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模式识别与智能计算的MATLAB实现
定    价: ¥36.00
关 注 度: 0 库存状态: 未知 图书状态: 销售中
 
作    者: 许国根
出版时间: 2012-07      
版    次: 1 印    次: 1 字    数: 454千字
开    本: 787×1092 1/16
纸    张: 1 ISBN: 978-7-5124-0843-2
 详细信息
 作者简介
 编辑推荐
 图书简介

针对各学科数据信息的特点以及科学工作者对信息处理和数据挖掘技术的要求,本书既介绍了模式识别和智能计算的基础知识,又较为详细地介绍了现代模式识别和智能计算在科学研究中的应用方法和各算法的MATLAB源程序。本书可以帮助广大的科学工作者掌握模式识别和智能计算方法,并应用于实际的研究中,提高对海量数据信息的处理及挖掘能力,针对性和实用性强,具有较高的理论和实用价值。、

本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生物医学工程、智能机器人、工业自动化、地质、水利、化学和环境等专业的研究生、本科生的教材或教学参考书,亦可供有关工程技术人员参考。

 图书目录
 图书前言

MATLAB是功能非常强大的计算机软件,在科学研究和工程实践中得到了广泛的应用。利用它来编制现代模式识别和智能计算等技术的程序,揭开这些在大多数人眼中极为深奥的数学方法的神秘面纱,使每个科学工作者都能非常容易地使用它们来解决实际问题,是作者学习MATLAB后,结合实际的科学研究经验产生的一个强烈的愿望。

本书理论联系实际,较为全面地介绍了现代模式识别和智能计算方法及其应用技巧。通过大量实例,讲解了模式识别和智能计算的理论、算法及编程步骤,并提供基于MATLAB的源代码。通过本书的学习,读者能够真正掌握模式识别和智能计算并应用于科学研究和工程实践中。

模式识别是当今高科技研究的重要领域之一,它创立于20世纪60年代,初期属于信息、控制和系统科学领域。模式识别是利用某些特征,对一组对象进行判别或分类,被分类的对象即为模式,分类的过程即为识别。模式识别所涉及的信息往往存在高维、影响因素多、关系复杂等特征,单靠人的思维往往难以有效地确定其规律,需要通过一定的数学方法借助计算机来完成。到了20世纪70年代后,随着大规模集成电路技术的发展,特别是计算机硬件的飞速发展,无论在理论上,还是在应用上,模式识别技术都有了长足的进步,同时,也推动了以计算机科学为基础的具有智能性质的自动化系统的实际应用,促进了人工智能、专家系统、景物动态分析、图像识别、语音识别等多学科的发展,广泛应用于人工智能、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,在国民经济、国防建设、社会发展等各个方面发挥着越来越重要的作用。

在众多学科的科学研究及工程应用中,人们往往通过对研究对象的观察和实验积累了海量的数据信息,并且由于对象的复杂性,使得这些数据具有高维、复杂非线性、强相关性和多噪声等特点。如何从这些数据信息中发现更多、更有价值的关系,找到其内在规律,建立的模型能良好地反映研究对象的实际特征和良好的可理解性,易与先验知识相结合,并能适应大规模数据处理的要求,正逐步成为科学工作者关注的焦点。常规数学手段已不能解决这个问题,现代模式识别和智能计算将起到十分重要的核心作用。

现代模式识别和智能计算从已知数据出发,参照相应的数学(或物理、化学)模型或经验规律得到一批特征量,然后进一步进行特征抽取以求得合适的特征量,张成模式空间或特征空间,最后通过模式识别算法进行训练和判别,以揭示已知数据信息中隐含性质和规律,为研究者提供十分有用的决策信息和过程优化的重要信息。

现代模式识别和智能计算作为一种高效的信息处理技术,解决了众多学科研究和工程应用中许多重要的问题。例如化学研究中对化合物性质的分类、化合物的构效分析、基于化学方法的疾病诊断、药物的分类、环境质量评价等,都可以通过模式识别和智能计算对一组样本中某些化学组分的分析结果进行分析处理来实现;在机械故障诊断、军事目标识别、遥感数据分析、水利等学科的研究中,模式识别和智能计算也得到了广泛的应用。目前,模式识别和智能计算已经成为科学研究中的一种重要的数据处理手段,应用越来越广泛。

国内外论述模式识别和智能计算的参考书为数不少。由于这一领域涉及深奥的数学理论,而且大部分书籍只是罗列模式识别和智能计算的原理及伪代码,看不到源代码以及算法的实际效果和各种算法的对比结果,往往使大多数科学研究者感到困惑,不知如何下手。对大多数科学工作者而言,目前确实还缺少一本具有较强的系统性、可比性及实用性的模式识别和智能计算的参考书。基于这点考虑,作者撰写了本书,目的是想通过系统的介绍和实例分析,让众多学科的科学工作者不仅具备模式识别和智能计算的理论,而且能掌握模式识别和智能计算的方法,可以在各自的学科实际研究中加以应用。

本书内容基本涵盖了目前模式识别和智能计算的重要理论和方法,包括了最近十几年来刚刚发展起来的并被实践证明有用的新技术、新理论,如支持向量机、神经网络、决策树、粗糙集理论、模糊集理论和遗传算法等。在介绍各种理论和方法的同时,将不同算法应用于科学研究的实际中。对于每一种模式识别方法,本书都通过实际问题,按照理论基础、实现步骤、编程代码三部分进行阐述,避免空洞的理论说教,着重介绍编程步骤及MATLAB源代码,具有较强的指导性和实用性,使读者不至于面对如此丰富的理论和方法无所适从,而是通过了解各种算法的实现思路和方法,体会算法的源代码的意义,这样即使所举的实例不属于读者从事的学科,通过举一反三,读者也能掌握模式识别和智能计算并应用于自己从事的科学研究中。

由于至今还没有统一的、有效的能够应用于所有的模式识别的理论,当前的一种普遍看法认为,不存在对所有的模式识别问题都适应的单一模型和解决识别问题的单一技术,即存在着所谓的无免费午餐定理(NFL定理): 若算法A在某些函数中的表现超过算法B,则在这类其他的适应度值函数中,算法B的表现就比A要好。我们所要做的是把模式识别方法与具体问题结合起来,把模式识别和智能计算与统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能等学科的先进思想和理论融合在一起,为读者提供一个多种理论和方法的测试平台,并在此基础上,深入掌握各种理论的效能和应用的可能性,互相取长补短,开创模式识别和智能计算在各学科中应用的新局面。

本书的出版得到了北京航空航天大学出版社的大力支持,编辑陈守平为本书内容编排等许多方面提出了宝贵的意见,在此表示衷心的感谢!同时对参考文献中列出的引用资料的作者表示衷心的感谢!

由于作者水平有限,特别是数学知识相对贫乏,书中难免存在缺点和错误,敬请读者批评斧正。

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