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  • 模式识别及MATLAB实现 郭志强 主编 大中专 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 郭志强 主编著
    • 出版社: 电子工业出版社
    • 出版时间:2017-09-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 郭志强 主编著
    • 出版社:电子工业出版社
    • 出版时间:2017-09-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2017-09-01
    • 字数:333千字
    • 页数:199
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:电子工业出版社

    模式识别及MATLAB实现

    作  者:郭志强 主编
    定  价:38
    出 版 社:电子工业出版社
    出版日期:2017年09月01日
    页  数:199
    装  帧:平装
    ISBN:9787121323737
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    内容简介

    本书是《模式识别及Matlab实现》主教材的配套实验与指导,根据主教材各章内容,相应给出了实验的具体步骤和程序代码,包括:贝叶斯决策,概率密度函数的参数估计,非参数判别分类方法,聚类分析,特征提取与选择,模糊模式识别,神经网络在模式识别中的应用,模式识别的工程应用等。

    作者简介

    郭志强,教学:主要承担数字图像处理,模式识别,信息传输理论等课程的教学工作。科研:近几年先后承担了国家自然科学基金面上项目,湖北省科技攻关项目,海南科技厅项目,武汉市科技攻关项目,国家留学基金项目,交通部重点项目和企业合作项目30余项;在靠前外学术刊物上发表学术论文60余篇,被SCI和EI收录论文40余篇,出版教材3部。 获武汉理工大学很好硕士学位论文奖,很好博士论文奖。

    精彩内容

    目录
    第1章贝叶斯决策1
    1.1知识要点1
    1.2实验指导7
    1.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策7
    1.2.2最小风险判决规则12
    1.2.3优选似然比判决规则16
    1.2.4Neyman-Pearsen判决21
    第2章参数估计25
    2.1知识要点25
    2.2实验指导30
    2.2.1优选似然估计30
    2.2.2贝叶斯估计33
    2.2.3Parzen窗36
    2.2.4Nk近邻估计法38
    第3章非参数判别分类法41
    3.1知识要点41
    3.2实验指导44
    3.2.1两分法44
    3.2.2两分法的设计47
    3.2.3没有不确定区域的两分法52
    3.2.4广义线性判别函数的设计与实现56
    3.2.5感知器算法的设计/实现58
    3.2.6两类问题Fisher准则62
    3.2.7基于距离的分段线性判别函数68
    3.2.8支持向量机74
    第4章聚类分析法80
    4.1知识要点81
    4.2实验指导84
    4.2.1距离测度84
    4.2.2相似测度算法90
    4.2.3基于匹配测度算法的实现98
    4.2.4基于类间距离测度方法103
    4.2.5聚类函数准则106
    4.2.6基于最近邻规则的聚类算法108
    4.2.7基于优选最小距离聚类算法的实现113
    4.2.8基于K-均值聚类算法实验116
    第5章特征提取与选择124
    5.1知识要点124
    5.2实验指导128
    5.2.1基于距离的可分性判据128
    5.2.2图像的傅里叶变换二(旋转性质)130
    5.2.3基于熵函数的可分性判据134
    5.2.4利用类均值向量提取特征136
    5.2.5基于类平均向量中判别信息的很优压缩的实现141
    5.2.6增添特征法144
    5.2.7剔减特征法148
    5.2.8增l减r(算法)的设计/实现151
    5.2.9分支定界法(BAB算法)156
    第6章模糊模式识别161
    6.1知识要点161
    6.2实验指导163
    6.2.1优选隶属度识别法163
    6.2.2择近原则识别法167
    6.2.3基于模糊等价关系的聚类算法研究170
    第7章数字图像处理的基础179
    7.1知识要点179
    7.2实验指导181
    7.2.1前馈神经网络感知器的设计实现181
    7.2.2基于BP网络的多层感知器184
    7.2.3自组织特征映射网络的设计/实现189
    7.2.4径向基神经网络194
    参考文献198

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