模式识别与人工智能
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作者周润景 编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302486350
出版时间2018-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数387页
字数610千字
定价89元
货号SC:9787302486350
上书时间2024-12-13
商品详情
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作者简介:
周润景，内蒙古大学电信学院自动化系教授，中国电子学会不错会员，IEEE/EMBS会员。多年来一直从事EDA技术的研究。近五年主持参与航天部项目六项，在靠前外出版EDA设计专著20多部，发表论文50多篇，其中EI检索30多篇，近五年来为国防科工局所属单位培训军工电子系统可靠性设计、EMC设计、高速PCB设计1000多人次。在本项目中负责系统仿真。承担国家自然基金项目2项，教育部春晖计划项目2项，自治区自然基金项目1项，自治区高校科研项目2项，军工企业项目4项等。
内容简介:
《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》将模式识别与人工智能理论与实际应用相结合, 以酒瓶颜色分类为例, 介绍了各种算法理论及相应的 MATLAB实现程序。全书共分为10章, 包括模式识别概述、贝叶斯分类器的设计、判别函数分类器的设计、聚类分析、 模糊聚类、神经网络分类器设计、模拟退火算法的分类器设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计，覆盖了各种常用的模式识别技术。
目录:
第1章模式识别概述
1.1模式识别的基本概念
1.1.1模式的描述方法
1.1.2模式识别系统
1.2模式识别的基本方法
1.3模式识别的应用
习题
第2章贝叶斯分类器设计
2.1贝叶斯决策及贝叶斯公式
2.1.1贝叶斯决策简介
2.1.2贝叶斯公式
2.2基于最小错误率的贝叶斯决策
2.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策理论
2.2.2最小错误率贝叶斯分类的计算过程
2.2.3最小错误率贝叶斯分类的MATLAB实现
2.2.4结论
2.3最小风险贝叶斯决策
2.3.1最小风险贝叶斯决策理论
2.3.2最小错误率与最小风险的贝叶斯决策比较
2.3.3贝叶斯算法的计算过程
2.3.4最小风险贝叶斯分类的MATLAB实现
2.3.5结论
习题
第3章判别函数分类器设计
3.1判别函数简介
3.2线性判别函数
3.3线性判别函数的实现
3.4基于LMSE的分类器设计
3.4.1LMSE分类法简介
3.4.2LMSE算法原理
3.4.3LMSE算法步骤
3.4.4LMSE算法的MATLAB实现
3.4.5结论
3.5基于Fisher的分类器设计
3.5.1Fisher判别法简介
3.5.2Fisher判别法的原理
3.5.3Fisher分类器设计
3.5.4Fisher算法的MATLAB实现
3.5.5识别待测样本类别
3.5.6结论
3.6基于支持向量机的分类法
3.6.1支持向量机简介
3.6.2支持向量机基本思想
3.6.3支持向量机的几个
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