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本書廣泛吸取統(tǒng)計(jì)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能、群智能計(jì)算等學(xué)科的先進(jìn)思想和理論，將其應(yīng)用到模式識(shí)別領(lǐng)域中；以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹模式識(shí)別的理論、方法及應(yīng)用。全書分為14章，內(nèi)容包括：模式識(shí)別概述，特征的選擇與優(yōu)化，模式相似性測度，基于概率統(tǒng)計(jì)的貝葉斯分類器設(shè)計(jì)，判別函數(shù)分類器設(shè)計(jì)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器設(shè)計(jì)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），決策樹分類器設(shè)計(jì)，粗糙集分類器設(shè)計(jì)，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(nèi)容新穎，實(shí)用性強(qiáng)，理論與實(shí)際應(yīng)用密切結(jié)合，以手寫數(shù)字識(shí)別為應(yīng)用實(shí)例，介紹理論運(yùn)用于實(shí)踐的實(shí)現(xiàn)步驟及相應(yīng)的Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術(shù)人員對相關(guān)理論的應(yīng)用提供借鑒。

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