全新正版 模式识别/人工智能前沿技术丛书 张向荣 9787560653464 西安电子科技大学出版社
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作者张向荣
出版社西安电子科技大学出版社
ISBN9787560653464
出版时间2019-08
装帧平装
开本16开
定价40元
货号30723904
上书时间2023-04-11
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商品详情
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商品简介
本书前几章着重讨论监督学习即已知训练样本及其类别条件下分类器的设计方法。在此之后介绍无监督模式识别，然后讲解模式识别系统中，特征提取和选择的准则和算法。第二部分介绍现代模式识别，其中包含支撑矢量机、组合分类器以及半监督学习。第三部分中讨论了深度学习模式识别。从现有的深度神经网络出发再到强化学习、宽度学习、图卷积网络等。并在*后，以实例的形式给出模式识别在各个领域中的应用，加深读者对模式识别方法更直观的认识。
作者简介
西安电子科技大学教授、博士生导师．现任人工智能学院智能所党支部书记。遥感影像解译研究中心主任。 “智能信息处理科学与技术”高等学校学科创新引智基地（“111计划”）副主任、IEEE高级会员、IEEE 遥感科学学会西安分会副主席、IEEE智能计算学会西安分会秘书、空天大数据与人工智能专委会常委、视觉大数据专委会委员、智能科学国际会议(ICIS2017)程序委员会委员、IEEE 地理科学与遥感国际会议 (IGARSS 2016, IGARSS 2017 )分会主席、IEEE 亚太区会议（TENCON 2016）分会主席。主要研究方向为模式识别、机器学习、图像分析与理解等。
目录
第一部分经典模式识别
第1章模式识别概述
1.1模式识别的基本概念
1.2模式识别系统
1.2.1信息获取
1.2.2数据处理
1.2.3特征选择和提取
1.2.4分类识别和分类决策
1.2.5模式识别系统实例
1.3模式识别的历史与现状
1.4模式识别方法
1.4.1模板匹配
1.4.2统计模式识别
1.4.3结构句法模式识别
1.4.4模糊模式识别方法
1.4.5人工神经网络方法
1.5模式识别应用领域
1.5.1文本识别
1.5.2语音识别
1.5.3指纹识别
1.5.4视频识别
习题
参考文献
第2章贝叶斯决策
2.1最小错误率贝叶斯决策
2.2最小风险贝叶斯决策
2.3判别函数和决策面
2.4正态分布下的贝叶斯决策
2.4.1正态分布概率密度函数的定义
2.4.2多元正态概率型下的贝叶斯
分类器
习题
参考文献
第3章线性和非线性判别分析
3.1Fisher线性判别分析
3.2感知器准则
3.2.1基本概念
3.2.2感知准则函数及其学习方法
3.3广义线性判别分析
3.4k近邻
3.4.1k近邻算法简介
3.4.2k近邻算法模型
3.4.3k近邻算法中距离度量
3.4.4k近邻算法中k值的选择
3.4.5k近邻算法分类决策规则
3.5决策树
3.5.1问题集
3.5.2决策树分支准则
3.5.3停止分支准则
3.5.4类分配规则
……
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