聚類算法 108
4.2.7 基于*大*小距離聚類算法的實現 113
4.2.8 基于K-均值聚類算法實驗 116
第5 章特征提取與選擇 124
5.1 知識要點 124
5.2 實驗指導 128
5.2.1 基于距離的可分性判據 128
5.2.2 圖像的傅里葉變換二（旋轉性質） 130
5.2.3 基于熵函數的可分性判據 134
5.2.4 利用類均值向量提取特征 136
5.2.5 基于類平均向量中判別信息的*優壓縮的實現 141
5.2.6 增添特征法
……
展開全部
模式識別及MATLAB實現學習與實驗指導 作者簡介
作者主要承擔數字圖像處理，模式識別，信息傳輸理論等課程的教學工作。近幾年先后承擔了國家自然科學基金面上項目，湖北省科技攻關項目，海南科技廳項目，武漢市科技攻關項目，國家留學基金項目，交通部重點項目和企業合作項目30余項；在國內外學術刊物上發表學術論文60余篇，被SCI和EI收錄論文40余篇，出版教材3部。 獲武漢理工大學優秀碩士學位論文獎，優秀博士論文獎。
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