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十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩

包郵 十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩

作者：楊淑瑩
出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2018-01-01
開本： 其他 頁數(shù)： 308
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十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩 版權(quán)信息

  • ISBN：9787121358661
  • 條形碼：9787121358661 ; 978-7-121-35866-1
  • 裝幀：一般膠版紙
  • 冊數(shù)：暫無
  • 重量：暫無
  • 所屬分類：>

十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩 本書特色

本書內(nèi)容新穎，實用性強，理論與實際應(yīng)用密切結(jié)合，以手寫數(shù)字識別為應(yīng)用實例，介紹理論運用于實踐的實現(xiàn)步驟及相應(yīng)的Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術(shù)人員對相關(guān)理論的應(yīng)用提供借鑒。

十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩 內(nèi)容簡介

本書廣泛吸取統(tǒng)計學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、人工智能、群智能計算等學(xué)科的優(yōu)選思想和理論，將其應(yīng)用到模式識別領(lǐng)域中；以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹模式識別的理論、方法及應(yīng)用。全書分為14章，內(nèi)容包括：模式識別概述，特征的選擇與優(yōu)化，模式相似性測度，基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器設(shè)計，判別函數(shù)分類器設(shè)計，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），決策樹分類器設(shè)計，粗糙集分類器設(shè)計，聚類分析，模糊聚類分析，忌搜索算法聚類分析，遺傳算法聚類分析,蟻群算法聚類分析,粒子群算法聚類分析。 本書內(nèi)容新穎，實用性強，理論與實際應(yīng)用密切結(jié)合，以手寫數(shù)字識別為應(yīng)用實例，介紹理論運用于實踐的實現(xiàn)步驟及相應(yīng)的Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術(shù)人員對相關(guān)理論的應(yīng)用提供借鑒。

十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩 目錄

目錄

第1章模式識別概述

11模式識別的基本概念

12統(tǒng)計模式識別

121統(tǒng)計模式識別研究的主要問題

122統(tǒng)計模式識別方法簡介

13分類分析

131分類器設(shè)計

132分類器的選擇

133訓(xùn)練與學(xué)習(xí)

14聚類分析

141聚類的設(shè)計

142基于試探法的聚類設(shè)計

143基于群體智能優(yōu)化算法的聚類設(shè)計

15模式識別的應(yīng)用

本章小結(jié)

習(xí)題1

第2章特征的選擇與優(yōu)化

21特征空間優(yōu)化設(shè)計問題

22樣本特征庫初步分析

23樣品篩選處理

24特征篩選處理

25特征評估

26基于主成分分析的特征提取

27特征空間描述與分析

271特征空間描述

272特征空間分布分析

28手寫數(shù)字特征提取與分析

281手寫數(shù)字特征提取

282手寫數(shù)字特征空間分布分析

本章小結(jié)

習(xí)題2

第3章模式相似性測度

31模式相似性測度的基本概念

32距離測度分類法

321模板匹配法

322基于PCA的模板匹配法

323馬氏距離分類

本章小結(jié)

習(xí)題3

第4章基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器設(shè)計

41貝葉斯決策的基本概念

411貝葉斯決策所討論的問題

412貝葉斯公式

42基于*小錯誤率的貝葉斯決策

43基于*小風險的貝葉斯決策

44貝葉斯決策比較

45基于*小錯誤率的貝葉斯分類實現(xiàn)

46基于*小風險的貝葉斯分類實現(xiàn)

本章小結(jié)

習(xí)題4

第5章判別函數(shù)分類器設(shè)計

51判別函數(shù)的基本概念

52線性判別函數(shù)

53線性判別函數(shù)的實現(xiàn)

54感知器算法

55Fisher分類

56基于核的Fisher分類

57支持向量機

本章小結(jié)

習(xí)題5

第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

61人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理

611人工神經(jīng)元

612人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

613神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程

614人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別問題上的優(yōu)勢

62BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

621BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念

622BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

63徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RBF)

631徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念

632徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

64自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

641自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念

642自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

65概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PNN)

651概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念

652概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

66對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CPN)

661對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念

662對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

67反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Hopfield)

671Hopfield網(wǎng)絡(luò)的基本概念

672Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計

本章小結(jié)

習(xí)題6

第7章決策樹分類器設(shè)計

71決策樹的基本概念

72決策樹分類器設(shè)計

本章小結(jié)

習(xí)題7

第8章粗糙集分類器設(shè)計

81粗糙集理論的基本概念

82粗糙集在模式識別中的應(yīng)用

83粗糙集分類器設(shè)計

本章小結(jié)

習(xí)題8

第9章聚類分析

91聚類的設(shè)計

92基于試探的未知類別聚類算法

921*臨近規(guī)則的試探法

922*大*小距離算法

93層次聚類算法

931*短距離法

932重心法

94動態(tài)聚類算法

941K均值算法

942迭代自組織的數(shù)據(jù)分析算法（ISODATA）

95模擬退火聚類算法

951模擬退火的基本概念

952基于模擬退火思想的改進K均值聚類算法

本章小結(jié)

習(xí)題9

第10章模糊聚類分析

101模糊集的基本概念

10２模糊集運算

10２1模糊子集運算

10２2模糊集運算性質(zhì)

10３模糊關(guān)系

104模糊集在模式識別中的應(yīng)用

105基于模糊的聚類分析

本章小結(jié)

習(xí)題10

第11章遺傳算法聚類分析

111遺傳算法的基本原理

11２遺傳算法的構(gòu)成要素

1121染色體的編碼

1122適應(yīng)度函數(shù)

1123遺傳算子

113控制參數(shù)的選擇

11４基于遺傳算法的聚類分析

本章小結(jié)

習(xí)題11

第12章粒子群算法聚類分析

121粒子群算法的基本原理

122基于粒子群算法的聚類分析

本章小結(jié)

習(xí)題12

第13章Memetic算法仿生計算

131Memetic算法

132Memetic算法仿生計算在聚類分析中的應(yīng)用

本章小結(jié)

習(xí)題13

參考文獻


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十二五普通高等教育本科重量規(guī)劃教材模式識別與智能計算/MATLAB技術(shù)實現(xiàn)(第4版)/楊淑瑩 作者簡介

楊淑瑩 博士學(xué)位，天津理工大學(xué)計算機科學(xué)與工程學(xué)院教授，碩士研究生導(dǎo)師，天津市“教學(xué)名師”，中國圖像圖形學(xué)學(xué)會第五屆理事會學(xué)術(shù)委員會委員。 多年來在圖像、語音、時間序列等方面進行模式識別相關(guān)工作的深入研究，涉及模式識別，數(shù)字圖像處理、信號與信息處理、智能計算等領(lǐng)域。承擔并完成*家級、市級自然科學(xué)基金項目多項，獲得天津市科學(xué)技術(shù)進步獎2項，發(fā)表論文50多篇；撰寫專著6部。現(xiàn)任*家級精品課、*家級精品資源共享課負責人；主編教材獲得*家級“十一五”規(guī)劃教材和*家級“十二五”規(guī)劃教材；獲得市級教學(xué)成果獎3項。

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