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模式識別及航空航天應用 版權信息
- ISBN：9787512441255
- 條形碼：9787512441255 ; 978-7-5124-4125-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
模式識別及航空航天應用 內容簡介
本書是介紹模式識別技術的基礎教材，包含理論、實驗和應用三方面的內容。理論知識以統計模式識別為主，包括線性分類器、非線性分類器、特征提取、非監督聚類、神經網絡等，立足經典理論和現代方法；實驗部分圍繞“衛星目標識別”這一綜合項目，設計了一整套層次遞進的實驗內容，理論支撐實踐，實踐深化理論；應用部分結合航空航天實際工程案例對理論進行應用分析，實現了模式識別理論與實際工程應用的深度融合。 本書可以作為“航空航天+智能”交叉類專業以及人工智能、電子信息、自動化、計算機等相關專業的本科生或研究生教材，也可以供人工智能相關的研究人員、學生和工程技術人員閱讀參考。
模式識別及航空航天應用 目錄
第1章 緒論
1.1 模式與模式識別
1.2 模式識別的方法和發展歷史
1.2.1 模式識別的主要方法
1.2.2 模式識別的發展史
1.3 模式識別系統基本框架和構成
1.4 有監督和無監督模式識別
1.4.1 有監督模式識別
1.4.2 無監督模式識別
1.5 模式識別系統舉例
1.6 模式識別系統的性能評價
1.6.1 有監督模式識別系統性能評價
1.6.2 無監督模式識別系統性能評價
小結
習題
參考文獻
第2章 線性分類器
2.1 線性分類器基礎
2.1.1 線性判別函數
2.1.2 線性分類器設計的一般步驟
2.1.3 廣義線性判別函數
2.1.4 多類問題
2.2 垂直平分分類器
2.3 Fisher投影準則
2.4 感知準則
2.4.1 線性可分
2.4.2 感知器模型
2.4.3 解向量與解區
2.4.4 感知準則函數
2.4.5 梯度下降法
2.5 *小錯分樣本準則
2.6 *小平方誤差準則
小結
習題
參考文獻
第3章 貝葉斯分類器
3.1 貝葉斯決策概述
3.1.1 統計分類
3.1.2 先決條件
3.1.3 貝葉斯決策
3.1.4 錯誤率概念
3.2 *小錯誤率貝葉斯決策
3.3 *小風險貝葉斯決策
3.4 *小*大貝葉斯決策
3.5 正態分布時的統計決策
3.5.1 正態分布
3.5.2 多元正態分布下的*小錯誤率貝葉斯決策
3.6 分類器的錯誤率
3.6.1 錯誤率的理論計算
3.6.2 錯誤率上界
3.7 樸素貝葉斯分類器和貝葉斯網絡
3.7.1 樸素貝葉斯分類器
3.7.2 半樸素貝葉斯分類器
3.7.3 貝葉斯網絡
小結
習題
參考文獻
第4章 非線性分類器
4.1 近鄰法
……
第5章 特征選擇與特征提取
第6章 無監督分類器
第7章 經典神經網絡分類器
第8章 卷積神經網絡
第9章 模式識別實驗
第10章 模式識別的航空航天應用
展開全部
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