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| 編輯推薦： |
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经典畅销书全新升级，内容全面提升，增加蚁群算法聚类设计、免疫算法、禁忌搜索算法等
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| 內容簡介： |
本书是在《模式识别与人工智能（基于MATLAB）》的基础上写作而成，为了适应模式识别算法的新发展、满足各层次读者的学习需求，在原有基础上增加了大量新内容，包括细化各章的内容和增加三种新算法。本书广泛涉及统计学、模糊控制、神经网络、人工智能等学科的思想和理论，将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合，针对具体案例进行算法设计和分析，并运用MATLAB程序实现。全书共分为12章，内容包括模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设计、粒子群算法聚类设计、免疫算法、禁忌搜索算法。覆盖了各种常用的模式识别技术。
本书可作为高等院校自动化、计算机、电子信息类等专业研究生和高年级本科生的教材，也可作为各行各业学习模式识别和机器学习的工程技术人员的参考用书。
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| 目錄：
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第1章模式识别概述
1.1模式识别的基本概念
1.1.1模式的描述方法
1.1.2模式识别系统
1.2模式识别的基本方法
1.3模式识别的应用
习题
第2章贝叶斯分类器设计
2.1贝叶斯决策及贝叶斯公式
2.1.1贝叶斯决策简介
2.1.2贝叶斯公式
2.2基于最小错误率的贝叶斯决策
2.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策理论
2.2.2最小错误率贝叶斯分类的计算过程
2.2.3最小错误率贝叶斯分类的MATLAB实现
2.2.4结论
2.3最小风险贝叶斯决策
2.3.1最小风险贝叶斯决策理论
2.3.2最小错误率与最小风险贝叶斯决策的比较
2.3.3贝叶斯算法的计算过程
2.3.4最小风险贝叶斯分类的MATLAB实现
2.3.5结论
习题
第3章判别函数分类器设计
3.1判别函数简介
3.2线性判别函数
3.3线性判别函数的实现
3.4基于LMSE的分类器设计
3.4.1LMSE分类法简介
3.4.2LMSE算法的原理
3.4.3LMSE算法分类
3.4.4LMSE算法步骤
3.4.5实现LMSE算法的详细过程
3.4.6结论
3.5基于Fisher的分类器设计
3.5.1Fisher判别法简介
3.5.2Fisher判别法的基本原理
3.5.3Fisher分类器设计
3.5.4Fisher算法实现
3.5.5识别待测样本类别
3.5.6结论
3.6基于支持向量机的分类法
3.6.1支持向量机简介
3.6.2支持向量机的基本思想
3.6.3线性可分支持向量机
3.6.4非线性可分支持向量机
3.6.5L1软间隔支持向量机
3.6.6支持向量机的几个主要优点
3.6.7多类分类问题
3.6.8基于 SVM 的数据分类
3.6.9结论
习题
第4章聚类分析
4.1聚类分析
4.1.1聚类的定义
4.1.2聚类准则
4.1.3基于试探法的聚类设计
4.2数据聚类——K均值聚类
4.2.1K均值聚类简介
4.2.2K均值聚类的原理
4.2.3K均值算法的主要流程
4.2.4K均值算法的优缺点
4.2.5K均值聚类的MATLAB实现
4.2.6待聚类样本的分类结果
4.2.7结论
4.3数据聚类——基于取样思想的改进K均值聚类
4.3.1K均值改进算法的思想
4.3.2基于取样思想的改进K均值算法
4.3.3结论
4.4数据聚类——K近邻法聚类
4.4.1近邻法简介
4.4.2K近邻法的概念
4.4.3K近邻法的算法研究
4.4.4K近邻法数据分类器的MATLAB实现
4.4.5结论
4.5数据聚类——PAM聚类
4.5.1PAM算法概述
4.5.2PAM算法的主要流程
4.5.3PAM算法的实现
4.5.4PAM算法的特点
4.5.5K均值和PAM算法分析比较
4.5.6结论
4.6数据聚类——层次聚类
4.6.1层次聚类方法简介
4.6.2凝聚的和分裂的层次聚类
4.6.3聚合层次聚类算法的原理
4.6.4簇间距离度量方法
4.6.5层次聚类方法存在的不足
4.6.6层次聚类的MATLAB实现
4.6.7结论
4.7数据聚类——ISODATA算法
4.7.1ISODATA算法应用背景
4.7.2用MATLAB实现ISODATA算法
4.7.3结论
习题
第5章模糊聚类分析
5.1模糊逻辑的发展
5.2模糊集合
5.2.1由经典集合到模糊集合
5.2.2模糊集合的基本概念
5.2.3隶属度函数
5.2.4模糊与概率
5.3模糊集合的运算
5.3.1模糊集合的基本运算
5.3.2模糊集合的基本运算规律
5.3.3模糊集合与经典集合的联系
5.4模糊关系与模糊关系的合成
5.4.1模糊关系的基本概念
5.4.2模糊关系的合成
5.4.3模糊关系的性质
5.4.4模糊变换
5.5模糊逻辑及模糊推理
5.5.1模糊逻辑技术
5.5.2语言控制策略
5.5.3模糊语言变量
5.5.4模糊命题与模糊条件语句
5.5.5判断与推理
5.5.6模糊推理
5.6数据聚类——模糊聚类
5.6.1模糊聚类的应用背景
5.6.2基于 MATLAB的GUI工具的模糊算法构建——数据模糊化
5.6.3基于MATLAB的GUI工具的模糊算法构建——FIS实现
5.6.4模糊聚类的结果分析
5.7数据聚类——模糊C均值聚类
5.7.1模糊C均值聚类的应用背景
5.7.2模糊C均值算法
5.7.3模糊C均值聚类的MATLAB实现
5.7.4模糊C均值聚类的结果分析
5.8数据聚类——模糊ISODATA聚类
5.8.1模糊ISODATA聚类的应用背景
5.8.2模糊ISODATA算法的基本原理
5.8.3模糊ISODATA算法的基本步骤
5.8.4模糊ISODATA算法的MATLAB程序实现
5.8.5结论
5.9模糊神经网络
5.9.1模糊神经网络的应用背景
5.9.2模糊神经网络算法的原理
5.9.3模糊系统与神经网络的比较
5.9.4模糊神经网络分类器的MATLAB实现
5.9.5结论
习题
第6章神经网络及聚类设计
6.1什么是神经网络
6.1.1神经网络的发展历程
6.1.2生物神经系统的结构及冲动的传递过程
6.1.3人工神经网络的定义
6.2人工神经网络模型
6.2.1人工神经元的基本模型
6.2.2人工神经网络的基本构架
6.2.3人工神经网络的工作过程
6.2.4人工神经网络的特点
6.3前馈神经网络
6.3.1感知器网络
6.3.2BP网络
6.3.3BP网络的建立及执行
6.3.4BP网络应用于模式分类
6.3.5BP网络的其他学习算法的应用
6.4反馈神经网络
6.4.1离散Hopfield网络的结构
6.4.2离散Hopfield网络的工作方式
6.4.3Hopfield网络的稳定性和吸引子
6.4.4Hopfield网络的连接权设计
6.4.5Hopfield网络应用于模式分类
6.5径向基函数
6.5.1径向基函数的网络结构及工作方式
6.5.2径向基函数网络的特点及作用
6.5.3径向基函数网络的参数选择
6.5.4RBF网络应用于模式分类
6.6广义回归神经网络
6.6.1GRNN的结构
6.6.2GRNN的理论基础
6.6.3GRNN的特点及作用
6.6.4GRNN用于模式分类
6.7小波神经网络
6.7.1小波神经网络的基本结构
6.7.2小波神经网络的训练算法
6.7.3小波神经网络的结构设计
6.7.4小波神经网络应用于模式分类
6.8卷积神经网络
6.8.1卷积神经网络的背景
6.8.2卷积神经网络的原理
6.8.3卷积神经网络应用于图片分类
6.8.4卷积神经网络应用于颜色分类
6.9其他形式的神经网络
6.9.1竞争型人工神经网络——自组织竞争
6.9.2竞争型人工神经网络——自组织特征映射(SOM)神经网络
6.9.3竞争型人工神经网络——学习向量量化(LVQ)神经网络
6.9.4概率神经网络
6.9.5对向传播网络
习题
第7章模拟退火算法聚类设计
7.1模拟退火算法简介
7.1.1物理退火过程
7.1.2Metropolis准则
7.1.3模拟退火算法的基本原理
7.1.4模拟退火算法的组成
7.1.5模拟退火算法新解的产生和接受
7.1.6模拟退火算法的基本过程
7.1.7模拟退火算法的参数控制问题
7.1.8模拟退火算法的特点
7.2基于模拟退火思想的聚类算法
7.2.1K均值算法的局限性
7.2.2基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法
7.2.3几个重要参数的选择
7.3模拟退火算法实现
7.3.1实现步骤
7.3.2模拟退火实现模式分类的MATLAB程序
7.4结论
习题
第8章遗传算法聚类设计
8.1遗传算法的产生与发展
8.2遗传算法的原理
8.2.1遗传算法的基本术语
8.2.2遗传算法问题的求解过程
8.2.3遗传算法的特点
8.2.4遗传算法的基本要素
8.3与其他优化技术结合的遗传算法
8.4遗传算法的实现
8.4.1种群初始化
8.4.2适应度函数的设计
8.4.3选择操作
8.4.4交叉操作
8.4.5变异操作
8.4.6完整程序及仿真结果
8.5结论
习题
第9章蚁群算法聚类设计
9.1蚁群算法简介
9.2蚁群算法原理
9.2.1基本蚁群算法的原理
9.2.2蚁群算法模型的建立
9.2.3蚁群算法的特点
9.3基本蚁群算法的实现
9.4蚁群算法的改进
9.4.1MMAS算法简介
9.4.2完整程序及仿真结果
9.5蚁群算法与其他仿生优化算法的异同
9.6结论
习题
第10章粒子群算法聚类设计
10.1粒子群算法简介
10.2经典粒子群算法的运算过程
10.3两种基本的进化模型
10.4改进的粒子群优化算法
10.4.1粒子群优化算法的原理
10.4.2粒子群优化算法的优缺点
10.4.3粒子群优化算法的基本流程
10.5粒子群算法与其他算法的比较
10.6粒子群算法应用到模式分类
10.6.1设定参数
10.6.2初始化
10.6.3完整程序及仿真结果
10.7结论
习题
第11章免疫算法
11.1免疫算法的产生和发展
11.2免疫算法理论
11.2.1免疫算法的概念
11.2.2免疫算法的特点
11.2.3免疫算法算子
11.3免疫算法的流程
11.4免疫算法的关键参数说明
11.5MATLAB仿真实例
11.6结论
习题
第12章禁忌搜索算法
12.1禁忌搜索算法简介
12.2禁忌搜索算法的相关理论
12.2.1局部邻域搜索
12.2.2禁忌搜索与局部邻域搜索
12.2.3禁忌搜索
12.2.4禁忌搜索算法的特点
12.2.5禁忌搜索算法的改进方向
12.3禁忌搜索算法的流程
12.4禁忌搜索算法的关键参数
12.5基于禁忌搜索算法的旅行商问题
12.5.1问题的提出及解决步骤
12.5.2仿真结果
12.5.3结论
习题
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| 內容試閱：
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随着模式识别技术的迅猛发展，目前该技术已经成为当代高科技研究的重要领域之一。模式识别不仅取得了丰富的理论成果，而且其应用也扩展到了人工智能、机器人、系统控制、遥感数据分析、生物医学工程、军事目标识别等领域，几乎遍及各个学科，在国民经济、国防建设、社会发展的各方面得到了广泛应用，因而越来越多的人认识到模式识别技术的重要性。
本书以实用性为宗旨，以酒瓶颜色分类的设计为例，将理论与实践相结合，介绍了各种相关分类器设计。
第1章介绍模式识别的概念、模式识别的方法及其应用。
第2章讨论贝叶斯分类器的设计。首先介绍贝叶斯决策的概念，让读者对贝叶斯理论有所了解； 然后介绍基于最小错误率和最小风险的贝叶斯分类器的设计，将理论应用到实践，让读者真正学会运用该算法解决实际问题。
第3章讨论判别函数分类器的设计。判别函数包括线性判别函数和非线性判别函数。本章首先介绍判别函数的相关概念，然后介绍线性判别函数LMSE和Fisher分类器的设计及非线性判别函数SVM分类器的设计。
第4章讨论聚类分析。聚类分析作为最基础的分类方法，涵盖了大量经典的聚类算法及衍生出来的改进算法。本章首先介绍相关理论知识，然后依次介绍K均值聚类、K均值改进算法、K近邻法聚类、PAM聚类、层次聚类及ISODATA分类器设计。
第5章讨论模糊聚类分析。首先介绍模糊逻辑的发展、模糊数学理论、模糊逻辑与模糊推理等一整套模糊控制理论，然后介绍模糊分类器、模糊C均值分类器、模糊ISODATA分类器设计。
第6章讨论神经网络聚类设计。首先介绍神经网络的概念及其模型等理论知识，然后介绍基于BP网络、Hopfield网络、RBF网络、GRNN、小波神经网络、卷积神经网络、模糊神经网络、自组织竞争网络、SOM网络、LVQ网络、PNN、CPN的分类器设计。
第7章讨论模拟退火算法聚类设计。首先介绍模拟退火算法的基本原理、基本过程，然后介绍其分类器的设计。
第8章介绍遗传算法聚类设计，包括遗传算法原理及遗传算法分类器设计的详细过程。
第9章介绍蚁群算法聚类设计，包括蚁群算法的基本原理、基于蚁群基本算法的分类器设计和改进的蚁群算法MMAS的分类器设计。
第10章介绍粒子群算法聚类设计，包括粒子群算法的运算过程、进化模型、原理及其模式分类的设计过程。
第11章介绍免疫算法，包括免疫算法的原理、流程、特点、关键参数说明和实现。
第12章介绍禁忌搜索算法，包括禁忌搜索算法的理论和应用。
在读者掌握基础理论后，通过实例可以了解算法的实现思路和方法，进一步掌握核心代码的编写，就可以很快掌握模式识别技术。
本书有如下特点。
(1) 实用性强。针对实例介绍理论和技术，将理论和实践相结合，避免了空洞的理论说教。
(2) 符合认知规律。针对每一种模式识别算法，书中分为理论基础和实例两部分，掌握基础理论后，读者通过实例就可以了解算法的实现思路和方法，再进一步掌握核心代码，就可以很快掌握模式识别技术。
本书的内容大多来自作者的科研与教学实践，在介绍各种理论和方法时，将不同算法应用于实际中。
本书共12章，其中第1~3章由徐宏伟编写，第5章和第6章由刘伟冰编写，第7章由张利军编写，李占强、张震宇与袁家乐也参与了部分编写工作，其余由周润景编写，全书由周润景统稿。
在本书的编写过程中，作者虽力求完美，但由于水平有限，书中不足之处敬请指正。
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