模式识别与智能计算 — MATLAB 技术实现 第4版 PDF 文档

Question

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、 群体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。

全书共分为 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, 遗传算法聚类分析, 粒子群算法聚类分析, Memetic 算法仿生计算。 书中所述理论知识均提供实现步骤、 示范性代码及验证实例的效果图示, 以达到理论与实践相结合的目的。

本书可作为高等院校计算机工程、 信息工程、 生物医学工程、 智能机器人学、 工业自动化、 模式识别等学科研究生和本科生的教材或教学参考书, 也可供有关工程技术人员参考。

目录
第 1 篇 基础篇
第 1 章 模式识别概述
1.1 模式识别的基本概念
1.2 统计模式识别
1.2.1 统计模式识别研究的主要问题
1.3 分类分析
1.3.1 分类器设计
1.3.2 分类器的选择
1.3.3 训练与学习
1.4 聚类分析
1.4.1 聚类的设计
1.4.2 基于试探法的聚类设计
1.4.3 基于群体智能优化算法的聚类设计
1.5 模式识别的应用
本章小结
习题 1
第 2 章 特征的选择与优化
2.1 特征空间优化设计问题
2.2 样本特征库初步分析
2.3 样品筛选处理
2.4 特征筛选处理
2.5 特征评估
2.6 基于主成分分析的特征提取
2.7 特征空间描述与分布分析
2.7.1 特征空间描述
2.7.2 特征空间分布分析
2.8 手写数字特征提取与空间分布分析
2.8.1 手写数字特征提取
2.8.2 手写数字特征空间分布分析
本章小结
习题 2
第 3 章 模式相似性测度
3.1 模式相似性测度的基本概念
3.2 距离测度分类法
3.2.1 模板匹配法
3.2.2 基于 PCA 的模板匹配法
3.2.3 马氏距离分类
本章小结
习题 3
第 2 篇 分类器设计篇
第 4 章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计
4.1 贝叶斯决策的基本概念
4.1.1 贝叶斯决策所讨论的问题
4.1.2 贝叶斯公式
4.2 基于最小错误率的贝叶斯决策
4.3 基于最小风险的贝叶斯决策
4.4 贝叶斯决策比较
4.5 基于最小错误率的贝叶斯分类实现
4.6 基于最小风险的贝叶斯分类实现
本章小结
习题 4
第 5 章 判别函数分类器设计
5.1 判别函数的基本概念
5.2 线性判别函数
5.3 线性判别函数的实现
5.4 感知器算法
5.5 Fisher 分类
5.6 基于核的 Fisher 分类
5.7 支持向量机
本章小结
习题 5
第 6 章 神经网络分类器设计
6.1 人工神经网络的基本原理
6.1.1 人工神经元
6.1.2 人工神经网络模型
6.1.3 神经网络的学习过程
6.1.4 人工神经网络在模式识别问题上的优势
6.2 BP 神经网络
6.2.1 BP 神经网络的基本概念
6.2.2 BP 神经网络分类器设计
6.3 径向基函数(RBF) 神经网络
6.3.1 径向基函数神经网络的基本概念
6.3.2 径向基函数神经网络分类器设计
6.4 自组织竞争神经网络
6.4.1 自组织竞争神经网络的基本概念
6.4.2 自组织竞争神经网络分类器设计
6.5 概率神经网络(PNN)
6.5.1 概率神经网络的基本概念
6.5.2 概率神经网络分类器设计
6.6 对向传播神经网络(CPN)
6.6.1 对向传播神经网络的基本概念
6.6.2 对向传播神经网络分类器设计
6.7 反馈型神经网络(Hopfied)
6.7.1 Hopfield 神经网络的基本概念
6.7.2 Hopfield 神经网络分类器设计
本章小结
习题 6
第 7 章 决策树分类器设计
7.1 决策树的基本概念
7.2 决策树理论的分类方法
本章小结
习题 7
第 8 章 粗糙集分类器设计
8.1 粗糙集理论的基本概念
8.2 粗糙集在模式识别中的应用
8.3 粗糙集理论的分类方法
本章小结
习题 8
第 3 篇 聚类分析篇
第 9 章 聚类分析
9.1 聚类的设计
9.2 基于试探的未知类别聚类算法
9.2.1 最邻近规则的试探法
9.2.2 最大最小距离算法
9.3 层次聚类算法
9.3.1 最短距离法
9.3.2 重心法
9.4 动态聚类算法
9.4.1 K 均值算法
9.4.2 迭代自组织的数据分析算法（ISODATA）
9.5 模拟退火聚类算法
9.5.1 模拟退火的基本概念
9.5.2 基于模拟退火思想的改进 K 均值聚类算法
本章小结
习题 9
第 10 章 模糊聚类分析
10.1 模糊集的基本概念
10.2 模糊集运算
10.2.1 模糊子集运算
10.2.2 模糊集运算性质
10.3 模糊关系
10.4 模糊集在模式识别中的应用
10.5 基于模糊的聚类分析
本章小结
习题 10
第 11 章 遗传算法聚类分析
11.1 遗传算法的基本原理
11.2 遗传算法的构成要素
11.2.1 染色体的编码
11.2.2 适应度函数
11.2.3 遗传算子
11.3 控制参数的选择
11.4 基于遗传算法的聚类分析
本章小结
习题 11
第 12 章 粒子群算法聚类分析
12.1 粒子群算法的基本原理
12.2 粒子群算法的实现方法与步骤
本章小结
习题 12
第 13 章 Memetic 算法仿生计算
13.1 Memetic 算法
13.2 Memetic 算法仿生计算在聚类分析中的应用
本章小结

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