本書依據作者多年從事模式識別教學和研究的體會,并參考相關文獻編寫而成,概括地介紹了模式識
別理論和技術的基本概念、原理、方法和實現。
全書共分為11章,每章闡述模式識別中的一個知識點,內容包括貝葉斯決策、概率密度函數的估計、
線性判別分析、非線性判別分析、組合分類器、無監(jiān)督模式識別、特征選擇、特征提取、半監(jiān)督學習以及人工
神經網絡。除了經典算法以外,本書增加了部分較新的理論和算法,讀者可以選擇性地學習。本書還配以
電子課件、MATLAB仿真程序和實驗指導書,便于教和學。
本書可以作為高等學校人工智能、計算機、信息、自動化、遙感、控制等專業(yè)本科生或研究生的教材或
參考書,也可以作為從事相關研究與應用人員的參考書。