模式识别与智能计算——MATLAB技术实现(第5版)电子书

内容简介

前言

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

1.2.2 统计模式识别方法简介

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 样本筛选处理

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 线性判别函数的概念

5.3 线性判别函数的实现

5.4 感知器算法

5.5 增量校正算法

5.6 LMSE分类算法

5.7 Fisher分类

5.8 基于核的Fisher分类

5.9 势函数法

5.10 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

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3篇 聚类分析篇

第8章 聚类分析

8.1 聚类的设计

8.2 基于试探的未知类别聚类算法

8.2.1 最邻近规则的试探法

8.2.2 最大最小距离算法

8.3 层次聚类算法

8.3.1 最短距离法

8.3.2 重心法

8.4 动态聚类算法

8.4.1 K均值算法

8.4.2 迭代自组织的数据分析算法（ISODATA）

8.5 模拟退火聚类算法

8.5.1 模拟退火的基本概念

8.5.2 基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法

本章小结

习题8

第9章 进化计算算法聚类分析

9.1 进化计算概述

9.2 遗传算法仿生计算

9.2.1 遗传算法

9.2.2 遗传算法仿生计算在聚类分析中的应用

9.3 进化规划算法仿生计算

9.3.1 进化规划算法

9.3.2 进化规划算法仿生计算在聚类分析中的应用

9.4 进化策略算法仿生计算

9.4.1 进化策略算法

9.4.2 进化策略算法仿生计算在聚类分析中的应用

本章小结

习题9

第10章 群体智能算法聚类分析

10.1 粒子群算法聚类分析

10.1.1 粒子群算法

10.1.2 粒子群算法的实现方法与步骤

10.2 混合蛙跳算法仿生计算

10.2.1 混合蛙跳算法

10.2.2 混合蛙跳算法仿生计算在聚类分析中的应用

10.3 猫群算法仿生计算

10.3.1 猫群算法

10.3.2 猫群算法仿生计算在聚类分析中的应用

本章小结

习题10

参考文献