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诺森模式识别技术及其应用杨帮华9787030475459科学出版社
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前言章模式识别简介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1.5.3模式的相似1.5.4模式分类的主观和客观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..ICA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基于错误率的贝叶斯决策4.1.4基于风险的贝叶斯决策4.1.5基于错误率和基于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线分类4.2.1线判函数4.2.2线分类器的学习算法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线分类器4.4.3非线分类器参考文献第5章基于贝叶斯决策的细胞及和鱼类识别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基于错误准则的细胞识别5..基于风险的细胞识别5.3基于贝叶斯决策的识别5.3.1识别问题描述及算法步骤5.3.2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数据预处理及正确分析9..数据正确初步分析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……0章基于K—L变换的人脸识别1章基于深度数据的运动目标检测2章基于指纹的生物识别3章基于虹膜的生物识别4章电影中吸烟镜头识别5章黄瓜病害识别6章昆虫识别
评论
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、鼻农药识别、电梯控通模式识别、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,有利于读者较快地的理解和掌握模式识别的相关应用技术,为科研人员应用模式识别方法解决相关领域的实际问题提供了具体思路和方法。同时,本书紧案例紧跟学科发展前沿,介绍了一些近期新的研究成果。
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