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  • 模式识别技术及其应用 杨帮华 等 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 杨帮华 等 著著
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2016-03-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 杨帮华 等 著著
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2016-03-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2016-03-01
    • 字数:311千字
    • 页数:247
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787030475459
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:科学出版社

    模式识别技术及其应用

    作  者:杨帮华 等 著
    定  价:98
    出 版 社:科学出版社
    出版日期:2016年03月01日
    页  数:247
    装  帧:平装
    ISBN:9787030475459
    主编推荐

    内容简介

    本书分为两大部分:基本原理与方法,典型应用案例。首先简明阐述了模式识别原理与方法,并在此基础上介绍了模式识别的典型应用案例。原理与方法主要包括模式识别技术简介、预处理方法(自适应滤波、盲源分离)、特征提取方法(小波变换、小波包变换、功率谱分析、希尔伯特变换)、分类及聚类方法(贝叶斯分类、线性分类、神经网络分类、支持向量机分类、模糊聚类、粒子群聚类)。典型应用案例包括男女性别识别、癌细胞与正常细胞的识别、传送带上不同种类鱼的自动识别、脑机接口中运动想象脑电信号的识别、基于红外火焰探测的火灾识别、轴承的故障诊断、电子鼻农药识别、电梯群控交通模式识别、基于语音的说话人识别、汽车车牌识别、黄瓜病害识别、昆虫识别、电影中吸烟镜头的识别、玉米果穗的品种鉴别、布匹瑕疵种类的自动识别、基于虹膜的生物识别、基于人脸的生物识别、基于指纹的生物识别、环境状况的模糊聚类、基因的粒子群聚类。本书突出案例实际应用,有null

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言
    第1章模式识别简介
    1.1模式识别的相关概念
    1.2模式识别的发展历程
    1.3模式识别系统的基本组成和特点
    1.3.1基本组成
    1.3.2特点
    1.4模式识别的主要方法
    1.5模式识别中的若干问题
    1.5.1学习
    1.5.2模式的紧致性
    1.5.3模式的相似性
    1.5.4模式分类的主观性和客观性
    1.6模式识别的基本知识
    1.6.1模式的表示方法
    1.6.2模式相似性度量常用的几种距离
    1.6.3模式特征的形成
    1.6.4数据的标准化
    1.7模式识别的典型应用和发展
    1.7.1模式识别的典型应用
    1.7.2模式识别的发展
    参考文献
    第2章预处理方法
    2.1自适应滤波
    2.1.1自适应滤波原理
    2.1.2自适应滤波器结构及应用
    2.1.3LMS自适应滤波
    2.1.4RLS自适应滤波
    2.1.5自适应滤波的实现
    2.1.6MATLAB实验
    2.2盲源分离
    2.2.1信息论的基本概念
    2.2.2常用的目标函数
    2.2.3ICA算法及实现流程
    2.2.4SOBI算法及实现流程
    参考文献
    第3章特征提取方法
    3.1小波变换
    3.1.1简介
    3.1.2傅里叶变换
    3.1.3短时傅里叶变换
    3.1.4连续小波变换
    3.1.5离散小波变换
    3.2小波包变换
    3.3小波变换及小波包变换特征表示
    3.4希尔伯特一黄变换
    3.4.1HHT简介
    3.4.2HHT原理及实现
    3.4.3HHT方法的优越性
    3.5功率谱分析
    参考文献
    第4章分类方法
    4.1贝叶斯分类
    4.1.1贝叶斯定理
    4.1.2基本概念及贝叶斯决策理论
    4.1.3基于最小错误率的贝叶斯决策
    4.1.4基于最小风险的贝叶斯决策
    4.1.5基于最小错误率和基于最小风险贝叶斯决策之间的关系
    4.1.6贝叶斯分类器的设计
    4.2线性分类
    4.2.1线性判别函数
    4.2.2线性分类器的学习算法
    4.3神经网络分类
    4.3.1概述
    4.3.2组成
    4.3.3神经元原理与模型
    4.3.4感知器
    4.4支持向量机
    4.4.1概述
    4.4.2线性分类器
    4.4.3非线性分类器
    参考文献
    第5章基于贝叶斯决策的细胞及性别和鱼类识别
    5.1贝叶斯决策描述
    5.2基于贝叶斯决策的细胞识别
    5.2.1细胞识别问题描述
    5.2.2基于最小错误准则的细胞识别
    5.2.3基于最小风险的细胞识别
    5.3基于贝叶斯决策的性别识别
    5.3.1性别识别问题描述及算法步骤
    5.3.2性别识别结果
    5.4基于贝叶斯决策的鱼类识别
    5.4.1鱼类识别问题描述及算法步骤
    5.4.2鱼类识别结果
    参考文献
    第6章基于语音的说话人识别
    6.1说话人识别简介
    6.2说话人识别方法和基本原理
    6.2.1说话人识别方法
    6.2.2说话人识别基本原理
    6.3语音信号的数字化
    6.4语音信号的预处理
    6.5语音信号的特征提取
    6.6基于矢量量化的说话人识别
    6.7基于语音的说话人识别结果
    参考文献
    第7章车牌识别
    7.1车牌识别简介
    7.2车牌识别步骤
    7.3车牌识别实例
    7.3.1车牌定位
    7.3.2字符分割
    7.3.3车牌识别
    参考文献
    第8章脑机接口中运动想象脑电信号的识别
    8.1脑机接口的基本概念与原理
    8.2基于独立分量分析的脑电信号预处理
    8.3基于小波和小波包变换的脑电信号特征提取
    8.3.1基于小波变换系数及系数均值的特征提取
    8.3.2基于小波包分解系数及子带能量的特征提取
    8.3.3数据描述
    8.3.4基于小波变换系数及系数均值处理结果
    8.3.5基于小波包分解系数及子带能量处理结果
    8.4基于HHT的脑电信号特征提取
    8.4.1数据描述
    8.4.2数据预处理
    8.4.3基于HHT的AR特征
    8.4.4基于HHT的IE特征
    8.5基于概率神经网络的脑电信号分类
    8.6基于支持向量机的脑电信号分类
    参考文献
    第9章基于红外火焰探测的火灾识别
    9.1红外火焰探测的基本原理及组成
    9.1.1火灾探测简介
    9.1—2红外火焰探测基本原理
    9.1.3红外火焰探测硬件基本组成
    9.2基于时频结合的火灾信号特征提取
    9.2.1数据获取过程
    9.2.2数据预处理及正确性分析
    9.2.3数据正确性初步分析
    9.2.4火灾时域特征提取
    9.2.5火灾频域特征提取
    9.3基于决策树的火灾识别
    9.3.1决策树基本思想
    9.3.2决策树特点
    9.3.3基于决策树的火灾识别
    参考文献
    ……
    第10章基于K—L变换的人脸识别
    第11章基于深度数据的运动目标检测
    第12章基于指纹的生物识别
    第13章基于虹膜的生物识别
    第14章电影中吸烟镜头识别
    第15章黄瓜病害识别
    第16章昆虫识别

    售后保障

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