模式识别及matlab实现大中专理科电工电子郭志强主编新华正版

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作者: 郭志强主编
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121323737
出版时间: 2017-09
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
页数: 199页
字数: 333千字

作者: 郭志强主编
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121323737

出版时间: 2017-09
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教材教辅考试 > 教材 > 大学教材 > 工程技术

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目录：

章贝叶斯决策1
1.1知识要点1
1.2实验指导7
1.2.1基于小错误率的贝叶斯决策7
1.2.2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38
第3章非参数判别分类41
3.1知识要点41
3.2实验指导44
3.2.1两分44
3.2.2两分的设计47
3.2.3没有不确定区域的两分52
3.2.4广义线判别函数的设计与实现56
3.2.5感知器算的设计/实现58
3.2.6两类问题fisher准则62
3.2.7基于距离的分段线判别函数68
3.2.8支持向量机74
第4章聚类分析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90
4.2.3基于匹配测度算的实现98
4.2.4基于类间距离测度方103
4.2.5聚类函数准则106
4.2.6基于近邻规则的聚类算108
4.2.7基于优选小距离聚类算的实现113
4.2.8基于k-均值聚类算实验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基于距离的可分判据128
5.2.2图像的傅里叶变换二（旋转质）130
5.2.3基于熵函数的可分判据134
5.2.4利用类均值向量提取特征136
5.2.5基于类均向量中判别信息的很优压缩的实现141
5.2.6增添特征144
5.2.7剔减特征148
5.2.8增l减r（算）的设计/实现151
5.2.9分支定界（bab算）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163
6.2.2择近原则识别167
6.2.3基于模糊等价关系的聚类算研究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自组织特征映网络的设计/实现189
7.2.4径向基神经网络194
参文献198

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，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，：主要承担数字图像处理，模式识别，信息传输理论等课程的工作。科研：近几年先后承担了自然科学面上项目，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，留学项目，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60余篇，被sci和ei收录40余篇，出版教材3部。获武汉理工大学很好硕士奖，很好博士奖。
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