图书介绍

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模式识别原理
  • 孙亮，禹晶编著 著
  • 出版社： 北京：北京工业大学出版社
  • ISBN：9787563920334
  • 出版时间：2009
  • 标注页数：219页
  • 文件大小：11MB
  • 文件页数：228页
  • 主题词：模式识别－高等学校－教材

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图书目录

第1章 绪论1

1.1 基本概念1

1.2 基本问题3

1.3 模式识别系统6

1.4 模式识别方法7

第2章 贝叶斯分类器9

2.1 引言9

2.2 最小错误率贝叶斯决策9

2.3 最小风险贝叶斯决策12

2.4 判别函数与决策面15

2.5 正态分布贝叶斯决策的应用16

2.6 贝叶斯决策的扩展应用22

2.7 小结24

第3章 线性判别函数25

3.1 引言25

3.2 Fisher准则31

3.3 感知准则36

3.4 最小错分准则39

3.5 最小平方误差准则43

3.6 线性判别函数的扩展应用45

3.7 小结49

第4章 结构法模式识别50

4.1 模式基元50

4.2 结构描述方法52

4.3 句法分析54

4.4 结构匹配60

4.5 小结63

第5章 特征空间分析64

5.1 基本概念64

5.2 特征空间的距离准则65

5.3 特征空间的统计准则69

5.4 特征提取75

5.5 小结77

第6章 非参数模式识别方法78

6.1 最近邻法78

6.2 k近邻法79

6.3 基本非参数估计方法80

6.4 Parzen窗估计方法81

6.5 kN近邻估计方法84

6.6 小结84

第7章 聚类分析86

7.1 引言86

7.2 距离和相似系数87

7.3 层次聚类法90

7.4 有序样本聚类法97

7.5 小结102

第8章 K-L变换与应用103

8.1 K-L变换103

8.2 K-L展开式的性质与评价107

8.3 K-L变换的应用111

8.4 主分量分析法117

8.5 小结123

第9章 人工神经网络124

9.1 引言124

9.2 神经元125

9.3 单层感知器130

9.4 线性网络133

9.5 BP网络137

9.6 径向基函数网络143

9.7 Hopfield网络与联想记忆145

9.8 小结148

第10章 统计学习理论与支撑向量机149

10.1 引言149

10.2 机器学习问题基础149

10.3 统计学习理论152

10.4 支撑向量机155

10.5 多类分类问题168

10.6 支撑向量机的应用169

10.7 小结170

附录 模式识别实验171

实验1 贝叶斯分类器171

实验2 Fisher准则实验178

实验3 线性分类器设计185

实验4 BP神经网络分类器192

实验5 Hopfield神经网络分类器197

实验6 支撑向量机（SVM）分类器201

实验7 DCT变换及其应用206

实验8 基本PCA法分析208

实验9 k近邻法分类器设计210

实验10 层次聚类分析214

实验11 Parzen窗法分析216

参考文献219

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