模式识别原理与应用

出版时间：2008-2  出版社：西安电科大  作者：李弼程  页数：279  
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内容概要

　　《高等学校电子与通信类专业十一五规划教材：模式识别原理与应用》将理论与实际相结合，有利于读者加深对理论方法的理解，可使读者较系统地掌握模式识别的理论精髓和相关技术。给出的应用实例，为科研人员应用模式识别方法解决相关领域的实际问题提供了具体思路和方法。同时，《高等学校电子与通信类专业十一五规划教材?模式识别原理与应用》紧跟学科发展前沿，介绍了一些最新的研究成果，如独立分量分析、核方法和多分类器融合等。　　《高等学校电子与通信类专业十一五规划教材?模式识别原理与应用》系统阐述了模式识别原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用。　　《高等学校电子与通信类专业十一五规划教材?模式识别原理与应用》分为两大部分：基础部分主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等内容；应用部分主要包括文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等内容。

书籍目录

第1章 绪论1.1 模式识别的基本概念1.2 模式识别系统1.3 模式识别的基本方法习题参考文献第2章 贝叶斯决策理论2.1 分类器的描述方法2.1.1 基本假设2.1.2 模式分类器的描述2.2 最大后验概率判决准则2.2.1 判决准则2.2.2 错误概率2.3 最小风险贝叶斯判决准则2.4 NeymanPerson判决准则2.5 最小最大风险判决准则习题参考文献第3章 概率密度函数估计3.1 概率密度函数估计概述3.2 参数估计的基本概念与评价准则3.2.1 参数估计的基本概念3.2.2 参数估计的评价准则3.3 概率密度函数的参数估计3.3.1 最大似然估计3.3.2 贝叶斯估计3.3.3 贝叶斯学习3.4 概率密度函数的非参数估计3.4.1 非参数估计的基本原理3.4.2 Parzen窗法3.4.3 kN步邻法习题参考文献第4章 线性判别分析4.1 线性判别函数4.1.1 线性判别函数的几何意义4.1.2 广义线性判别函数4.1.3 线性判别函数设计的一般步骤4.2 线性分类器4.2.1 基于错误概率的线性分类器4.2.2 Fisher线性判决4.2.3 感知准则函数4.2.4 最小平方误差准则函数4.2.5 决策树4.3 分段线性分类器4.3.1 分段线性分类器的定义4.3.2 分段线性距离分类器4.3.3 分段线性分类器设计的一般4.4 近邻分类器4.4.1 最近邻法4.4.2 k-近邻法习题参考文献第5章 特征提取和选择第6章 聚类分析第7章 结构模式识别第8章 模糊模式识别第9章 神经网络模式识别第10章 多分类器融合第11章 文本分类第12章 语音识别第13章 图像识别第14章 视频识别

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《高等学校电子与通信类专业十一五规划教材•模式识别原理与应用》可以作为电子科学、计算机科学、自动化科学、信息工程专业以及相关专业的高年级本科生和研究生的模式识别课程教材，同时也可供相关领域的研究人员参考。

用户评论 (总计2条)

•   买的图书还行，纸张质量有待提高
•   没有相关知识背景的人基本看不明白