模式识别的理论与方法

出版时间：2004-12  出版社：武汉大学出版社  作者：舒宁  页数：182  
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内容概要

　　本书是为适应遥感科学与技术、摄影测量与遥感、遥感信息工程等专业方向本科生教学的需要，并结合近年来有关科研工作的成果和目前国内外遥感影像计算机处理的研究进展而编写的，包括了模式识别的四个方面，即统计模式识别、模糊模式识别、句法模式识别和智能模式识别的基本理论和方法，论述的重点在统计模式识别。

书籍目录

前言第一章概论第二章贝叶斯决策理论第一节基于最小错误率的贝叶斯判别法第二节基于贝叶斯公式的几种判别规则第三节正态分布模式的统计决策第四节概率密度函数的估计第五节贝叶斯分类器的错误概率第三章判别函数与确定性分类器第一节线性判别函数与广义线性判别函数第二节广义线性判别函数的二分能力第三节感知器算法第四节最小平方误差算法第五节多类模式的分类器迭代算法第六节势函数法第四章聚类分析第一节按距离聚类的概念第二节模式相似性测度与聚类准则第三节聚类算法第四节对聚类的评价第五章模式特征分析与选取第一节描述模式分布状态的测度第二节特征提取的方法第三节离散K-L变换第四节利用K-L变换的分类特征提取第五节增维问题第六章模糊集合理论在模式识别中的应用第一节引言第二节模糊子集第三节模糊集的简单运算、模糊度与模糊关系第四节隶属函数的确定第五节模糊集理论在模式识别中的应用第七章句法模式识别第一节形式语言基础和文法第二节一维及高维文法第三节基元提取和文法推断第四节句法分析和自动机识别第八章人工神经网络在模式识别中的应用第一节人工神经网络概述第二节前馈神经网络及其主要算法第三节Hopfield网络第四节自适应共振理论神经网络第五节自组织特征映射神经网络附录参考文献