模式识别及MATLAB实现
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￥ 23.56 6.2折 ￥ 38 全新
库存3件
作者杨杰 主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121321276
出版时间2017-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数232页
字数99999千字
定价38元
货号7560899
上书时间2024-07-02
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商品详情
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基本信息
书名:模式识别及MATLAB实现
定价：38元
作者:杨杰 主编
出版社：电子工业出版社
出版日期：2017-07-01
ISBN：9787121321276
字数：371000
页码：232
版次：1
装帧：平装
开本：16开
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编辑推荐
内容提要
本书主要介绍模式识别的基础知识、基本方法、程序实现和典型实践应用。全书共9章。章介绍模式识别的基本概念、基础知识；第2章介绍贝叶斯决策理论；第3章介绍概率密度函数的参数估计；第4章介绍非参数判别分类方法；第5章介绍聚类分析；第6章介绍特征提取与选择；第7章介绍模糊模式识别；第8章介绍神经网络在模式识别中的应用；第9章介绍模式识别的工程应用。每章的内容安排从问题背景引入，讲述基本内容和方法，到实践应用（通过MATLAB软件编程）。本书内容系统，重点突出，做到理论、应用与实际编程紧密结合，理论与实例并重。本书还配套有《模式识别及MATLAB实现——学习与实验指导》作为教材的补充，便于读者学习和上机实验；另配有电子课件，便于教师教学和学生自学。本书可作为高等院校电子信息工程、通信工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、生物医学工程、电气工程及其自动化等相关专业本科生的教材，以及信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、生物医学工程、光学工程和电子科学与技术等专业的研究生教材；也可作为从事小模式识别、人工智能和计算机应用研究与开发的工程技术人员的参考书。
目录
目 录章 绪论11.1 模式识别的基本概念11.1.1 生物的识别能力11.1.2 模式识别的概念21.1.3 模式识别的特点21.1.4 模式的描述方法及特征空间41.2 模式识别系统的组成和主要方法51.2.1 模式识别系统的组成51.2.2 模式识别的方法71.3 模式识别的应用91.3.1 文字识别91.3.2 语音识别101.3.3 指纹识别101.3.4 遥感图像识别111.3.5 医学诊断111.4 全书内容简介12习题及思考题13第2章 贝叶斯决策理论142.1 几个重要的概念142.2 几种常用的决策规则152.2.1 基于错误率的贝叶斯决策162.2.2 风险判别规则182.2.3 似然比判别规则202.2.4 Neyman-Pearson判别规则222.3 正态分布中的Bayes分类方法262.4 MATLAB程序实现33习题及思考题37第3章 概率密度函数的参数估计393.1 概率密度函数估计概述393.2 似然估计403.3 贝叶斯估计与贝叶斯学习423.4 非参数估计473.4.1 非参数估计的基本方法483.4.2 Parzen窗法503.4.3 -近邻估计法543.5 MATLAB示例55习题及思考题60第4章 非参数判别分类方法624.1 线性分类器624.1.1 线性判别函数的基本概念624.1.2 多类问题中的线性判别函数644.1.3 广义线性判别函数684.1.4 线性分类器的主要特性及设计步骤704.1.5 感知器算法744.1.6 Fisher线性判别函数794.2 非线性判别函数844.2.1 非线性判别函数与分段线性判别函数844.2.2 基于距离的分段线性判别函数854.3 支持向量机874.3.1 线性可分情况874.3.2 线性不可分情况894.4 MATLAB示例91习题及思考题94第5章 聚类分析955.1 模式相似性测度955.1.1 距离测度965.1.2 相似测度995.1.3 匹配测度1005.2 类间距离测度方法1025.2.1 短距离法1025.2.2 距离法1025.2.3 中间距离法1025.2.4 重心法1035.2.5 平均距离法（类平均距离法）1035.3 聚类准则函数1055.3.1 误差平方和准则1055.3.2 加权平均平方距离和准则1065.3.3 类间距离和准则1075.3.4 离散度矩阵1075.4 基于距离阈值的聚类算法1085.4.1 近邻规则的聚类算法1095.4.2 距离聚类算法1095.5 动态聚类算法1115.5.1 C-均值聚类算法1115.5.2 DATA聚类算法1155.6 MATLAB示例121习题及思考题126第6章 特征提取与选择1286.1 类别可分性判据1286.2 基于距离的可分性判据1296.3 按概率距离判据的特征提取方法1316.4 基于熵函数的可分性判据1346.5 基于Karhunen-Loeve变换的特征提取1356.5.1 Karhunen-Loeve变换1356.5.2 使用K-L变换进行特征提取1386.6 特征选择1416.6.1 次优搜索法1426.6.2 搜索法1436.7 MATLAB举例145习题及思考题147第7章 模糊模式识别1487.1 模糊数学的基础知识1487.1.1 集合及其特征函数1487.1.2 模糊集合1497.1.3 模糊集合的 水平截集1547.1.4 模糊关系及模糊矩阵1557.2 模糊模式识别方法1567.2.1 隶属度识别法1577.2.2 择近原则识别法1577.2.3 基于模糊等价关系的聚类方法1597.2.4 模糊C-均值聚类1617.3 MATLAB程序设计163习题及思考题165第8章 神经网络在模式识别中的应用1678.1 人工神经网络的基础知识1678.1.1 人工神经网络的发展历史1678.1.2 生物神经元1688.1.3 人工神经元1688.1.4 人工神经网络的特点1698.2 前馈神经网络1698.2.1 感知器1708.2.2 多层感知器1718.3 自组织特征映射网络1738.3.1 网络结构1738.3.2 网络的识别过程1748.3.3 网络的学习过程1748.4 径向基函数（RBF）神经网络1758.4.1 网络结构1758.4.2 径向基函数1768.4.3 网络的学习过程1768.5 深度学习1778.5.1 深度学习介绍1788.5.2 受限玻尔兹曼机1788.5.3 深度置信网络1808.5.4 卷积神经网络1818.6 MATLAB举例183习题及思考题188 第9章 模式识别的工程应用1909.1 基于BP神经网络的手写数字识别1909.1.1 整体方案设计1909.1.2 字符图像的特征提取1919.1.3 BP神经网络的设计1959.1.4 BP神经网络的训练1979.1.5 BP神经网络的识别1979.2 基于朴素贝叶斯的中文文本分类1989.2.1 文本分类原理1999.2.2 文本特征提取1999.2.3 朴素贝叶斯分类器设计2019.2.4 测试文本分类2029.3 基于PCA（主要成分分析）和SVM（支持向量机）的人脸识别2059.3.1 人脸图像获取2059.3.2 人脸图像预处理2069.3.3 人脸图像特征提取2079.3.4 SVM分类器的设计和分类2099.4 基于隐马尔科夫模型的语音识别2109.4.1 语音识别的原理2109.4.2 语音采集2119.4.3 语音信号的预处理2129.4.4 MFCC特征参数提取2169.4.5 HMM模型训练2179.4.6 识别处理218参考文献219
作者介绍
武汉理工大学博导，教授，湖北省通信学会常务理事。主要学术经历：教学：主要承担数字图像处理，模式识别，信息传输理论等课程的教学工作。科研：近几年先后承担了国家自然科学基金面上项目，湖北省科技攻关项目，海南科技厅项目，武汉市科技攻关项目，国家留学基金项目，交通部重点项目和企业合作项目30余项；在国内外学术刊物上发表学术论文60余篇，被SCI和EI收录论文40余篇，出版教材3部。获武汉理工大学硕士学位论文奖，博士论文奖。主要在研项目：多维信息融合及智能识别与预警研究，嵌入式系统的智能视频识别开发研究，无源雷达关键技术研究及自动数字视频跟踪软件系统开发等。
序言
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