现代模式识别.pdf

模式识别是一门研究分类识别理论和方法的综合性、交叉性学科，它运用数学、控制理论、信息处理、计算机技术、生物生理学和心理学等多种学科知识，形成了丰富的理论体系，并开发出一系列有效的技术手段。这一学科在社会发展的需求和科技不断进步的推动下，已经广泛应用于诸多领域，并产生了巨大的效益。 本书《现代模式识别》由孙即祥教授编著，是系统深入论述模式识别理论与方法的著作，全书共十二章，覆盖了主流的模式识别技术。其中，第二章至第七章集中介绍了统计模式识别，包括聚类分析、判别域代数界面方程方法、统计判决、训练学习与错误率估计、特征提取与选择、以及最近邻法等。第十章和第十一章分别讨论了信息融合技术和人工智能方法，第十二章则重点讨论不确定性的推理。 模式识别的主要理论任务是运用相关科技研发分类识别的理论和方法，其应用目标则是创造能进行分类识别决策的智能机器系统，以代替人类的分类识别工作。由于人工智能研究领域的重要分支，模式识别成为实现机器智能不可或缺的技术手段，因此，在人工智能、信息科学、计算机技术等众多领域内，模式识别都受到了极大关注和研究热情。 孙即祥教授结合长期的教学经验和科研成果，撰写了这本既适合作为教学材料，又可供科研参考的优秀作品。书中充实的基础性理论有助于学生打下坚实的理论基础，而介绍的一般性和较新的模式识别技术则为读者提供了处理实际问题的路径和方法。相信这本书将对模式识别的教学和相关科研工作起到促进和推动作用。 随着技术的不断进步，未来人造系统或产品的显著特点之一是智能化，模式识别正是研究人类识机理和实现识别功能的科学。目前，模式识别已经形成了内涵丰富的理论体系和一系列成熟的技术手段。在信息处理、分析与决策方面，模式识别是人工智能研究领域的重要分支，并且在实际应用中创造了巨大的价值。 书中还提及了人工智能方法，这涉及到不确定性的推理，是模式识别中不可或缺的一部分。模式识别的内涵可以概括为信息处理、分析与决策，其理论和应用目标是创造能进行分类识别决策的智能机器系统，从而代替人类的分类识别工作。由于这一领域的高学术价值和广泛的应用范围，吸引了来自不同领域的科研人员投入极大的热情。 在近十几年中，有关模式识别的理论专著、论文和科研成果层出不穷，使得该学科得以丰富和发展，形成了多种类的模式识别理论和方法。然而，目前多数著作只涉及一至两类模式识别技术的介绍，而多学科、多视角、多层次地介绍该学科知识的著作不多，因此，《现代模式识别》的出版恰逢其时，能够为读者提供一个系统掌握学科理论精髓和全面了解相关技术的平台。 本书的写作初衷是希望将模式识别学科的基本理论、方法原理以及当代发展成熟的理论技术进行总结、提炼、归纳和综合，以便读者能够更系统地掌握本学科的理论精髓，并且全面地了解和掌握相关技术。因此，本书不仅适用于电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等领域的研究生和本科高年级学生作为教材或教学参考书，也非常适合相关专业的科研人员在工作中参考使用。