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谁有模式识别与智能计算 内容简介·《模式识别与智能计算：Matlab技术实现》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。模式识别与智能计算随记统计模式是被主要研究的问题有：特征的选择与优化、分类判别、聚类判别。模式识别的基本计算框架—制定准则函数，实现准则函数极值化。常用的准则有以下几种：1）最小错分准则，完全以减少分类错误为原则；2）最小风险准则，宁肯扩大一些总的错误率，但也要使总的损失减小；3）近邻准则，是分段线性判别函数的一种典型方法，主要依据同类物体在特征空间具有聚类特性的原理；4）Fisher准则，如何找到最好的直线方向以及如何实现向最好。
