現(xiàn)代模式識別（第二版）

第一章 緒論
1.1 概述
1.2 特征矢量和特征空間
1.3 隨機矢量的描述
1.4 正態(tài)分布
參考文獻
第二章 聚類分析
2.1 聚類分析的概念
2.2 模式相似性測度
2.3 類的定義與類間距離
2.4 準則函數(shù)
2.5 聚類的算法
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第三章 判別域代數(shù)界面方程法
3.1 用判別域界面方程分類的概念
3.2 線性判別函數(shù)
3.3 判別函數(shù)值的鑒別意義、權(quán)空間及解空間
3.4 Fisher線性判別
3.5 線性可分條件下判別函數(shù)的權(quán)矢量算法
3.6 一般情況下的判別函數(shù)權(quán)矢量算法
3.7 線性規(guī)劃方法
3.8 線性二分能力
3.9 廣義線性判別函數(shù)
3.10 二次判別函數(shù)
3.11 分段線性判別函數(shù)
3.12 位勢函數(shù)分類法
3.13 支持矢量機簡介
3.14 最小最大概率機
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第四章 統(tǒng)計判決
4.1 最小誤判概率準則判決
4.2 最小損失準則判決
4.3 最小最大損失準則
4.4 N-P(Neyman—Pearson)判決
4.5 序貫判決(SPRD)
4.6 Fisher準則判決
4.7 特征數(shù)據(jù)缺損或被噪聲污染下的Bayes判決
4.8 批對象的復(fù)合判決
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第五章 統(tǒng)計決策中的學習與錯誤率估計
5.1 統(tǒng)計推斷概述
5.2 參數(shù)估計
5.3 Bayes學習
5.4 概密的窗函數(shù)估計法
5.5 有限項正交函數(shù)級數(shù)逼近法
5.6 用位勢函數(shù)法逼近Bayes判決函數(shù)
5.7 隨機逼近方法求類的后驗概率
5.8 統(tǒng)計決策準則下線性判決函數(shù)的訓練生成
5.9 錯誤率估計
5.10 基于平均損失估計的學習及最小誤判概率的估計
5.11 無監(jiān)督估計(盲估計)
5.12 期望最大化算法
5.13 集成學習
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第六章 最近鄰法
6.1 基本的最近鄰法
6.2 剪輯最近鄰法
6.3 引入拒絕決策的最近鄰法
6.4 最近鄰法中的最佳距離及其實際計算
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第七章 特征提取與選擇
7.1 概述
7.2 類別可分性判據(jù)
7.3 基于可分性判據(jù)進行變換的特征提取與選擇
7.4 最佳鑒別矢量的提取
7.5 離散K-L變換及其在特征提取與選擇中的應(yīng)用
7.6 獨立成分分析
7.7 基于決策界的特征提取
7.8 特征選擇中的直接挑選法
7.9 多維尺度分析
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第八章 模糊模式識別
8.1 引言
8.2 普通集合與模糊集合
8.3 普通集合上的關(guān)系及有關(guān)知識
8.4 模糊關(guān)系與模糊變換
8.5 模糊度和特征提取與選擇
8.6 模糊識別的基本方法
8.7 基于模糊相似矩陣的分類方法
8.8 模糊C-均值聚類算法
8.9 最大樹法模式識別
8.10 幾何圖形的模糊識別
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第九章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用
9.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識
9.2 前向型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.3 BP網(wǎng)的性能和學習改進
9.4 Hopfield網(wǎng)絡(luò)
9.5 隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.6 自適應(yīng)共振理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.7 自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.8 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.9 概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
9.10 RCE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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第十章 信息融合
10.1 概述
10.2 融合技術(shù)層次性及融合系統(tǒng)功能模塊和結(jié)構(gòu)
10.3 關(guān)于信息融合的熵理論
10.4 觀測不相關(guān)的分布式最小損失準則下的檢測與決策融合
10.5 觀測相關(guān)的決策融合
10.6 N-P準則下的決策融合
10.7 分布式檢測決策融合全局最優(yōu)概述及某些約束條件下最優(yōu)解
10.8 D-S證據(jù)理論的融合算法
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第十一章 結(jié)構(gòu)模式識別
11.1 結(jié)構(gòu)模式識別概述
11.2 形式語言
11.3 高維文法與隨機文法
11.4 模式的描述
11.5 句法分析
11.6 文法推斷
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第十二章 智能化方法
12.1 人工智能
12.2 專家系統(tǒng)
12.3 知識的表示
12.4 智能推理技術(shù)
12.5 不確定性推理
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第十三章 樹分類器
13.1 樹分類器原理
13.2 樹分類器的設(shè)計原則
13.3 樹分類器的關(guān)鍵技術(shù)
13.4 決策樹生成算法
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第十四章 支持矢量機
14.1 最優(yōu)化的分析方法原理
14.2 最優(yōu)分類界面
14.3 廣義最優(yōu)分類界面
14.4 最優(yōu)界面與廣義最優(yōu)界面分類性能的統(tǒng)計特性
14.5 支持矢量機(SVM)
14.6 基于Adaboost的SVM組合
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第十五章 基于隱馬爾可夫模型識別方法
15.1 一階馬爾可夫模型(MM)
15.2 一階隱馬爾可夫模型(HMM)
15.3 可見序列概率估計
15.4 隱狀態(tài)估計
15.5 模型參數(shù)估計
15.6 隱馬爾可夫模型方法模式識別
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第十六章 子空間模式識別方法
16.1 概述
16.2 子空間投影
16.3 子空間判別法
16.4 線性回歸模型法
16.5 正交子空間法
16.6 Kohonen學習子空間法
16.7 子空間的平均學習法
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第十七章 機器統(tǒng)計學習理論
17.1 機器統(tǒng)計學習理論概述
17.2 經(jīng)驗風險最小化設(shè)計
17.3 經(jīng)驗風險最小化原則的一致性條件
17.4 最優(yōu)指示函數(shù)判決風險的界
17.5 訓練序列的長度和識別率估計精度的關(guān)系
17.6 結(jié)構(gòu)風險最小化
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