模式識別與智能計算:MATLAB技術實現(第4版)(簡體書)
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本書廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論,將其應用到模式識別領域中;以一種新的體系,系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。全書分為14章,內容包括:模式識別概述,特徵的選擇與優化,模式相似性測度,基於概率統計的貝葉斯分類器設計,判別函數分類器設計,神經網絡分類器設計(BP神經網絡、徑向基函數神經網絡、自組織競爭神經網絡、概率神經網絡、對向傳播神經網絡、反饋型神經網絡),決策樹分類器設計,粗糙集分類器設計,聚類分析,模糊聚類分析,禁忌搜索算法聚類分析,遺傳算法聚類分析,蟻群算法聚類分析,粒子群算法聚類分析。 本書內容新穎,實用性強,理論與實際應用密切結合,以手寫數字識別為應用實例,介紹理論運用於實踐的實現步驟及相應的Matlab代碼,為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用提供借鑒。
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