模式识别与人工智能(基于MATLAB) 第2版 徐宏伟 等 编 新华文轩网络书店 正版图书
人工智能 新华书店全新正版书籍
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作者徐宏伟、周润景、刘伟冰、张利军
出版社清华大学出版社
ISBN9787302660873
出版时间2024-06
版次2
装帧平装
开本其他
页数438页
字数687千字
定价99元
货号1203314695
上书时间2024-07-15
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商品详情
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- 商品描述
- 随着模式识别技术的迅猛发展，目前该技术已经成为当代高科技研究的重要领域之一，不仅取得了丰富的理论成果，而且其应用范围越来越广泛，几乎遍及各个学科领域.本书以实用性为宗旨，将理论与实践相结合，介绍了各种相关分类器设计。第1章介绍模式识别的概念、模式识别的方法及其应用。第2章讨论贝叶斯分类器的设计。首先介绍贝叶斯决策的概念，让读者对贝叶斯理论有所了解，然后介绍基于最小错误率和最小风险的贝叶斯分类器的设计，将理论应用到实践，让读者真正学会运用该算法解决实际问题。第3章讨论判别函数分类器的设计。判别函数包括线性判别函数和非线性判别函数，本章首先介绍判别函数的相关概念，然后介绍线性判别函数LMSE和Fisher分类器的设计及非线性判别函数SVM分类器的设计。第4章讨论聚类分析。聚类分析作为最基础的分类方法，涵盖了大量经典的聚类算法及衍生出来的改进算法。本章首先介绍相关理论知识，然后依次介绍K均值聚类、K均值改进算法、KNN聚类、PAM聚类、层次聚类及ISODATA分类器设计。第5章讨论模糊聚类分析。首先介绍模糊逻辑的发展、模糊数学理论、模糊逻辑与模糊推理等一整套模糊控制理论，然后介绍模糊分类器、模糊C均值分类器、模糊ISODATA分类器设计。第6章讨论模拟退火算法聚类设计。首先介绍模拟退火算法的基本原理、基本过程，然后介绍其分类器的设计。第7章介绍遗传算法聚类设计，包括遗传算法原理及遗传算法分类器设计的详细过程。第8章介绍蚁群算法聚类设计，包括蚁群算法的基本原理、基于蚁群基本算法的分类器设计和改进的蚁群算法MMAS的分类器设计。第9章介绍粒子群算法聚类设计，包括粒子群算法的运算过程、进化模型、原理及其模式分类的设计过程。第10章介绍免疫算法聚类设计，包括免疫算法的原理、流程、特点、关键参数说明和实现。第11章介绍禁忌搜索算法，包括禁忌搜索算法的理论和应用。第12章讨论神经网络聚类设计。首先介绍神经网络的概念及其模型等理论知识，然后介绍基于BP网络、Hopfield网络、RBF网络、GRNN、小波神经网络、卷积神经网络、模糊神经网络、自组织竞争网络、SOM网络、LVQ网络、PNN、CPN的分类器设计。在读者掌握基础理论后,通过实例可以了解算法的实现思路和方法; 进一步掌握核心代码编写,就可以很快掌握模式识别技术。
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