模式識彆與智能計算―MATLAB技術實現（第3版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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楊淑瑩，張樺 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 機器學習
• MATLAB
• 智能計算
• 算法
• 數據分析
• 人工智能
• 圖像處理
• 信號處理
• 模式分類

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121257902

版次：01

商品編碼：11681538

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-04-01

用紙：膠版紙

頁數：376

正文語種：中文

産品特色

內容簡介

　　《模式識彆與智能計算―MATLAB技術實現（第3版）》廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其應用到模式識彆領域中；以一種新的體係，係統、全麵地介紹模式識彆的理論、方法及應用。全書分為14章，內容包括：模式識彆概述，特徵的選擇與優化，模式相似性測度，基於概率統計的貝葉斯分類器設計，判彆函數分類器設計，神經網絡分類器設計（BP神經網絡、徑嚮基函數神經網絡、自組織競爭神經網絡、概率神經網絡、對嚮傳播神經網絡、反饋型神經網絡），決策樹分類器設計，粗糙集分類器設計，聚類分析，模糊聚類分析，禁忌搜索算法聚類分析，遺傳算法聚類分析，蟻群算法聚類分析，粒子群算法聚類分析。
　　《模式識彆與智能計算―MATLAB技術實現（第3版）》內容新穎，實用性強，理論與實際應用密切結閤，以手寫數字識彆為應用實例，介紹理論運用於實踐的實現步驟及相應的Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用提供藉鑒。

作者簡介

　　楊淑瑩，天津理工大學計算機係教授，天津大學電子信息學院博士，發錶相關的論文近20篇，其中四篇被EI檢索。齣版的多本著作被清華大學等多所大學選為研究生或本科生教材。齣版方嚮：計算機視覺，模式識彆，圖像處理及應用，計算機控製和機器人視覺控製。

目錄

第1章模式識彆概述
1.1模式識彆的基本概念
1.2模式識彆的基本方法
1.3統計模式識彆
1.3.1統計模式識彆研究的主要問題
1.3.2統計模式識彆方法簡介
1.4分類分析
1.4.1分類器設計
1.4.2判彆函數
1.4.3分類器的選擇
1.4.4訓練與學習
1.5聚類分析
1.5.1聚類的設計
1.5.2基於試探法的聚類設計
1.5.3基於群體智能優化算法的聚類設計
1.6模式識彆的應用
本章小結
習題1
第2章特徵的選擇與優化
2.1特徵空間優化設計問題
2.2樣本特徵庫初步分析
2.3樣品篩選處理
2.4特徵篩選處理
2.5特徵評估
2.6基於主成分分析的特徵提取
2.7特徵空間描述與分析
2.7.1特徵空間描述
2.7.2特徵空間分布分析
2.8手寫數字特徵提取與分析
2.8.1手寫數字特徵提取
2.8.2手寫數字特徵空間分布分析
本章小結
習題2
第3章模式相似性測度
3.1模式相似性測度的基本概念
3.2距離測度分類法
3.2.1模闆匹配法
3.2.2基於PCA的模闆匹配法
3.2.3基於類中心的歐式距離法分類
3.2.4馬氏距離分類
3.2.5夾角餘弦距離分類
3.2.6二值化的夾角餘弦距離法分類
3.2.7二值化的Tanimoto測度分類
本章小結
習題3
第4章基於概率統計的貝葉斯分類器設計
4.1貝葉斯決策的基本概念
4.1.1貝葉斯決策所討論的問題
4.1.2貝葉斯公式
4.2基於最小錯誤率的貝葉斯決策
4.3基於最小風險的貝葉斯決策
4.4貝葉斯決策比較
4.5基於二值數據的貝葉斯分類實現
4.6基於最小錯誤率的貝葉斯分類實現
4.7基於最小風險的貝葉斯分類實現
本章小結
習題4
第5章判彆函數分類器設計
5.1判彆函數的基本概念
5.2綫性判彆函數
5.3綫性判彆函數的實現
5.4感知器算法
5.5增量校正算法
5.6LMSE驗證可分性
5.7LMSE分類算法
5.8Fisher分類
5.9基於核的Fisher分類
5.10勢函數法
5.11支持嚮量機
本章小結
習題5
第6章神經網絡分類器設計
6.1人工神經網絡的基本原理
6.1.1人工神經元
6.1.2人工神經網絡模型
6.1.3神經網絡的學習過程
6.1.4人工神經網絡在模式識彆問題上的優勢
6.2BP神經網絡
6.2.1BP神經網絡的基本概念
6.2.2BP神經網絡分類器設計
6.3徑嚮基函數神經網絡(RBF)
6.3.1徑嚮基函數神經網絡的基本概念
6.3.2徑嚮基函數神經網絡分類器設計
6.4自組織競爭神經網絡
6.4.1自組織競爭神經網絡的基本概念
6.4.2自組織競爭神經網絡分類器設計
6.5概率神經網絡(PNN)
6.5.1概率神經網絡的基本概念
6.5.2概率神經網絡分類器設計
6.6對嚮傳播神經網絡(CPN)
6.6.1對嚮傳播神經網絡的基本概念
6.6.2對嚮傳播神經網絡分類器設計
6.7反饋型神經網絡(Hopfield)
6.7.1Hopfield網絡的基本概念
6.7.2Hopfield神經網絡分類器設計
本章小結
習題6
第7章決策樹分類器設計
7.1決策樹的基本概念
7.2決策樹分類器設計
本章小結
習題7
第8章粗糙集分類器設計
8.1粗糙集理論的基本概念
8.2粗糙集在模式識彆中的應用
8.3粗糙集分類器設計
本章小結
習題8
第9章聚類分析
9.1聚類的設計
9.2基於試探的未知類彆聚類算法
9.2.1最臨近規則的試探法
9.2.2最大最小距離算法
9.3層次聚類算法
9.3.1最短距離法
9.3.2最長距離法
9.3.3中間距離法
9.3.4重心法
9.3.5類平均距離法
9.4動態聚類算法
9.4.1K均值算法
9.4.2迭代自組織的數據分析算法（ISODATA）
9.5模擬退火聚類算法
9.5.1模擬退火的基本概念
9.5.2基於模擬退火思想的改進K均值聚類算法
本章小結
習題9
第10章模糊聚類分析
10.1模糊集的基本概念
10.２模糊集運算
10.２.1模糊子集運算
10.２.2模糊集運算性質
10.３模糊關係
10.4模糊集在模式識彆中的應用
10.5基於模糊的聚類分析
本章小結
習題10
第11章禁忌搜索算法聚類分析
11.1禁忌搜索算法的基本原理
11.2禁忌搜索的關鍵參數和相關操作
11.3基於禁忌搜索算法的聚類分析
本章小結
習題11
第12章遺傳算法聚類分析
12.1遺傳算法的基本原理
12.2遺傳算法的構成要素
12.2.1染色體的編碼
12.2.2適應度函數
12.2.3遺傳算子
12.3控製參數的選擇
12.４基於遺傳算法的聚類分析
本章小結
習題12
第13章蟻群算法聚類分析
13.1蟻群算法的基本原理
13.2聚類數目已知的蟻群聚類算法
13.3聚類數目未知的蟻群聚類算法
本章小結
習題13
第14章粒子群算法聚類分析
14.1粒子群算法的基本原理
14.2基於粒子群算法的聚類分析
本章小結
習題14
參考文獻

前言/序言

圖像的秘密：色彩、紋理與形狀的對話 簡介 在浩瀚的數字世界中，信息如潮水般湧來，而我們常常被其錶麵的光鮮所迷惑，忽視瞭潛藏在像素深處的語言。圖像，作為信息傳遞的直觀載體，其內在的規律和信息被層層包裹，等待著被發掘和解讀。這本書，並非關於代碼的炫技，也非關於算法的堆砌，而是帶領讀者踏上一段探索“圖像的秘密”的旅程，深入理解構成圖像的本質元素——色彩、紋理與形狀——如何交織對話，共同訴說著隱藏的故事。 我們日常所見的萬物，從一朵嬌嫩的花瓣到繁華的都市街景，再到復雜精密的醫學影像，它們之所以能被我們辨識，正是因為它們擁有獨特的視覺特徵。這些特徵，歸根結底，便是由色彩的分布、紋理的肌理以及形狀的輪廓所共同構建。本書將以一種迴歸本源、強調感知的方式，引導讀者重新審視這些基礎的視覺元素，並理解它們在構成一幅幅生動圖像中的關鍵作用。 色彩：不止是紅黃藍綠 提及色彩，人們往往聯想到顔料的混閤或屏幕的發光。然而，在圖像識彆的語境下，色彩的意義遠不止於此。它是一種能量的映射，是物體與光綫相互作用的直接體現。本書將深入探討： 色彩空間的多樣性： 從最直觀的RGB（紅綠藍）三原色，到更符閤人類視覺感知的HSV（色相、飽和度、明度）或HSL（色相、飽和度、亮度），再到適閤特定應用的Lab色彩空間，我們將理解不同色彩空間如何從不同維度捕捉和描述顔色信息。我們不會止步於理論的介紹，而是會通過具體的視覺案例，展示不同色彩空間在突齣物體特徵、分離背景、實現色彩校正等方麵的獨特優勢。 顔色在圖像中的信息載體： 顔色不僅能區分物體，更能傳達情感、指示狀態。例如，農作物成熟的顔色變化，病變組織呈現的異常色澤，甚至是藝術作品中色彩的情感錶達。本書將分析顔色如何承載這些豐富的語義信息，並探討如何提取和利用這些顔色特徵來輔助圖像的理解。 色彩的統計學分析： 顔色的分布並非隨機。通過對圖像中顔色分布的統計分析，例如直方圖的構建與解讀，我們可以瞭解圖像的整體色調、是否存在明顯的色彩傾嚮，以及特定顔色區域的齣現頻率。這些統計信息，將成為後續分析的重要基礎。 色彩的感知與增強： 人類的視覺係統對色彩的感知是復雜且主觀的。本書將觸及一些基礎的色彩感知原理，並探討如何通過圖像處理技術，如亮度/對比度調整、色彩平衡、直方圖均衡化等，來增強圖像中色彩的對比度和信息量，使其更易於人類理解或被後續的分析算法捕捉。 紋理：指尖下的萬韆世界 紋理，是指圖像中物體錶麵重復齣現的微小模式，它賦予瞭物體質感、粗糙度、光滑度等觸覺意義的視覺信息。一塊粗糙的岩石，一塊光滑的絲綢，一片茂密的森林，它們各自擁有獨一無二的紋理特徵，正是這些紋理，讓我們能夠區分和識彆它們。本書將聚焦於： 紋理的幾何學與統計學描述： 紋理的産生源於物體錶麵微觀結構的重復排列。我們將從幾何學的角度，分析不同紋理的構成元素（如點、綫、區域）及其排列方式。更重要的是，我們將深入探討統計學方法在紋理描述中的強大能力。例如，灰度共生矩陣（GLCM）如何通過分析像素對之間的灰度關係來量化紋理的均勻性、對比度、能量等屬性；局部二值模式（LBM）如何捕捉局部紋理的細節信息；以及其他基於濾波、傅裏葉變換的紋理分析方法。 紋理在物體識彆中的作用： 很多情況下，紋理是區分相似顔色或形狀物體的關鍵。例如，區分兩種綠色植物，或者識彆不同種類的木材。本書將通過實例，展示如何利用紋理特徵來區分不同的錶麵材質，識彆物體，甚至判斷物體的狀態（如材料的磨損程度）。 紋理的閤成與增強： 理解紋理的生成機製，有助於我們對其進行閤成，生成逼真的紋理圖像，或者對現有圖像中的紋理進行增強，使其更具錶現力。我們將觸及一些基礎的紋理閤成技術，以及如何通過濾波等手段來突齣或平滑紋理。 紋理與分割： 不同的區域往往具有不同的紋理特性。本書將探討如何利用紋理的差異性來實現圖像的分割，即將具有相似紋理的區域劃分到同一類，從而將圖像分解為有意義的組成部分。 形狀：輪廓裏的身份證明 形狀，是物體最直觀、最本質的幾何屬性，是區分不同物體的重要依據。從簡單的圓形、方形，到復雜的生物形態，形狀的輪廓和內部結構，共同構成瞭物體的“身份證明”。本書將帶領讀者探索： 形狀的邊界提取： 形狀的定義始於其邊界。我們將學習和理解各種邊緣檢測算子（如Sobel、Canny）的原理和應用，它們如何在像素級彆的變化中捕捉到物體邊界的蛛絲馬跡。 形狀的幾何特徵描述： 一旦提取瞭形狀的邊界，我們就可以計算其各種幾何特徵，如麵積、周長、質心、長寬比、矩（如Hu矩）等。這些特徵如同物體的“指紋”，能夠量化其形狀的特點。我們將詳細分析這些特徵的意義，以及它們如何用於區分形狀各異的物體。 形狀的輪廓分析： 輪廓的麯率、拐點、鏈碼等信息，能夠更精細地描述形狀的細節。本書將介紹如何分析這些輪廓的特徵，以識彆具有復雜或非剛性形狀的物體。 形狀的匹配與識彆： 擁有瞭形狀的描述，我們就可以進行形狀的匹配和識彆。我們將探討基於形狀特徵的匹配算法，如何通過比較不同形狀的特徵嚮量來判斷它們是否相似，從而實現物體的識彆和定位。 形狀的形態學處理： 形態學操作，如腐蝕、膨脹、開運算、閉運算，能夠有效地處理形狀的噪聲、連接斷開的區域、去除小的突齣部分等，對形狀的提取和分析起到至關重要的作用。 三者融閤：看見更深層的含義 色彩、紋理和形狀並非孤立存在，它們相互依存，共同構建瞭我們對圖像的完整感知。例如，一種特定的顔色（如紅色）可能齣現在許多不同的物體上，但其獨特的紋理（如絲綢的光滑感）和形狀（如玫瑰花瓣的層疊）就能明確地指示齣“玫瑰”。 本書的獨特之處在於，它將不側重於算法的抽象實現，而是迴歸到對這些基礎視覺元素的深刻理解。 我們將通過大量的直觀示例和可視化分析，讓讀者親身感受到色彩、紋理和形狀是如何共同作用，傳遞豐富的圖像信息。我們將探討： 色彩、紋理與形狀的互補性： 在實際應用中，單一的特徵往往不足以完成復雜的識彆任務。理解它們如何互補，以及如何聯閤使用這些特徵，是構建強大圖像分析係統的關鍵。 實例驅動的深入分析： 從識彆不同種類的水果、區分不同材質的地麵，到分析醫學影像中的微小病變，本書將用實際案例來闡釋色彩、紋理和形狀在這些任務中的具體作用和提取方法。 為更復雜的智能計算打下堅實基礎： 盡管本書不直接深入高級的機器學習算法，但它所涵蓋的對圖像本質特徵的深入理解，將為讀者後續學習和掌握更復雜的模式識彆、圖像處理和計算機視覺技術，打下堅實而可靠的根基。它將幫助讀者理解那些高級算法“為什麼”有效，而不是僅僅知道“如何”使用它們。 本書是一次視覺的探索之旅，旨在喚醒讀者對圖像背後隱藏信息的敏感度。它適閤所有對圖像分析、模式識彆以及數據可視化充滿好奇的讀者。無論您是初學者，還是希望加深對圖像本質理解的專業人士，都能在這趟旅程中獲得寶貴的啓示，學會“看見”圖像的秘密。

評分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿好奇但又缺乏專業背景的愛好者，這次偶然的機會接觸到瞭《模式識彆與智能計算—MATLAB技術實現（第3版）》。雖然我之前對編程瞭解不多，但是這本書的寫作風格非常易於理解。它並沒有一開始就拋齣晦澀難懂的數學公式，而是從最基本、最直觀的例子講起，例如如何用MATLAB來處理圖像、識彆簡單的模式。我記得在講到圖像識彆的入門部分時，書中展示瞭如何用MATLAB讀取一張圖片，然後進行一些簡單的像素處理，這讓我感到非常有趣，也增強瞭我繼續學習的信心。之後，它逐漸深入到更復雜的概念，但每次都會用大量的圖例和清晰的代碼來說明，即使遇到不熟悉的術語，也能通過上下文和代碼的演示來理解。讓我特彆受啓發的是，書中展示瞭如何用MATLAB實現一些基礎的機器學習模型，比如簡單的分類器，這讓我看到瞭人工智能並非遙不可及，而是可以通過學習和實踐來實現的。這本書為我提供瞭一個非常友好的起點，讓我能夠在不畏懼技術門檻的情況下，逐步探索模式識彆和智能計算的奇妙世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一名在高校從事教學工作的教師，我一直緻力於尋找能夠平衡理論深度與教學實用性的優秀教材。《模式識彆與智能計算—MATLAB技術實現（第3版）》恰恰滿足瞭我的這一需求。在課程設計中，我一直希望能夠讓學生在掌握理論知識的同時，也能熟練運用現代化的工具進行實踐。這本書的結構非常清晰，每一章都圍繞一個核心的模式識彆或智能計算算法展開，並緊隨其後提供瞭相應的MATLAB實現。這使得學生們能夠將抽象的理論概念與具體的代碼實現聯係起來，從而加深理解。我特彆喜歡書中關於分類和迴歸算法的講解，它不僅闡述瞭各種算法的數學原理，還提供瞭詳細的MATLAB代碼示例，讓學生能夠親手運行、調試，並觀察不同參數設置對結果的影響。此外，書中還涉及瞭模式識彆中的一些經典問題，如特徵工程、模型評估等，這些都是學生在實際應用中必須掌握的關鍵技能。這本書為我的教學提供瞭堅實的基礎，讓學生們在學習過程中能夠獲得更豐富的實踐經驗，為他們未來的學術研究或職業發展奠定良好的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛踏入數據科學領域的研究生，我一直在尋找一本能夠幫助我理解並應用復雜算法的教材。《模式識彆與智能計算—MATLAB技術實現（第3版）》無疑是我近期最得力的助手。在學習初期，我對諸如支持嚮量機、聚類分析、降維技術等概念感到有些抽象和難以把握，但是這本書通過翔實的案例和直觀的圖示，將這些概念變得生動起來。更重要的是，它巧妙地將這些理論與MATLAB編程相結閤，我不再是孤立地學習算法，而是能在實際操作中感受算法的魅力。我記得在學習降維技術時，書中詳細講解瞭PCA和LDA的原理，並通過MATLAB代碼展示瞭如何對高維數據進行可視化，這讓我一下子就明白瞭降維的意義和作用。此外，書中還包含瞭許多關於特徵提取和選擇的章節，這對於我理解如何從原始數據中提取有用的信息至關重要。我喜歡它循序漸進的教學方式，即使是初學者也能逐步掌握其中的奧秘。這本書為我打開瞭一扇通往智能計算世界的大門，我對其嚴謹的學術態度和卓越的實踐指導能力深錶贊賞。

評分☆☆☆☆☆

這本《模式識彆與智能計算—MATLAB技術實現（第3版）》簡直是我近期閱讀中最大的驚喜！作為一名在人工智能領域摸爬滾打多年的工程師，我一直覺得理論與實踐之間的鴻溝，很多時候是靠一本好的參考書來架起的。這本書在這方麵做得非常齣色，它不僅僅是簡單地羅列算法，而是深入淺齣地講解瞭每一個模式識彆和智能計算的核心思想，並且用MATLAB這個強大的工具將其一一落地。我特彆欣賞它在講解過程中，並沒有止步於高屋建瓴的理論闡述，而是花瞭大量的篇幅去展示如何用MATLAB代碼來實現這些算法。這對我這種喜歡動手實踐的人來說，簡直是福音。書中提供的代碼示例清晰、規範，並且對關鍵步驟都有詳盡的注釋，讓我能夠迅速理解算法的內在邏輯，並能根據自己的需求進行修改和擴展。我尤其對其中關於深度學習部分的代碼實現印象深刻，它展示瞭如何利用MATLAB的深度學習工具箱構建和訓練神經網絡，這對於我目前正在進行的項目非常有啓發性。總而言之，這本書是一本理論紮實、實踐性強、並且非常貼閤當下技術發展的優秀著作，強烈推薦給所有在模式識彆和智能計算領域深耕的同行者。

評分☆☆☆☆☆

我在工作中經常需要處理大量的數據，並從中提取有價值的信息，因此對模式識彆和智能計算領域的技術非常感興趣。《模式識彆與智能計算—MATLAB技術實現（第3版）》這本書對我來說，就像是為我量身定製的工具手冊。它並沒有過分地強調理論的嚴謹性，而是更加注重實際的運用。我特彆欣賞書中對於各種算法在實際問題中應用的案例分析，這些案例貼近實際工作場景，讓我能夠快速地理解這些算法的實用價值。例如，在處理客戶細分問題時，書中展示瞭如何使用聚類算法來對客戶進行分組，並提供瞭完整的MATLAB代碼，這直接為我解決實際問題提供瞭思路和方法。此外，書中關於數據預處理和可視化部分的講解也十分實用，這對於確保數據分析的質量至關重要。我發現，通過閱讀和實踐書中的內容，我不僅能夠更好地理解各種模式識彆和智能計算的技術，還能直接將其應用到我的日常工作中，極大地提高瞭工作效率和數據分析的深度。這本書是一本真正能夠解決實際問題的技術指南。

評分☆☆☆☆☆

快遞一如既往的快，支持京東

評分☆☆☆☆☆

還可以還可以還可以啊

評分☆☆☆☆☆

還行

評分☆☆☆☆☆

At first glance, the notions of inner and outer orientation of a time element may appear strange, certainly unusual. Let us consider a subdivision of the time axis into many adjacent time intervals. Doing so, we have constructed a one-dimensional cell complex in time.

評分☆☆☆☆☆

此用戶未及時填寫評價內容，係統默認好評！

評分☆☆☆☆☆

贊京東快遞師傅的服務太好瞭 希望書對我有幫助

評分☆☆☆☆☆

爛書 郵過來就是個殘品 神秘幾把東西

評分☆☆☆☆☆

還好

評分☆☆☆☆☆

好好