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本書是在我們十余年來對大學本科生和研究生講授《模式識別》課程的基礎上，結合近年一些國外教材和我們的模式識別研究成果編寫而成，可作為大學本科和研究生學習模式識別課程的參考書。
雖然近年有許多新的模式識別研究方法提出，但模式識別的基礎仍是由決策論方法（統計方法）和結構方法（句法方法）兩大部分構成。因此，本書主要介紹統計識別方法和句法方法的基本理論和方法。本書共有14章，第1章引論，介紹模式識別的研究內容和研究方法；第2章至第6章介紹統計模式識別方法；第7章至第11章介紹句法模式識別方法；第12章介紹把句法模式識別推廣到句法知識系統，從而是實現基於知識的模式識別；第13章介紹模糊集論在模式識別中的應用，指出模式識別的模糊本質；第14章介紹人工神經網絡在模式識別中的應用，提出用模式識別的觀點研究究神經網絡，使前饋神經網絡透明化。
雖然近年有許多新的模式識別研究方法提出，但模式識別的基礎仍是由決策論方法（統計方法）和結構方法（句法方法）兩大部分構成。因此，本書主要介紹統計識別方法和句法方法的基本理論和方法。本書共有14章，第1章引論，介紹模式識別的研究內容和研究方法；第2章至第6章介紹統計模式識別方法；第7章至第11章介紹句法模式識別方法；第12章介紹把句法模式識別推廣到句法知識系統，從而是實現基於知識的模式識別；第13章介紹模糊集論在模式識別中的應用，指出模式識別的模糊本質；第14章介紹人工神經網絡在模式識別中的應用，提出用模式識別的觀點研究究神經網絡，使前饋神經網絡透明化。
目次
第1章 引論
1.1 模式和模式識別
1.2 模式識別的發展和應用
1.3 模式識別的研究方法
第2章 線性判別函數
2.1 線性判別函數和決策面
2.2 感知準則函數要梯度下降法
2.3 固定增量算法及其收斂性
2.4 最小平方誤差準則函數
2.5 多類情況下的線性判別函數和固定增量算法
2.6 分段線性判別函數
2.7 Fisher線性判別函數
2.8 支持向量機
第3章 Bayes決策理論
3.1 最小錯誤概率的Bayes決策
3.2 最小風險的Bayes決策
3.3 Neyman-Pearson決策
3.4 最小最大決策
3.5 Bayes分類器和判別函數
3.6 正態分布時的Bayes決策法則
3.7 離散情況的ayes決策
第4章 概率總體的估計
4.1 參數估計
4.2 非參數技術
第5章 近鄰法則和集群
5.1 近鄰法則
5.2 集群
第6章 模式特徵的抽取和選擇
6.1 概述
6.2 離散的Karhuner-Loeve變換
6.3 多個分布的特徵選擇
6.4 特徵抽取方法舉例
第7章 結構模式識別方法和形式語言
……
第8章 形式語言在模式識別中的發展
第9章 句法分析
第10章 句法結構模式識別方法的發展
第11章 文法推斷和基元選擇
第12章 句法模式識別與專家系統的關係
第13章 模糊集論在模式識別中的應用
第14章 人工神經網絡在模式識別中的應用
主要參考文獻
1.1 模式和模式識別
1.2 模式識別的發展和應用
1.3 模式識別的研究方法
第2章 線性判別函數
2.1 線性判別函數和決策面
2.2 感知準則函數要梯度下降法
2.3 固定增量算法及其收斂性
2.4 最小平方誤差準則函數
2.5 多類情況下的線性判別函數和固定增量算法
2.6 分段線性判別函數
2.7 Fisher線性判別函數
2.8 支持向量機
第3章 Bayes決策理論
3.1 最小錯誤概率的Bayes決策
3.2 最小風險的Bayes決策
3.3 Neyman-Pearson決策
3.4 最小最大決策
3.5 Bayes分類器和判別函數
3.6 正態分布時的Bayes決策法則
3.7 離散情況的ayes決策
第4章 概率總體的估計
4.1 參數估計
4.2 非參數技術
第5章 近鄰法則和集群
5.1 近鄰法則
5.2 集群
第6章 模式特徵的抽取和選擇
6.1 概述
6.2 離散的Karhuner-Loeve變換
6.3 多個分布的特徵選擇
6.4 特徵抽取方法舉例
第7章 結構模式識別方法和形式語言
……
第8章 形式語言在模式識別中的發展
第9章 句法分析
第10章 句法結構模式識別方法的發展
第11章 文法推斷和基元選擇
第12章 句法模式識別與專家系統的關係
第13章 模糊集論在模式識別中的應用
第14章 人工神經網絡在模式識別中的應用
主要參考文獻
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