書籍簡介
版 次：2
印刷時間：2004-1-1
紙 張：膠版紙
I S B N：9787302010593
包 裝：平裝
定 價：￥25.00
內容簡介
第二版在第一版基礎上進行了較多的修訂和補充，增加了關於人工神經網路、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元識別等中的套用實例。
書籍目錄
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 關於模式識別的一些基本問題
1.4 關於本書的內容安排
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 常態分配時的統計決策
2.4 關於分類時的統計決策
2.5 討論
習題
第3章
機率密度函式的估計
3.1 引言
3.2 參數估計的基本概念
3.3 常態分配的監督參數估計
3.4 非監督參數估計
3.5 總體分布的非參數估計
3.6 關於分類器錯誤率的估計問題
3.7 討論
習題
第4章
線性判別函式
4.1 引言
4.2 Fisher線性判別
4.3 感知準則函式
4.4 最小錯分樣本數準則
4.5 最小平方誤差準則函式
4.6 隨機最小錯誤率線性判別準則函式
4.7 多類問題
4.8 討論
習題第5章 非線性判別函式第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 特徵的選擇與提取第9章 基於K-L展開式的特徵提取第10章 非監督學習方法第11章 人工神經網路第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套用舉例第15章 印刷體漢字識別中的特徵提取主要參考書目附錄A 幾種最最佳化算法
