模式识别与智能计算 书本代码

资 源 简 介

模式识别与智能计算 书本代码

详 情 说 明

本书系统地介绍了模式识别与智能计算的核心理论和方法，将多学科知识融合应用于模式识别领域。全书分为13章，从基础概念到前沿算法全面覆盖：

第一章首先概述模式识别的基本概念和应用场景，为后续章节奠定理论基础。第二章重点讨论特征工程的关键技术，包括特征选择和特征提取，这是影响模式识别效果的重要预处理步骤。

第三章介绍模式相似性测度方法，这是分类和聚类的基础。随后的四到七章深入讲解四种典型分类器：贝叶斯分类器基于概率统计理论；判别函数分类器采用几何划分思想；神经网络分类器利用连接主义模型；决策树分类器通过树形结构实现分类。

第八章引入粗糙集理论处理不确定性问题。第九到十三章系统阐述各类聚类算法：传统聚类分析基于距离度量；模糊聚类处理边界不明确的数据；遗传算法、蚁群算法和粒子群算法则分别模拟生物进化、蚁群觅食和鸟群飞行等智能行为来实现优化聚类。

全书特色在于将经典模式识别方法与新兴智能计算方法有机结合，既包含统计学习等传统技术，又涵盖了神经网络、群智能等前沿算法，形成一个完整的理论体系。各章节算法讲解注重工程应用，适合作为相关领域研究人员的参考用书。