模式识别与智能计算 Matlab技术实现pdf电子书版本下载

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第1章 模式识别概述 1

1.1 模式识别的基本概念 1

1.2 特征空间优化设计问题 4

1.3 分类器设计 6

1.3.1 分类器设计基本方法 8

1.3.2 判别函数 10

1.3.3 分类器的选择 12

1.3.4 训练与学习 13

1.4 聚类设计 13

1.5 模式识别的应用 15

本章小结 15

习题1 16

第2章 特征的选择与提取 17

2.1 样本特征库初步分析 18

2.2 样品筛选处理 19

2.3 特征筛选处理 19

2.3.1 特征相关分析 19

2.3.2 特征选择及搜索算法 20

2.4 特征评估 26

2.5 基于主成分分析的特征提取 29

2.6 特征空间描述与分析 32

2.6.1 特征空间描述 32

2.6.2 特征空间分布分析 37

2.7 手写数字特征提取与分析 40

2.7.1 手写数字特征提取 40

2.7.2 手写数字特征空间分布分析 41

本章小结 45

习题2 46

第3章 模式相似性测度 47

3.1 模式相似性测度的基本概念 47

3.2 距离测度分类法 50

3.2.1 模板匹配法 50

3.2.2 基于PCA的模板匹配法 52

3.2.3 基于类中心的欧式距离法分类 54

3.2.4 马氏距离分类 56

3.2.5 夹角余弦距离分类 58

3.2.6 二值化的夹角余弦距离法分类 59

3.2.7 二值化的Tanimoto测度分类 60

本章小结 62

习题3 62

第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计 63

4.1 贝叶斯决策的基本概念 63

4.1.1 贝叶斯决策所讨论的问题 63

4.1.2 贝叶斯公式 64

4.2 基于最小错误率的贝叶斯决策 66

4.3 基于最小风险的贝叶斯决策 69

4.4 贝叶斯决策比较 71

4.5 基于二值数据的贝叶斯分类实现 72

4.6 基于最小错误率的贝叶斯分类实现 75

4.7 基于最小风险的贝叶斯分类实现 78

本章小结 81

习题4 82

第5章 判别函数分类器设计 83

5.1 判别函数的基本概念 83

5.2 线性判别函数 84

5.3 线性判别函数的实现 88

5.4 感知器算法 89

5.5 增量校正算法 96

5.6 LMSE验证可分性 102

5.7 LMSE分类算法 108

5.8 Fisher分类 111

5.9 基于核的Fisher分类 114

5.10 线性分类器实现分类的局限 121

5.11 非线性判别函数 123

5.12 分段线性判别函数 125

5.13 势函数法 128

5.14 支持向量机 133

本章小结 139

习题5 139

第6章 神经网络分类器设计 140

6.1 人工神经网络的基本原理 140

6.1.1 人工神经元 140

6.1.2 人工神经网络模型 143

6.1.3 神经网络的学习过程 146

6.1.4 人工神经网络在模式识别问题上的优势 146

6.2 BP神经网络 147

6.2.1 BP神经网络的基本概念 147

6.2.2 BP神经网络分类器设计 153

6.3 径向基函数神经网络（RBF） 163

6.3.1 径向基函数神经网络的基本概念 163

6.3.2 径向基函数神经网络分类器设计 168

6.4 自组织竞争神经网络 170

6.4.1 自组织竞争神经网络的基本概念 171

6.4.2 自组织竞争神经网络分类器设计 173

6.5 概率神经网络（PNN） 176

6.5.1 概率神经网络的基本概念 176

6.5.2 概率神经网络分类器设计 176

6.6 对向传播神经网络（CPN） 179

6.6.1 对向传播神经网络的基本概念 179

6.6.2 对向传播神经网络分类器设计 181

6.7 反馈型神经网络（Hopfield） 185

6.7.1 Hopfield网络的基本概念 185

6.7.2 Hopfield神经网络分类器设计 188

本章小结 190

习题6 190

第7章 决策树分类器 191

7.1 决策树的基本概念 191

7.2 决策树分类器设计 192

本章小结 199

习题7 199

第8章 粗糙集分类器 200

8.1 粗糙集理论的基本概念 200

8.2 粗糙集在模式识别中的应用 205

8.3 粗糙集分类器设计 209

本章小结 222

习题8 223

第9章 聚类分析 224

9.1 聚类的设计 224

9.2 基于试探的未知类别聚类算法 227

9.2.1 最临近规则的试探法 228

9.2.2 最大最小距离算法 231

9.3 层次聚类算法 234

9.3.1 最短距离法 235

9.3.2 最长距离法 238

9.3.3 中间距离法 242

9.3.4 重心法 245

9.3.5 类平均距离法 249

9.4 动态聚类算法 253

9.4.1 K均值算法 253

9.4.2 迭代自组织的数据分析算法（ISODATA） 257

9.5 模拟退火聚类算法 262

9.5.1 模拟退火的基本概念 262

9.5.2 基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法 265

本章小结 272

习题9 272

第10章 模糊聚类分析 273

10.1 模糊集的基本概念 273

10.2 模糊集运算 275

10.2.1 模糊子集运算 275

10.2.2 模糊集运算性质 277

10.3 模糊关系 277

10.4 模糊集在模式识别中的应用 282

10.5 基于模糊的聚类分析 283

本章小结 297

习题10 297

第11章 遗传算法聚类分析 298

11.1 遗传算法的基本概念 298

11.2 遗传算法的构成要素 300

11.2.1 染色体的编码 300

11.2.2 适应度函数 301

11.2.3 遗传算子 302

11.3 控制参数的选择 304

11.4 基于遗传算法的聚类分析 305

本章小结 318

习题11 318

第12章 蚁群算法聚类分析 319

12.1 蚁群算法的基本概念 319

12.2 聚类数目已知的蚁群聚类算法 322

12.3 聚类数目未知的蚁群聚类算法 331

本章小结 335

习题12 336

第13章 粒子群算法聚类分析 337

13.1 粒子群算法的基本概念 337

13.2 基于粒子群算法的聚类分析 340

本章小结 345

习题13 346

参考文献 347