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《模式识别与智能计算——matlab技术实现(第2版)》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论,将其应用到模式识别领域中;以一种新的体系,系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为14章,内容包括:模式识别概述,特征的选择与优化,模式相似性测度,基于概率统计的贝叶斯分类器设计,判别函数分类器设计,神经网络分类器设计(bp神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络),决策树分类器设计,粗糙集分类器设计,聚类分析,模糊聚类分析,禁忌搜索算法聚类分析,遗传算法聚类分析,蚁群算法聚类分析,粒子群算法聚类分析。
《模式识别与智能计算——matlab技术实现(第2版)》内容新颖,实用性强,理论与实际应用密切结合,以手写数字识别为应用实例,介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的matlab代码,为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。
《模式识别与智能计算——matlab技术实现(第2版)》可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别等学科研究生、本科生的教材或教学参考书,亦可供有关工程技术人员参考。目录:
第1章模式识别概述
第2章特征的选择与优化
第3章模式相似性测度
第4章基于概率统计的贝叶斯分类器设计
第5章判别函数分类器设计
第6章神经网络分类器设计
第7章决策树分类器设计
第8章粗糙集分类器设计
第9章聚类分析
第10章模糊聚类分析
第11章禁忌搜索算法聚类分析
第12章遗传算法聚类分析
第13章蚁群算法聚类分析
第14章粒子群算法聚类分析 -
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