模式识别 钟珞 武汉大学出版社
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湖北武汉
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作者钟珞
出版社武汉大学出版社
ISBN9787307052307
出版时间2006-09
定价25元
上书时间2012-07-11
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商品详情
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- 商品描述
- 出版社：武汉大学出版社 ·版次：1 ·页码：263 ·装帧：平装 ·出版日期：2006-09-01 ·开本： ·ISBN：9787307052307 ·商品序号：394173 ·主编： ·译者： ·作者：钟珞，潘昊，封筠，何平 主编 ·商品定价：￥25.00 本书作为普通高等院校计算机信息安全专业本科生的专用教材，从实用角度阐述了模式识别的基本原理、概念和技术方法。 全书共9章，第1章介绍了模式识别的基本概念；第2章阐述了贝叶斯决策理论；第3章介绍了线性与非线性判别函数；第4章介绍了近邻法则和集群的知识；第5章介绍了数据聚类的方法；第6章介绍了特征抽取和选择策略；第7章介绍了统计学习与支持向量机方法；第8章介绍了句法分析及句法结构模式识别方法；第9章进行了模式识别典型实例分析。 本书是一本注重系统性、科学性的教材，内容丰富，实用性强，可作为计算机与信息安全专业以及其他相关专业的本科教材，也可作为信息安全领域软件开发人员的技术参考书。第1章 绪论1.1 模式与模式识别的概念1.2 模式识别的研究方法1.3 模式识别的发展与应用1.4 本书内容的安排第2章 贝叶斯决策理论2.1 贝叶斯决策的基本概念2.2 几种常用的决策规则2.3 正态分布时的统计决策2.4 离散情况的贝叶斯决策2.5 概率密度函数估计2.6 分类错误率的计算2.7 本章小结练习题第3章 线性与非线性判别函数3.1 感知准则函数3.2 最小平方误差准则与最小错分样本数准则 3.3 Fisher线性判别准则3.4 分段线性判别函数的基本概念3.5 二次判别函数3.6 本章小结练习题第4章 近邻法则和集群4.1 最近邻法4.2 k近邻法及模糊k近邻分类器4.3 关于近邻法则的讨论4.4 改进的近邻法4.5 集群4.6 本章小结练习题第5章 数据聚类5.1 数据聚类的三个要点5.2 模式相似性测度及标准化5.3 聚类的准则函数5.4 分级聚类算法5.5 动态聚类法5.6 聚类有效性分析5.7 本章小结练习题第6章 特征抽取和选择6.1 特征抽取和选择的基本概念6.2 类别可分离性判据6.3 特征抽取方法6.4 特征选择方法6.5 本章小结练习题第7章 统计学习理论与支持向量机方法7.1 机器学习的基本问题与方法7.2 统计学习理论的核心内容7.3 支持向量机7.4 本章小结练习题第8章 句法分析及句法结构模式识别方法8.1 形式语言理论概述8.2 正规语言的句法分析方法8.3 算子优先算法8.4 CYK算法8.5 Earley算法8.6 随机文法8.7 属性文法8.8 本章小结练习题第9章 模式识别技术应用实例9.1 指纹识别系统应用实例9.2 IC卡应用实例9.3 入侵检测系统应用实例9.4 字符识别应用实例9.5 本章小结 练习题参考文献
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