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本書是清華大學自動化系教材，主要討論統計模式識別理論和方法，第一版包括貝葉斯決策理論、線性和非線性判別函數、近鄰規則、經驗風險最小化、特征提取和選擇，以及聚類分析，等等。多數章后附有習題，適合于數學和自學。 第二版在第一版基礎上進行了較多的修訂和補充，增加了關于人工神經網絡、模糊模式識別、模擬退火和遺傳算法，以及統計學習理論和支持向量機等內容，還介紹了模式識別在人臉識別、說話人語音識別及字符識別等中的應用實例。
目次
第二版前言
第一版前言
第1章 緒論
1.1 模式識別和模式的概念
1.2 模式識別系統
1.3 關于模式識別的一些基本問題
1.4 關于本書的內容安排
第2章 貝葉斯決策理論
2.1 引言
2.2 幾種常用的決策規則
2.3 正態分布時的統計決策
2.4 關于分類時的統計決策
2.5 討論
習題
第3章 概率密度函數的估計
3.1 引言
3.2 參數估計的基本概念
3.3 正態分布的監督參數估計
3.4 非監督參數估計
3.5 總體分布的非參數估計
3.6 關于分類器錯誤率的估計問題
3.7 討論
習題
第4章 線性判別函數
4.1 引言
4.2 Fisher線性判別
4.3 感知準則函數
4.4 最小錯分樣本數準則
4.5 最小平方誤差準則函數
4.6 隨機最小錯誤率線性判別準則函數
4.7 多類問題
4.8 討論
習題
第5章 非線性判別函數
第6章 近鄰法
第7章 經驗風險最小化和有序風險最小化方法
第8章 特征的選擇與提取
第9章 基于K-L展開式的特征提取
第10章 非監督學習方法
第11章 人工神經網絡
第12章 模糊模式識別方法
第13章 統計學習理論和支持向量機
第14章 模式識別在語音信號數字處理中的應用舉例
第15章 印刷體漢字識別中的特征提取
主要參考書目
附錄A 幾種最優化算法
第一版前言
第1章 緒論
1.1 模式識別和模式的概念
1.2 模式識別系統
1.3 關于模式識別的一些基本問題
1.4 關于本書的內容安排
第2章 貝葉斯決策理論
2.1 引言
2.2 幾種常用的決策規則
2.3 正態分布時的統計決策
2.4 關于分類時的統計決策
2.5 討論
習題
第3章 概率密度函數的估計
3.1 引言
3.2 參數估計的基本概念
3.3 正態分布的監督參數估計
3.4 非監督參數估計
3.5 總體分布的非參數估計
3.6 關于分類器錯誤率的估計問題
3.7 討論
習題
第4章 線性判別函數
4.1 引言
4.2 Fisher線性判別
4.3 感知準則函數
4.4 最小錯分樣本數準則
4.5 最小平方誤差準則函數
4.6 隨機最小錯誤率線性判別準則函數
4.7 多類問題
4.8 討論
習題
第5章 非線性判別函數
第6章 近鄰法
第7章 經驗風險最小化和有序風險最小化方法
第8章 特征的選擇與提取
第9章 基于K-L展開式的特征提取
第10章 非監督學習方法
第11章 人工神經網絡
第12章 模糊模式識別方法
第13章 統計學習理論和支持向量機
第14章 模式識別在語音信號數字處理中的應用舉例
第15章 印刷體漢字識別中的特征提取
主要參考書目
附錄A 幾種最優化算法
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