本书是在我们十余年来对大学本科生和研究生讲授《模式识别》课程的基础上,结合近年一些国外教材和我们的模式识别研究成果编写而成,可作为大学本科和研究生学习模式识别课程的参考书。
虽然近年有许多新的模式识别研究方法提出,但模式识别的基础仍是由决策论方法(统计方法)和结构方法(句法方法)两大部分构成。因此,本书主要介绍统计识别方法和句法方法的基本理论和方法。本书共有14章,第1章引论,介绍模式识别的研究内容和研究方法;第2章至第6章介绍统计模式识别方法;第7章至第11章介绍句法模式识别方法;第12章介绍把句法模式识别推广到句法知识系统,从而是实现基于知识的模式识别;第13章介绍模糊集论在模式识别中的应用,指出模式识别的模糊本质;第14章介绍人工神经网络在模式识别中的应用,提出用模式识别的观点研究究神经网络,使前馈神经网络透明化。

第1章 引论
1.1 模式和模式识别
1.2 模式识别的发展和应用
1.3 模式识别的研究方法
第2章 线性判别函数
2.1 线性判别函数和决策面
2.2 感知准则函数要梯度下降法
2.3 固定增量算法及其收敛性
2.4 *小平方误差准则函数
2.5 多类情况下的线性判别函数和固定增量算法
2.6 分段线性判别函数
2.7 Fisher线性判别函数
2.8 支持向量机
第3章 Bayes决策理论
3.1 *小错误概率的Bayes决策
3.2 *小风险的Bayes决策
3.3 Neyman-Pearson决策
3.4 *小*大决策
3.5 Bayes分类器和判别函数
3.6 正态分布时的Bayes决策法则
3.7 离散情况的ayes决策
第4章 概率总体的估计
4.1 参数估计
4.2 非参数技术
第5章 近邻法则和集群
5.1 近邻法则
5.2 集群
第6章 模式特征的抽取和选择
6.1 概述
6.2 离散的Karhuner-Loeve变换
6.3 多个分布的特征选择
6.4 特征抽取方法举例
第7章 结构模式识别方法和形式语言
……
第8章 形式语言在模式识别中的发展
第9章 句法分析
第10章 句法结构模式识别方法的发展
第11章 文法推断和基元选择
第12章 句法模式识别与专家系统的关系
第13章 模糊集论在模式识别中的应用
第14章 人工神经网络在模式识别中的应用
主要参考文献