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《模式識(shí)別》主要介紹統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別和結(jié)構(gòu)模式識(shí)別的相關(guān)內(nèi)容。全書(shū)由7章組成，第1章為緒論，第2章介紹統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別中的幾何方法，著重介紹特征空間的概念和相關(guān)分類器的設(shè)計(jì)方法。第3章介紹統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別中的概率方法，著重介紹最小錯(cuò)誤概率分類器、最小風(fēng)險(xiǎn)分類器、紐曼皮爾遜分類器和最小最大分類器以及概率密度函數(shù)的參數(shù)估計(jì)和非參數(shù)估計(jì)等。第4章討論典型分類器錯(cuò)誤概率的計(jì)算問(wèn)題。第5章討論無(wú)監(jiān)督情況下的模式識(shí)別問(wèn)題，著重介紹幾種典型的聚類算法：基于分裂的聚類方法、基于合并的聚類方法、動(dòng)態(tài)聚類方法、基于核函數(shù)的聚類方法和近鄰函數(shù)值聚類方法等。第6章討論結(jié)構(gòu)模式識(shí)別問(wèn)題，給出幾種典型的文法規(guī)則和與之相關(guān)聯(lián)的識(shí)別裝置，包括有限狀態(tài)自動(dòng)機(jī)、下推自動(dòng)機(jī)和圖靈機(jī)等。最后，在第7章對(duì)全書(shū)進(jìn)行總結(jié)。
《模式識(shí)別》可作為電子信息類各專業(yè)高年級(jí)本科生和碩士研究生模式識(shí)別課程的教材，也可供從事模式識(shí)別相關(guān)研究的教師和科研人員參考。

    2008年是中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)建校五十周年。為了反映五十年來(lái)辦學(xué)理念和特色，集中展示教材建設(shè)的成果，學(xué)校決定組織編寫(xiě)出版代表中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)教學(xué)水平的精品教材系列。在各方的共同努力下，共組織選題281種，經(jīng)過(guò)多輪、嚴(yán)格的評(píng)審，最后確定50種人選精品教材系列。
    1958年學(xué)校成立之時(shí)，教員大部分都來(lái)自中國(guó)科學(xué)院的各個(gè)研究所。作為各個(gè)研究所的科研人員，他們到學(xué)校后保持了教學(xué)的同時(shí)又作研究的傳統(tǒng)。同時(shí)，根據(jù)“全院辦校，所系結(jié)合”的原則，科學(xué)院各個(gè)研究所在科研第一線工作的杰出科學(xué)家也參與學(xué)校的教學(xué)，為本科生授課，將最新的科研成果融人到教學(xué)中。五十年來(lái)，外界環(huán)境和內(nèi)在條件都發(fā)生了很大變化，但學(xué)校以教學(xué)為主、教學(xué)與科研相結(jié)合的方針沒(méi)有變。正因?yàn)閳?jiān)持了科學(xué)與技術(shù)相結(jié)合、理論與實(shí)踐相結(jié)合、教學(xué)與科研相結(jié)合的方針，并形成了優(yōu)良的傳統(tǒng)，才培養(yǎng)出了一批又一批高質(zhì)量的人才。
    學(xué)校非常重視基礎(chǔ)課和專業(yè)基礎(chǔ)課教學(xué)的傳統(tǒng)，也是她特別成功的原因之一。當(dāng)今社會(huì)，科技發(fā)展突飛猛進(jìn)、科技成果日新月異，沒(méi)有扎實(shí)的基礎(chǔ)知識(shí)，很難在科學(xué)技術(shù)研究中作出重大貢獻(xiàn)。建校之初，華羅庚、吳有訓(xùn)、嚴(yán)濟(jì)慈等老一輩科學(xué)家、教育家就身體力行，親自為本科生講授基礎(chǔ)課。他們以淵博的學(xué)識(shí)、精湛的講課藝術(shù)、高尚的師德，帶出一批又一批杰出的年輕教員，培養(yǎng)了一屆又一屆優(yōu)秀學(xué)生。這次人選校慶精品教材的絕大部分是本科生基礎(chǔ)課或?qū)I(yè)基礎(chǔ)課的教材，其作者大多直接或間接受到過(guò)這些老一輩科學(xué)家、教育家的教誨和影響，因此在教材中也貫穿著這些先輩的教育教學(xué)理念與科學(xué)探索精神。
    改革開(kāi)放之初，學(xué)校最先選派青年骨干教師赴西方國(guó)家交流、學(xué)習(xí)，他們?cè)趲Щ叵冗M(jìn)科學(xué)技術(shù)的同時(shí)，也把西方先進(jìn)的教育理念、教學(xué)方法、教學(xué)內(nèi)容等帶回到中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)，并以極大的熱情進(jìn)行教學(xué)實(shí)踐，使“科學(xué)與技術(shù)相結(jié)合、理論與實(shí)踐相結(jié)合、教學(xué)與科研相結(jié)合”的方針得到進(jìn)一步深化，取得了非常好的效果，培養(yǎng)的學(xué)生得到全社會(huì)的認(rèn)可。這些教學(xué)改革影響深遠(yuǎn)，直到今天仍然受到學(xué)生的歡迎，并輻射到其他高校。在入選的精品教材中，這種理念與嘗試也都有充分的體現(xiàn)。

    特征表達(dá)特征的表達(dá)方式和特征本身密切相關(guān)。如果所選擇的特征是一組度量和屬性特征，那么可以用相應(yīng)的度量和屬性參量構(gòu)建一個(gè)特征向量。其中，每一個(gè)相關(guān)的度量和屬性參量構(gòu)成該特征向量的一個(gè)分量。一定范圍內(nèi)的所有特征向量組成一個(gè)特征空間，而前述的特征向量成為該模式空間中的一個(gè)點(diǎn)。為敘述方便起見(jiàn)，在不至于引起混淆的情況下今后將這樣的特征向量也稱為觀測(cè)樣本。和模式空間一般具有很大維數(shù)這一點(diǎn)不同，相應(yīng)特征空間的維數(shù)一般很小。這樣，通過(guò)引入特征抽取和表達(dá)這一關(guān)鍵步驟，我們可以實(shí)現(xiàn)從模式空間到特征空間的映射；這個(gè)映射過(guò)程實(shí)質(zhì)上是一個(gè)降維的過(guò)程。實(shí)施降維操作的目的是為了獲取輸入模式的更本質(zhì)的特征表達(dá)以便于后續(xù)的識(shí)別與分類。
    此外，如果所選擇的特征是一組基元特征，則從基元之間的連接關(guān)系出發(fā)來(lái)表達(dá)輸入模式可能是一種更為恰當(dāng)?shù)倪x擇。此時(shí)，相應(yīng)的模式可用一個(gè)具有一定結(jié)構(gòu)的樹(shù)或圖來(lái)表示。當(dāng)然，通過(guò)適當(dāng)定義基元的度量和屬性，輸入模式同樣也可以用特征向量進(jìn)行表達(dá)，雖然這種表達(dá)方式有些時(shí)候顯得有些牽強(qiáng)。
    分類與識(shí)別一旦輸人模式的特征被選擇和抽取，接下來(lái)的工作是根據(jù)所獲得的輸入模式的特征描述，判斷該輸入模式的類別。當(dāng)一個(gè)輸入模式可被表征為特征空間中的一個(gè)特征向量時(shí)，相應(yīng)的問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為特征空間的分割問(wèn)題。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)特征空間的正確分割從而解決相應(yīng)的分類問(wèn)題，一種做法是進(jìn)行大量的試驗(yàn)，即在各種觀測(cè)條件下對(duì)待識(shí)別對(duì)象進(jìn)行大量的觀測(cè)，獲得待識(shí)別對(duì)象大量的觀測(cè)樣本；并依據(jù)所選擇的特征通過(guò)特征抽取步驟將這些觀測(cè)樣本映射到相應(yīng)的特征空間中。然后，根據(jù)觀測(cè)樣本所對(duì)應(yīng)的特征向量在特征空間中的分布情況對(duì)特征空間實(shí)施分割，將其分割成若干個(gè)區(qū)域，使得每一個(gè)區(qū)域中盡可能只包含來(lái)自同一個(gè)類別的樣本。通過(guò)這種操作，可以在特征空間中的一個(gè)分割區(qū)域和一個(gè)類別之間建立關(guān)聯(lián)。

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