图书介绍

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黄凤岗，宋克欧编著（黑龙江东方学院计算机学部）著
出版社：哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社
ISBN：781007721X
出版时间：1998
标注页数：168页
文件大小：4MB
文件页数：175页
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图书目录

第一章绪论1

1．1 模式识别的概念1

1．2 模式识别的方法2

第二章贝叶斯分类器5

2．1 最小错误率贝叶斯决策5

2．2 最小风险贝叶斯决策9

2．3 贝叶斯分类器的错误率12

2．4 聂曼-皮尔逊决策17

2．5 均值向量和协方差矩阵的估计21

2．6 概率密度的函数逼近23

2．7 正态分布模式的贝叶斯分类器26

第三章线性分类器30

3．1 线性判别函数的基本概念31

3．2 最小距离分类器33

3．3 感知器准则函数34

3．4 平方误差准则函数40

3．5 多类模式的线性分类器46

3．6 人工神经网络概述49

4．1 近邻法55

第四章非线性分类器55

4．2 前向多层神经网络57

4．2．1 引言57

4．2．2 BP算法59

4．2．3 影响BP算法若干因素的讨论65

4．2．4 网络学习的技巧68

4．3 最优化算法70

4．3．1 模拟退火算法70

4．3．2 遗传算法72

4．4 遗传BP算法75

4．5 高阶神经网络76

第五章聚类分析80

5．1 模式相似性测度和聚类准则80

5．2 分级聚类法82

5．3 c-均值算法85

5．4 Kohonen聚类网络88

5．5 ISODATA算法91

5．6 自适应聚类网络93

5．7 聚类分析的遗传算法方法96

第六章模糊模式识别98

6．1 模糊数学的基本知识99

6．1．1 模糊集合99

6．1．2 模糊关系102

6．2 模糊识别的直接方法108

6．3 模糊BP网110

6．4 基于模糊等价关系的聚类分析111

6．5 模糊c-均值算法115

6．6 模糊Kohonen聚类网络117

第七章特征选择与提取119

7．1 类别可分性准则120

7．1．1 基于距离的可分性准则121

7．1．2 基于熵函数的可分性准则122

7．2 特征选择124

7．3 基于距离可分性准则的特征提取126

7．4 基于K-L变换的特征提取129

7．4．1 离散K-L展开式129

7．4．2 基于K-L变换的数据压缩131

7．4．3 基于K-L变换的特征提取134

7．5 基于神经网络的特征提取136

7．5．1 最大主分量的自适应提取137

7．5．2 多主分量的自适应提取139

第八章　图象特征形成145

8．1 图象分割146

8．1．1 阈值分割技术147

8．1．2 区域生长技术148

8．1．3 区域的分裂与合并技术149

8．1．4 边缘检测与边界跟踪技术151

8．2 线特征描述157

8．2．1 分段折线拟合157

8．2．2 曲线拟合158

8．2．3 Hough变换159

8．2．4 付里叶描绘子161

8．3 区域特征描述164

8．3．1 几何特征164

8．3．2 矩165

参考文献168