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模式识别与智能计算

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作者杨淑莹, 郑清春著

出版社电子工业出版社

ISBN9787121358661

出版时间2019-12

装帧其他

开本其他

定价78元

货号3381003

上书时间2024-11-15

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目录
本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论, 将其应用到模式识别领域中; 以一种新的体系, 系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为13章, 内容包括: 模式识别概述, 特征的选择与优化, 模式相似性测度, 基于概率统计的贝叶斯分类器设计, 判别函数分类器设计, 神经网络分类器设计, 决策树分类器设计, 粗糙集分类器设计, 聚类分析, 模糊聚类分析, 禁忌搜索算法聚类分析, 遗传算法聚类分析, 粒子群算法聚类分析, Memetic算法仿生计算。

内容摘要
本书广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,禁忌搜索算法聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。 本书内容新颖,实用性强,理论与实际应用密切结合,以手写数字识别为应用实例,介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码,为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

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