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模式識(shí)別原理與應(yīng)用

出版社：西安電子科技大學(xué)出版社出版時(shí)間：2008-02-01
開本： 16開 頁數(shù)： 279
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模式識(shí)別原理與應(yīng)用 版權(quán)信息

模式識(shí)別原理與應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書系統(tǒng)闡述了模式識(shí)別原理與方法，并在此基礎(chǔ)上介紹了模式識(shí)別的應(yīng)用。
本書分為兩大部分：基礎(chǔ)部分主要包括統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、結(jié)構(gòu)模式識(shí)別、模糊模式識(shí)別、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別和多分類器融合等內(nèi)容；應(yīng)用部分主要包括文本分類、語音識(shí)別、圖像識(shí)別和視頻識(shí)別等內(nèi)容。
　　本書將理論與實(shí)際相結(jié)合，有利于讀者加深對(duì)理論方法的理解，可使讀者較系統(tǒng)地掌握模式識(shí)別的理論精髓和相關(guān)技術(shù)。書中給出的應(yīng)用實(shí)例，為科研人員應(yīng)用模式識(shí)別方法解決相關(guān)領(lǐng)域的實(shí)際問題提供了具體思路和方法。同時(shí)，本書緊跟學(xué)科發(fā)展前沿，介紹了一些*新的研究成果，如獨(dú)立分量分析、核方法和多分類器融合等。
　　本書可以作為電子科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、自動(dòng)化科學(xué)、信息工程專業(yè)以及相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生的模式識(shí)別課程教材，同時(shí)也可供相關(guān)領(lǐng)域的研究人員參考。

模式識(shí)別原理與應(yīng)用 目錄

第1章 緒論
　1.1 模式識(shí)別的基本概念
　1.2 模式識(shí)別系統(tǒng)
　1.3 模式識(shí)別的基本方法
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第2章 貝葉斯決策理論
　2.1 分類器的描述方法
　　2.1.1 基本假設(shè)
　　2.1.2 模式分類器的描述
　2.2 *大后驗(yàn)概率判決準(zhǔn)則
　　2.2.1 判決準(zhǔn)則
　　2.2.2 錯(cuò)誤概率
　2.3 *小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯判決準(zhǔn)則
　2.4 NeymanPerson判決準(zhǔn)則
　2.5 *小*大風(fēng)險(xiǎn)判決準(zhǔn)則
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第3章 概率密度函數(shù)估計(jì)
　3.1 概率密度函數(shù)估計(jì)概述
　3.2 參數(shù)估計(jì)的基本概念與評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
　　3.2.1 參數(shù)估計(jì)的基本概念
　　3.2.2 參數(shù)估計(jì)的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則
　3.3 概率密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)
　　3.3.1 *大似然估計(jì)
　　3.3.2 貝葉斯估計(jì)
　　3.3.3 貝葉斯學(xué)習(xí)
　3.4 概率密度函數(shù)的非參數(shù)估計(jì)
　　3.4.1 非參數(shù)估計(jì)的基本原理
　　3.4.2 Parzen窗法
　　3.4.3 kN步鄰法
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第4章 線性判別分析
　4.1 線性判別函數(shù)
　　4.1.1 線性判別函數(shù)的幾何意義
　　4.1.2 廣義線性判別函數(shù)
　　4.1.3 線性判別函數(shù)設(shè)計(jì)的一般步驟
　4.2 線性分類器
　　4.2.1 基于錯(cuò)誤概率的線性分類器
　　4.2.2 Fisher線性判決
　　4.2.3 感知準(zhǔn)則函數(shù)
　　4.2.4 *小平方誤差準(zhǔn)則函數(shù)
　　4.2.5 決策樹
　4.3 分段線性分類器
　　4.3.1 分段線性分類器的定義
　　4.3.2 分段線性距離分類器
　　4.3.3 分段線性分類器設(shè)計(jì)的一般
　4.4 近鄰分類器
　　4.4.1 *近鄰法
　　4.4.2 k-近鄰法
　習(xí)題
　參考文獻(xiàn)
第5章 特征提取和選擇
第6章 聚類分析
第7章 結(jié)構(gòu)模式識(shí)別
第8章 模糊模式識(shí)別
第9章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識(shí)別
第10章 多分類器融合
第11章 文本分類
第12章 語音識(shí)別
第13章 圖像識(shí)別
第14章 視頻識(shí)別
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