本书系统深入地论述了模式识别的理论与方法,较全面地反映了本学科的新近科技成果。全书共12章,讨论的主流模式识别技术是:统计模式识别、模糊模式识别、神经网络技术、人工智能方法、句法模式识别。**章为引论,第二章至第七章介绍的统计模式识别包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、训练学习与错误率估计、特征提取与选择以及*近邻法,第十一章信息融合集中论述识别与决策中的有关融合技术,第十二章人工智能方法侧重讨论不确定推理,其他类型识别方法在其余各章分别介绍。 本书可供电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术及其他领域的有关专业和研究方向的研究生、本科高年级学生作为关于信息分析、检测、识别的教材或教学参考书,也可以供相关专业的科研人员工作中参考。

**章 引论
1.1 概述
1.2 特征矢量和特征空间
1.3 随机矢量的描述
1.4 正态分布
参考文献

第二章 聚类分析
2.1 聚类分析的概念
2.2 模式相似性测度
2.3 类的定义与类间距离
2.4 准则函数
2.5 聚类的算法
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习题
上机练习
参考文献

第三章 判别域代数界面方程法
3.1 用判别域界面方程分类的概念
3.2 ���性判别函数
3.3 判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间
3.4 Fisher线性判别
3.5 线性可分条件下判别函数的权矢量算法
3.6 一般情况下的判别函数权矢量算法
3.7 线性规划方法
3.8 线性二分能力
3.9 广义线性判别函数
3.10 二次判别函数
3.11 分段线性判别函数
3.12 位势函数分类法
3.13 支持矢量机简介
3.14 *小*大概率机
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习题
上机练习
参考文献

第四章 统计判决
4.1 *小误判概率准则判决
4.2 *小损失准则判决
4.3 *小*大损失准则
4.4 N-P(Neyman-Pearson)判决
4.5 序贯判决(SPRD)
4.6 Fisher准则判决
4.7 特征数据缺损或被噪声污染下的Bayes判决
4.8 批对象的复合判决
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习题
上机练习
参考文献

第五章 统计决策中的学习与错误率估计
5.1 统计推断概述
5.2 参数估计
5.3 Bayes学习
5.4 概密的窗函数估计法
5.5 有限项正交函数级数逼近法
5.6 用位势函数法逼近Bayes判决函数
5.7 随机逼近方法求类的后验概率
5.8 统计决策准则下线性判决函数的训练生成
5.9 错误率估计
5.10 基于平均损失估计的学习及*小误判概率的估计
5.11 无监督估计(盲估计)
5.12 期望*大化算法
5.13 集成学习
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习题
上机练习
参考文献

第六章 *近邻法
6.1 基本的*近邻法
6.2 剪辑*近邻法
6.3 引入拒绝决策的*近邻法
6.4 *近邻法中的*佳距离及其实际计算
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习题
参考文献

第七章 特征提取与选择
7.1 概述
7.2 类别可分性判据
7.3 基于可分性判据进行变换的特征提取与选择
7.4 *佳鉴别矢量的提取
7.5 离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用
7.6 独立成分分析
7.7 基于决策界的特征提取
7.8 特征选择中的直接挑选法
7.9 多维尺度分析
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习题
参考文献

第八章 模糊模式识别
8.1 引言
8.2 普通集合与模糊集合
8.3 普通集合上的关系及有关知识
8.4 模糊关系与模糊变换
8.5 模糊度和特征提取与选择
8.6 模糊识别的基本方法
8.7 基于模糊相似矩阵的分类方法
8.8 模糊C-均值聚类算法
8.9 *大树法模式识别
8.10 几何图形的模糊识别
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参考文献

第九章 神经网络在模式识别中的应用
9.1 人工神经网络的基本知识
9.2 前向型人工神经网络
9.3 BP网的性能和学习改进
9.4 Hopfield网络
9.5 随机神经网络
9.6 自适应共振理论神经网络
9.7 自组织特征映射神经网络
9.8 模糊神经网络
9.9 概率神经网络
9.10 RCE神经网络
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习题
上机练习
参考文献

第十章 信息融合
10.1 概述
10.2 融合技术层次性及融合系统功能模块和结构
10.3 关于信息融合的熵理论
10.4 观测不相关的分布式*小损失准则下的检测与决策融合
10.5 观测相关的决策融合
10.6 N-P准则下的决策融合
10.7 分布式检测决策融合全局*优概述及某些约束条件下*优解
10.8 D-S证据理论的融合算法
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习题
参考文献

第十一章 结构模式识别
11.1 结构模式识别概述
11.2 形式语言
11.3 高维文法与随机文法
11.4 模式的描述
11.5 句法分析
11.6 文法推断
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参考文献

第十二章 智能化方法
12.1 人工智能
12.2 专家系统
12.3 知识的表示
12.4 智能推理技术
12.5 不确定性推理
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习题
参考文献

第十三章 树分类器
13.1 树分类器原理
13.2 树分类器的设计原则
13.3 树分类器的关键技术
13.4 决策树生成算法
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习题
上机练习
参考文献

第十四章 支持矢量机
14.1 *优化的分析方法原理
14.2 *优分类界面
14.3 广义*优分类界面
14.4 *优界面与广义*优界面分类性能的统计特性
14.5 支持矢量机(SVM)
14.6 基于Adaboost的SVM组合
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第十五章 基于隐马尔可夫模型识别方法
15.1 一阶马尔可夫模型(MM)
15.2 一阶隐马尔可夫模型(HMM)
15.3 可见序列概率估计
15.4 隐状态估计
15.5 模型参数估计
15.6 隐马尔可夫模型方法模式识别
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第十六章 子空间模式识别方法
16.1 概述
16.2 子空间投影
16.3 子空间判别法
16.4 线性回归模型法
16.5 正交子空间法
16.6 Kohonen学习子空间法
16.7 子空间的平均学习法
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习题
参考文献

第十七章 机器统计学习理论
17.1 机器统计学习理论概述
17.2 经验风险*小化设计
17.3 经验风险*小化原则的一致性条件
17.4 *优指示函数判决风险的界
17.5 训练序列的长度和识别率估计精度的关系
17.6 结构风险*小化
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习题
参考文献