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内容简介

模式识别是人工智能的重要分支，其理论建立在矩阵论、概率论与数理统计等基础知识之上，其技术在人机交互、自动驾驶工业制造、医学工程，以及基因技术等方面部发挥着重要作用，具有典型的理论性与实践性紧密结合的特点。《模式识别》涵盖统计决策论、线性分类器、概率密度函数估计等基础知识点，注重公式推导，同时将经典算法与前沿技术应用结合起来进行介绍。《模式识别》全书内容共分为13章：绪论、模板匹配、基于统计决策的概率分类方法线性判别函数、非线性鉴别函数、特征选择与特征提取、统计学习理论及SVM、聚类分析、模糊模式识别法、句法模式识别、人工神经网络、深度学习，以及深度学习在生物特征识别领域的应用。《模式识别》内容系统凛例丰富、阐述翔实，适合作为高等院校自动化类、计算机类、人工智能类等专业本科生、研究生的教材和教学参考书，也可作为高等院校各专业通识教育的教学用书。同时，《模式识别》还可供相关领域的科研人员、工程技术人员和管理人员参考阅读。

第1章绪论001
1.1模式和模式识别的概念001
1.2模式识别系统002
1.3模式识别的基本方法004
1.3.1有监督与无监督学习004
1.3.2有监督模式识别方法分类004
1.4关于模式识别的一些基本问题008
1.5关于本书的内容安排011
第2章模板匹配013
2.1模板匹配介绍013
2.1.1模板匹配基本概念013
2.1.2应用举例013
2.1.3相似度度量016
2.1.4分类准则017
2.1.5困难和问题019
2.2变形模板匹配019
2.2.1变形模板基本概念019
2.2.2弹性匹配020
2.2.3变形模板应用022
……

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