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模式识别-原理、方法及应用 J.P.Marques de Sa 著 清大出(中文PDF版)

模式识别-原理、方法及应用 J.P.Marques de Sa 著(中文PDF版) 清华大学出版社( 吴逸飞 译) 2002年11月出版
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评论 共4条

qq_26918551 用于毕业论文,感觉不错,就是不太懂,看来得多看几遍
2015-03-27
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xiaohu_juzi 是想要找的资料,并且也很完整。但是论坛里还有同样资料,并且是免积分的。但还是谢谢分享
2014-07-25
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gaogeniao 清晰度一般,不过可以接收
2013-09-26
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模式识别原理方法及应用

《模式识别原理方法及应用》,清华大学出版社,J.P.Marques de Sa著,吴逸飞译

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邬伦教授《地理信息系统:原理、方法和应用》pdf版

邬伦教授《地理信息系统:原理、方法和应用》 这个是pdf版本的,方便阅读,前面那个word的方便打印,不过还是看大家的喜好了。 详细目录如下: 前言 序 第一章 地理信息系统概论 1.地理信息系统的基本概念 2.地理信息系统及其类型 3.地理信息系统的功能概述 4.地理信息系统的研究内容 5.地理信息系统发展简史 6.GIS的发展展望 第二章 从现实世界到比特世界 1.对现实世界的地理认知 2.现实世界的抽象 3.比特世界 第三章 空间数据模型 1.空间数据模型的基本问题 2.场模型 3.要素模型 4.基于要素的空间关系分析 5.网络结构模型 6.时空模型 7.三维模型 第四章 空间参照系统和地图投影 1.地球椭球体基本要素 2.坐标系 3.地图投影的基本问题 4.高斯-克吕格投影 5.地形图的分幅和编号 第五章 GIS中的数据 1.数据涵义与数据类型 2.数据的测量尺度 3.地理信息系统的数据质量 4.空间数据的元数据 第六章 空间数据获取与处理 1.地图数字化 2.空间数据录入后的处理 第七章 空间数据管理 1.空间数据库 2.栅格数据结构及其编码 3.矢量数据结构及其编码 4.矢栅结构的比较及转换算法 5.空间索引机制 6.空间信息查询 第八章 空间分析 1.空间查询与量算 2.空间变换 3.再分类 4.缓冲区分析 5.叠加分析 6.网络分析 7.空间插值 8.空间统计分类分析 第九章 数字地形模型(DTM)与地形分析 1.概述 2.DEM的主要表示模型 3.DEM模型之间的相互转换 4.DEM的建立 5.DEM的分析和应用 第十章 空间建模与空间决策支持 1.空间分析过程及其模型 2.空间决策支持模型 3.专家系统 4.数据仓库与空间数据挖掘 5.GIS空间分析与空间动态建模 6.空间相互作用与位置——分配模型 第十一章 空间数据表现与地图制图 1.概述——地理信息系统数据表现与地图学 2.地图的符号 3.专题信息表现 4.专题地图设计 5.制图综合(制图概括) 6.地理信息的可视化 第十二章 3S集成技术 1.遥感简介 2.全球定位系统简介 3.GIS与遥感的集成及具体技术 4.GIS与全球定位系统的集成及具体技术 5.3S集成综合述 第十三章 网络地理信息系统 1.计算机网络技术 2.分布式地理信息系统 3.WebGIS——万维网地理信息系统 第十四章 地理信息系统应用实例 1.城市规划、建设管理 2.农业气候区划 3.大气污染监测管理 4.道路交通管理 5.地震灾害和损失估计 6.地貌 7.医疗卫生 8.军事 第十五章 地理信息系统应用项目组织和管理 1.GIS应用项目简介 2.应用项目策略性规划 3.应用项目合同 4.应用项目实施性规划——软硬件配置 5.子项目划分和进度安排 6.项目预算 7.人员管理 8.开发和数据管理 9.项目控制与评估 10.软件研制和开发的质量管理——对于GIS软件开发组织的指导 第十六章 地理信息系统软件工程技术 1.软件工程简介 2.GIS领域的体系结构和构件 3.GIS需求分析 4.数据管理设计 5.界面设计 6.GIS中的设计模型 7.在GIS项目中使用CASE工具——空间过程支持与空间数据配置管理 第十七章 地理信息系统标准 1.地理信息系统标准简介 2.ISO/TC211地理信息标准 3.开放的地理数据互操作规范——OpenGIS 第十八章 地理信息系统和社会 1.GIS的社会化 2.GIS社会化的其他问题 3.社会对GIS发展的影响 第十九章 地球信息科学和数字地球 1.地球信息科学 2.数字地球的产生背景以及其概念 3.数字地球核心技术综述 4.国家信息基础设施和国家空间数据基础设施 附录一 GIS的计算机基础 附录二 GIS工具软件介绍 参考文献

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《模式识别---原理方法及应用 》一书的电子版

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模式识别第4版(中文版+英文版+PPT源码)

《模式识别(第四版)》是2010年电子工业出版社出版的图书,作者是西奥多里蒂斯。本书由模式识别领域的两位顶级专家合著,全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。 作 者:(希)Sergios Theodoridis / (希)Konstantinos Koutroumbas,李晶皎等译 第1章 导论 1.1 模式识别的重要性 1.2 特征、特征向量和分类器 1.3 有监督、无监督和半监督学习 1.4 MATLAB程序 1.5 本书的内容安排 第2章 基于贝叶斯决策理论的分类器 2.1 引言 2.2 贝叶斯决策理论 2.3 判别函数和决策面 2.4 正态分布的贝叶斯分类 2.5 未知概率密度函数的估计 2.6 最近邻规则 2.7 贝叶斯网络 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第3章 线性分类器 3.1 引言 3.2 线性判别函数和决策超平面 3.3 感知器算法 3.4 最小二乘法 3.5 均方估计的回顾 3.6 逻辑识别 3.7 支持向量机 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第4章 非线性分类器 4.1 引言 4.2 异或问题 4.3 两层感知器 4.4 三层感知器 4.5 基于训练集准确分类的算法 4.6 反向传播算法 4.7 反向传播算法的改进 4.8 代价函数选择 4.9 神经网络大小的选择 4.10 仿真实例 4.11 具有权值共享的网络 4.12 线性分类器的推广 4.13 线性二分法中1维空间的容量 4.14 多项式分类器 4.15 径向基函数网络 4.16 通用逼近 4.17 概率神经元网络 4.18 支持向量机:非线性情况 4.19 超越SVM的范例 4.20 决策树 4.21 合并分类器 4.22 合并分类器的增强法 4.23 类的不平衡问题 4.24 讨论 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第5章 特征选择 5.1 引言 5.2 预处理 5.3 峰值现象 5.4 基于统计假设检验的特征选择 5.5 接收机操作特性(ROC)曲线 5.6 类可分性测量 5.7 特征子集的选择 5.8 最优特征生成 5.9 神经网络和特征生成/选择 5.10 推广理论的提示 5.11 贝叶斯信息准则 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第6章 特征生成I:线性变换 6.1 引言 6.2 基本向量和图像 6.3 Karhunen-Loève变换 6.4 奇异值分解 6.5 独立成分分析 6.6 非负矩阵因子分解 6.7 非线性维数降低 6.8 离散傅里叶变换(DFT) 6.9 离散正弦和余弦变换 6.10 Hadamard变换 6.11 Haar变换 6.12 回顾Haar展开式 6.13 离散时间小波变换(DTWT) 6.14 多分辨解释 6.15 小波包 6.16 二维推广简介 6.17 应用 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第7章 特征生成II 7.1 引言 7.2 区域特征 7.3 字符形状和大小的特征 7.4 分形概述 7.5 语音和声音分类的典型特征 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第8章 模板匹配 8.1 引言 8.2 基于最优路径搜索技术的测度 8.3 基于相关的测度 8.4 可变形的模板模型 8.5 基于内容的信息检索:相关反馈 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第9章 上下文相关分类 9.1 引言 9.2 贝叶斯分类器 9.3 马尔可夫链模型 9.4 Viterbi算法 9.5 信道均衡 9.6 隐马尔可夫模型 9.7 状态驻留的HMM 9.8 用神经网络训练马尔可夫模型 9.9 马尔可夫随机场的讨论 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第10章 监督学习:尾声 10.1 引言 10.2 误差计算方法 10.3 探讨有限数据集的大小 10.4 医学图像实例研究 10.5 半监督学习 习题 参考文献 第11章 聚类:基本概念 11.1 引言 11.2 近邻测度 习题 参考文献 第12章 聚类算法I:顺序算法 12.1 引言 12.2 聚类算法的种类 12.3 顺序聚类算法 12.4 BSAS的改进 12.5 两个阈值的顺序方法 12.6 改进阶段 12.7 神经网络的实现 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第13章 聚类算法II:层次算法 13.1 引言 13.2 合并算法 13.3 cophenetic矩阵 13.4 分裂算法 13.5 用于大数据集的层次算法 13.6 最佳聚类数的选择 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第14章 聚类算法III:基于函数最优方法 14.1 引言 14.2 混合分解方法 14.3 模糊聚类算法 14.4 可能性聚类 14.5 硬聚类算法 14.6 向量量化 附录 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第15章 聚类算法IV 15.1 引言 15.2 基于图论的聚类算法 15.3 竞争学习算法 15.4 二值形态聚类算法 15.5 边界检测算法 15.6 谷点搜索聚类算法 15.7 通过代价最优聚类(回顾) 15.8 核聚类方法 15.9 对大数据集的基于密度算法 15.10 高维数据集的聚类算法 15.11 其他聚类算法 15.12 聚类组合 习题 MATLAB编程和练习 参考文献 第16章 聚类有效性 16.1 引言 16.2 假设检验回顾 16.3 聚类有效性中的假设检验 16.4 相关准则 16.5 单独聚类有效性 16.6 聚类趋势 习题 参考文献 附录A 概率论和统计学的相关知识 附录B 线性代数基础 附录C 代价函数的优化 附录D 线性系统理论的基本定义 索引

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模式识别 第四版

模式识别 第四版,

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深度学习:原理与应用实践.张重生(详细书签).pdf 40.9MB

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卡尔曼滤波原理及应用 MATLAB仿真 黄小平版 pdf

卡尔曼滤波原理及应用 MATLAB仿真 黄小平版 pdf 很清楚

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遥感应用分析原理与方法pdf版

赵英时的遥感应用分析原理电子版,中科院遥感所考研专业课之一就是遥感,参考书目就是这个

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遥感应用分析原理与方法(第2版)_赵英时2013.pdf

遥感应用分析原理与方法 遥感应用分析原理与方法 遥感应用分析原理与方法

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(中文)模式识别原理方法及应用

中文版的模式识别原理方法及应用,清华大学出版社,本书对模式识别领域中的方法及应用做了全面的阐述,对其在显示生活中的具体应用做了例证,是一本相当难得的模式识别领域的教材。

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模式识别 张学工 第三版.pdf

模式识别 张学工 第三版.pdf

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大数据 技术与应用实践指南 完整版 pdf

【更多关于《数据结构》资料,加qq群:931257845领取!】 作者:赵刚 著 出版时间:2013年 出版社: 电子工业出版社 页 数 292页 大数据是互联网、移动应用、社交网络和物联网等技术发展的必然趋势,大数据应用成为当前最为热门的信息技术应用领域。本书由浅入深,首先概述性地分析了大数据的发展背景、基本概念,从业务的角度分析了大数据应用的主要业务价值和业务需求,在此基础上介绍大数据的技术架构和关键技术,结合应用实践,详细阐述了传统信息系统与大数据平台的整合策略,大数据应用实践的流程和方法,并介绍了主要的大数据应用产品和解决方案。最后,对大数据面临的挑战和未来的趋势进行了展望。 本书既具有技术深度,又具有很强的可操作性,提供了一个系统性、架构性的大数据应用实践指南,纲要性地指导大数据应用实践,推动大数据技术在各个行业的广泛应用。

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模式识别原理、方法及应用

模式识别经典译著,内容容易理解,翻译准确省去读原著许多不便

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PRML_模式识别与机器学习_中文.pdf

PRML_模式识别与机器学习_中文.pdf,有书签

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模式识别——原理、方法及应用

清华出版社的一本模式识别的书。基本概念,模式判别,数据聚类,统计分类,神经网络,结构模式识别。

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模式识别与智能计算的MATLAB技术实现(第2版)(完整版pdf+源码)

模式识别与智能计算的MATLAB技术实现(第2版),书中介绍了近几年发展起来的理论,并用于模式识别,实用性强,容易上手;本资源包括完整书籍和源代码,对有幸趣学习模式识别的人很有帮助。

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Pattern Recognition 4th Edition模式识别英文版pdf第四版Sergios

这本模式识别的书非常经典,然而也非常稀罕,很少有人有。我最早读的是第二版,这本书全面覆盖了统计模式识别领域的重要知识点。书中用大量篇幅讲解无监督聚类方法,这一点在模式识别教材中应该是独一无二的,比如Duda的书在这方面只留了一章,处理的也比较简单。另外,本书还有章节专门讲特征抽取、选择,以及模板匹配这些内容,也弥补了Duda教材的不足。第三版增加了一些内容,主要是基于核方法的内容,反映了学界的进展。-Book of this pattern recognition is very classic, however, very rare, very few people have. I first read the second edition, this book comprehensively covers the important points of the field of statistical pattern recognition. Book at great length to explain the unsupervised clustering method, which is unique in pattern recognition textbooks, such as Duda' s book in this regard, leaving only one chapter, is also relatively simple to deal with. In addition, the book there are chapters dedicated speakers feature extraction, selection, and template matching, but also compensate for the lack of materials Duda. The third edition of the increase in some of the content is mainly based on the content of the kernel method, reflecting the academic progress.

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模式识别资料(数据集)

模式识别-原理、方法及应用.pdf (Patterns+Recognition.pdf) 一书所带的 数据集 及其 工具。。。。

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卡尔曼滤波原理及应用-黄小平pdf版

卡尔曼滤波原理及应用——MATLAB仿真,黄小平pdf版,本书主要介绍数字信号处理中的卡尔曼(Kalman)滤波算法及在相关领域应用

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数字信号处理 原理、算法与应用 Proakis 第四版英文

4th Digital Signal Processing - Proakis and Manolakis(1) 资源来自于网络,共享给网络

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《软件工程——原理、方法与应用》优秀PPT全套课件

1、软件工程的内容与方法 2 2、软件生命周期和开发模型 2 3、面向对象的概念与模型 2 4、需求分析 2 (用户需求报告 需求规格说明书) 5、软件设计 2 6、软件实现 2 (概要设计说明书 软件详细设计说明书) (测试提问模板) 7、软件策划(软件开发计划书) 2 8、软件项目管理 2 9、CMM软件过程管理 2 10、软件配置管理 2 11、软件建模UML 2 12、软件质量保证 2 13、软件发布与实施 2 14、软件维护 1 15、软件培训 1 16、总 结 1 17、实例串讲 1 18、学习报告要求 2 主要讲解内容 1、软件工程的定义 2、软件危机 3、软件工程研究内容 4、软件工程的原理 5、软件工程的作用 6、软件工程与六类岗位 7、软件的开发方法 8、软件工程的五个面向理论 软件工程 导读: 21世纪,什么技术将影响人类的生活?什么产业将决定国家的实力? 可以毫不夸张地说,信息技术与信息产业是首选的答案之一。 信息技术与信息产业的发展离不开软件技术与软件产业的支撑。 软件工程是软件及其产品开发、生产、服务和管理的科学,由此可见学习软件工程的重要性。

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模式识别与机器学习_bishop_中文版

bishop大神的经典著作模式识别与机器学习的中文翻译版本

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3D游戏引擎设计 实时计算机图形学的应用方法(第2版) 中英文完整版 pdf

3D游戏引擎设计 实时计算机图形学的应用方法 第2版(美)艾伯利著 中英文完整版 pdf

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《模式识别与人工智能(基于MATLAB)》程序&课件

目录 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的贝叶斯决策比较 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算法原理 3.4.3LMSE算法步骤 3.4.4LMSE算法的MATLAB实现 3.4.5结论 3.5基于Fisher的分类器设计 3.5.1Fisher判别法简介 3.5.2Fisher判别法的原理 3.5.3Fisher分类器设计 3.5.4Fisher算法的MATLAB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支持向量机基本思想 3.6.3支持向量机的几个主要优点 3.6.4训练集为非线性情况 3.6.5核函数 3.6.6多类分类问题 3.6.7基于SVM的MATLAB实现 3.6.8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均值聚类原理 4.2.3K均值算法的优缺点 4.2.4K均值聚类的MATLAB实现 4.2.5待聚类样本的分类结果 4.2.6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MATLAB实现 4.3.3结论 4.4数据聚类——K近邻法聚类 4.4.1K近邻法简介 4.4.2K近邻法的算法研究 4.4.3K近邻法数据分类器的MATLAB实现 4.4.4结论 4.5数据聚类——PAM聚类 4.5.1PAM算法简介 4.5.2PAM算法的主要流程 4.5.3PAM算法的MATLAB实现 4.5.4PAM算法的特点 4.5.5K均值算法和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簇间距离度量方法 4.6.4层次聚类方法存在的不足 4.6.5层次聚类的MATLAB实现 4.6.6结论 4.7数据聚类——ISODATA算法概述 4.7.1ISODATA算法应用背景 4.7.2ISODATA算法的MATLAB实现 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 5.3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系统结果分析 5.6.5结论 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均值聚类结果分析 5.7.5结论 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模糊神经网络分类器的MATLAB实现 5.9.4结论 习题 第6章神经网络聚类设计 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网络分类器的MATLAB实现 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 6.4.3离散Hopfield网络的稳定性和吸引子 6.4.4离散Hopfield网络的连接权设计 6.4.5离散Hopfield网络分类器的MATLAB实现 6.4.6结论 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径向基函数网络参数选择 6.5.4RBF网络分类器的MATLAB实现 6.5.5结论 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分类器的MATLAB实现 6.6.5结论 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小波神经网络结构设计 6.7.4小波神经网络分类器的MATLAB实现 6.7.5结论 6.8其他形式的神经网络 6.8.1竞争型人工神经网络——自组织竞争 6.8.2竞争型人工神经网络——自组织特征映射神经网络 6.8.3竞争型人工神经网络——学习向量量化神经网络 6.8.4概率神经网络 6.8.5CPN神经网络分类器的MATLAB实现 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 7.2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遗传算法简介 8.2遗传算法原理 8.2.1遗传算法的基本术语 8.2.2遗传算法进行问题求解的过程 8.2.3遗传算法的优缺点 8.2.4遗传算法的基本要素 8.3算法实现 8.3.1种群初始化 8.3.2适应度函数的设计 8.3.3选择操作 8.3.4交叉操作 8.3.5变异操作 8.3.6完整程序及仿真结果 8.4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基本蚁群算法原理 9.2.2模型建立 9.2.3蚁群算法的特点 9.3基本蚁群算法的实现 9.4算法改进 9.4.1MMAS算法简介 9.4.2完整程序及仿真结果 9.5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经典的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粒子群优化算法原理 10.4.2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粒子群算法分类器的MATLAB实现 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 参考文献

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中国科学院研究生院赵英时老师的经典遥感教材,PDF格式 详细介绍了遥感科学中的基本原理等

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模式识别:清华大学出版社张学工(第三版) 《模式识别(第3版)》可以作为高等院校自动化、计算机等相关专业高年级本科生和研究生学习模式识别的教材,也可以供计算机信息处理、生物信息学、数据挖掘、统计等各领域中从事模式识别相关工作的广大科技人员和高校师生参考。

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《遥感原理与应用》孙家抦

《遥感原理与应用》孙家抦  本书系统介绍了电磁波遥感的基本理论、遥感数据获取和遥感图像处理与分析的最新技术,以及遥感技术在各个领域中的应用。本书是高等学校测绘工程专业的核心教材,可供遥感及相关专业的学生使用,也可供遥感科研和生产人员参考。

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探地雷达方法原理及应用

探地雷达方法原理及应用 曾昭发 著 国内很少几本介绍探地雷达的专业书

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