模式识别

出版时间：2001-7  出版社：清华大学出版社  作者：边肇祺  页数：230  
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内容概要

　　《模式识别》是在我们十余年来对大学本科生和研究生讲授《模式识别》课程的基础上，结合近年一些国外教材和我们的模式识别研究成果编写而成，可作为大学本科和研究生学习模式识别课程的参考书。　　虽然近年有许多新的模式识别研究方法提出，但模式识别的基础仍是由决策论方法（统计方法）和结构方法（句法方法）两大部分构成。因此，《模式识别》主要介绍统计识别方法和句法方法的基本理论和方法。《模式识别》共有14章，第1章引论，介绍模式识别的研究内容和研究方法；第2章至第6章介绍统计模式识别方法；第7章至第11章介绍句法模式识别方法；第12章介绍把句法模式识别推广到句法知识系统，从而是实现基于知识的模式识别；第13章介绍模糊集论在模式识别中的应用，指出模式识别的模糊本质；第14章介绍人工神经网络在模式识别中的应用，提出用模式识别的观点研究究神经网络，使前馈神经网络透明化。

书籍目录

第1章　引论1.1　模式和模式识别1.2　模式识别的发展和应用1.3　模式识别的研究方法第2章　线性判别函数2.1　线性判别函数和决策面2.2　感知准则函数要梯度下降法2.3　固定增量算法及其收敛性2.4　最小平方误差准则函数2.5　多类情况下的线性判别函数和固定增量算法2.6　分段线性判别函数2.7　Fisher线性判别函数2.8　支持向量机第3章　Bayes决策理论3.1　最小错误概率的Bayes决策3.2　最小风险的Bayes决策3.3　Neyman-Pearson决策3.4　最小最大决策3.5　Bayes分类器和判别函数3.6　正态分布时的Bayes决策法则3.7　离散情况的ayes决策第4章　概率总体的估计4.1　参数估计4.2　非参数技术第5章　近邻法则和集群5.1　近邻法则5.2　集群第6章　模式特征的抽取和选择6.1　概述6.2　离散的Karhuner-Loeve变换6.3　多个分布的特征选择6.4　特征抽取方法举例第7章　结构模式识别方法和形式语言……第8章　形式语言在模式识别中的发展第9章　句法分析第10章　句法结构模式识别方法的发展第11章　文法推断和基元选择第12章　句法模式识别与专家系统的关系第13章　模糊集论在模式识别中的应用第14章　人工神经网络在模式识别中的应用主要参考文献