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　　分類: 图书,计算机/网络,程序设计,C C++ C# VC VC++,

作者： 求是科技，张宏林 编著

出 版 社： 人民邮电出版社

出版时间： 2003-2-1字数： 946千版次： 1版1次页数： 478印刷时间： 2003-2-1开本：印次：纸张： 胶版纸I S B N ： 9787115109514包装： 平装编辑推荐

模式识别诞生于20世纪20年代，随着40年代计算机的出现，50年代人工智能的兴起，模式识别在20世纪60年代迅速发展成为一门学科。它所研究的理论和方法在很多科学和技术领域中得到了广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。几十年来，模式识别研究取得了大量的成果，也实现了很多成功的应用，但由于实际系统中涉及到很多复杂的问题，面对这些问题，现有的理论和方法就显得有些不足了。

内容简介

本书介绍了模式识别和人工智能中的一些基本理论以及一些相关的模型，包括贝叶斯决策、线性判别函数、神经网络理论、隐马尔可夫模型、聚类技术等，同时结合模式识别中的一些经典问题，比如说字符识别、笔迹鉴定、人脸检测、车牌识别、印章识别以及遥感图片、医学图片处理等内容，从多种不同的角度，介绍了这些问题的解决思路。

本书的最大的特色在于对于其中的大多数问题，给出了基于C/VC++6.0的实现代码，且具有一定的扩展性。有的实例还给出了不同方法的实现，以供读者选择。

本书可作为读者学习模式识别与人工智能时的参考书。

作者简介

目录

第1章 绪论1

1.1 模式和模式识别的概念1

1.2 模式空间、特征空间和类型空间2

1.3 模式识别系统的构成3

1.3.1 信息获取3

1.3.2 预处理4

1.3.3 特征提取和选择4

1.3.4 分类决策4

1.4 物体的结构表示4

1.5 图片识别问题5

1.6 关于本书的内容安排和程序5

第2章 模式识别中的基本决策方法6

2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策6

2.2 分类器设计9

2.2.1 多类情况10

2.2.2 两类情况11

2.3 关于分类器的错误率11

2.4 关于贝叶斯决策一些讨论11

2.5 线性判别函数的基本概念12

2.6 设计线性分类器的主要步骤13

2.7 Fisher线性判别13

2.8 解决多类问题决策树15

2.8.1 决策树的基本概念16

2.8.2 决策树设计的基本考虑16

第3章 常用的模型和算法介绍17

3.1 人工神经网络的发展简史17

3.2 人工神经元18

3.2.1 神经元模型18

3.2.2 几种常用的作用函数19

3.3 人工神经网络构成22

3.3.1 基本模型22

3.3.2 前向网络22

3.4 人工神经网络的学习规则23

3.4.1 Hebb学习规则23

3.4.2 δ学习规则23

3.5 BP神经网络24

3.5.1 BP网络模型24

3.5.2 输入输出关系24

3.5.3 网络学习训练24

3.5.4 BP网络的设计问题25

3.5.5 BP网络的限制与不足27

3.5.6 BP算法的改进27

3.6 BP算法的C语言实现及使用方法29

3.7 用BP网络解决异或问题40

3.8 标量量化43

3.8.1 基本概念43

3.8.2 均匀量化44

3.8.3 非均匀量化45

3.9 矢量量化46

3.9.1 基本原理46

3.9.2 失真测度48

3.9.3 设计码本48

3.10 矢量量化算法的C语言实现50

3.11 HMM基本思想58

3.11.1 Markov链58

3.11.2 HMM的概念59

3.12 HMM基本算法60

3.12.1 前向后向算法61

3.12.2 Viterbi算法63

3.12.3 Baum-Welch算法63

3.13 基本HMM模型的C语言实现64

3.13.1 数据结构和函数定义65

3.13.2 一些基本工具66

3.13.3 HMM结构的操作函数74

3.13.4 前向后向算法78

3.13.5 Viterbi算法82

3.13.6 Baum-Welch算法85

3.13.7 随机数生成函数89

3.13.8 序列操作函数89

第4章 常用搜索算法93

4.1 状态空间法93

4.1.1 状态（State）93

4.1.2 问题的状态空间（State Space）93

4.2 盲目搜索算法93

4.2.1 宽度优先搜索94

4.2.2 深度优先搜索94

4.3 启发式搜索算法96

4.3.1 搜索深度、启发函数和评价函数96

4.3.2 A算法和A*算法96

4.4 A*算法类的实现98

4.5 8数码游戏（Eight-Puzzle）简介105

4.6 关于8数码游戏解的存在性讨论106

4.6.1 问题的表达106

4.6.2 问题的转化与证明106

4.7 算法设计107

4.8 程序实现108

4.8.1 程序创建步骤109

4.8.2 数据结构和函数定义110

4.8.3 各种算法的实现111

4.8.4 可视化的实现122

4.9 黑白棋简介131

4.9.1 黑白棋规则131

4.9.2 黑白棋基本战术131

4.10 算法设计133

4.10.1 博弈算法基础133

4.10.2 Alpha-Beta剪枝135

4.10.3 估值函数139

4.10.4 开局及终局145

4.11 程序实现146

4.11.1 程序创建步骤146

4.11.2 程序代码147

第5章 联机字符识别167

5.1 汉字识别的历史和现状167

5.2 联机字符识别原理框图168

5.3 基于笔划及笔划特征二级分类的联机汉字识别170

5.4 基于活动模板引导的子结构的识别175

5.5 实例之联机手写数字识别180

5.6 实例之联机手写数字、英文字符及汉字识别196

第6章 脱机字符识别219

第7章 在线签名鉴定299

第8章 离线签名鉴定347

第9章 人脸的检测与定位363

第10章 车牌识别技术422

第11章 印章识别444

第12章 图像的纹理分析方法452

参考文献476

媒体评论

 

 

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