| 作 者： | 杨淑莹 |
| 出版社： | 电子工业出版社 |
| 丛编项： | |
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| 标 签： | 人工智能 |
| ISBN | 出版时间 | 包装 | 开本 | 页数 | 字数 |
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| 未知 | 暂无 | 暂无 | 未知 | 0 | 暂无 |
第1章 模式识别概述
1.1 模式识别的基本慨念
1.2 特征空间优化设计问题
1.3 分类器设计
1.3.1 分类器设计基本方法
1.3.2 判别函数
1.3.3 分类器的选择
1.3.4 训练与学习
1.4 聚类设计
1.5 模式识别的应用
本章小结
习题1
第2章 特征的选择与提取
2.1 样本特征库初步分析
2.2 样品筛选处理
2.3 特征筛选处理
2.3.1 特征相关分析
2.3.2 特征选择及搜索算法
2.4 特征评估
2.5 基于主成分分析的特征提取
2.6 特征空间描述与分析
2.6.1 特征空间描述
2.6.2 特征空间分布分析
2.7 手写数字特征提取与分析
2.7.1 手写数字特征提取
2.7.2 手写数字特征空间分布分析
本章小结
习题2
第3章 模式相似性测度
3.1 模式相似性测度的基本概念
3.2 距离测度分类法
3.2.1 模板匹配法
3.2.2 基于PCA的模板匹配法
3.2.3 基于类中心的欧式距离法分类
3.2.4 马氏距离分类
3.2.5 夹角余弦距离分类
3.2.6 二值化的夹角余弦距离法分类
3.2.7 二值化的Tanimoto测度分类
本章小结
习题3
第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计
4.1 贝叶斯决策的基本概念
4.1.1 贝叶斯决策所讨论的问题
4.1.2 贝叶斯公式
4.2 基于最小错误率的贝叶斯决策
4.3 基于最小风险的贝叶斯决策
4.4 贝叶斯决策比较
4.5 基于二值数据的贝叶斯分类实现
4.6 基于最小错误率的贝叶斯分类实现
4.7 基于最小风险的贝叶斯分类实瑚
本章小结
习题4
第5章 判别函数分类器设计
5.1 判别函数的基本概念
5.2 线性判别函数
5.3 线性判别函数的实现
5.4 感知器算法
5.5 增量校正算法
5.6 LMSE验证可分性
5.7 LMSE分类算法
5.8 Fishe-r分类
5.9 基于核的Fisher分类
5.10 线性分类器实现分类的局限
5.11 非线性判别函数
5.12 分段线性判别函数
5.13 势函数法
5.14 支持向量机
本章小结
习题5
第6章 神经网络分类器设计
6.1 人工神经网络的基本原理
6.1.1 人工神经元
……
第7章 决策树分类器
第8章 粗糙集分类器
第9章 聚类分析
第10章 模糊聚类分析
第11章 遗传算法聚类分析
第12章 蚁群算法聚类分析
第13章 粒子群算法聚类分析
参考文献
