模式识别与智能计算―MATLAB技术实现 pdf epub mobi txt 电子书下载在线阅读 2026

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出版者:电子工业出版社作者:杨淑莹出品人: 页数:376 译者: 出版时间:2015-4 价格:0 装帧:平装 isbn号码:9787121257902 丛书系列:

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具体描述

《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书分为14章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与优化，模式相似性测度，基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计，粗糙集分类器设计，聚类分析，模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。

《模式识别与智能计算―MATLAB技术实现（第3版）》内容新颖，实用性强，理论与实际应用密切结合，以手写数字识别为应用实例，介绍理论运用于实践的实现步骤及相应的Matlab代码，为广大研究工作者和工程技术人员对相关理论的应用提供借鉴。

《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现》在信息爆炸的时代，从海量数据中提取有价值的信息，并将其转化为智能决策，是现代科技发展的核心驱动力。无论是图像识别、语音理解，还是复杂系统的预测与控制，都离不开模式识别与智能计算的强大支撑。本书正是聚焦于这一关键领域，通过MATLAB这一强大的科学计算平台，为读者提供了一条清晰、实用且深入的学习路径。本书旨在为读者建立起模式识别与智能计算的理论框架，并重点强调如何运用MATLAB工具进行具体问题的求解与实现。我们将从基础概念出发，逐步深入到各种经典的模式识别算法和现代智能计算技术。第一部分：模式识别基础在这一部分，我们将首先对模式识别的基本概念进行梳理。什么是模式？什么是特征？如何量化和描述模式？我们将从数据预处理开始，介绍降维、特征提取等关键步骤，这些是后续建模的基础。数据预处理与特征工程：深入探讨数据清洗、噪声去除、数据归一化等技术。我们将详细介绍主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）等经典降维方法，以及如何根据具体问题设计和提取有效的特征，例如纹理特征、形状特征、统计特征等。在MATLAB中，我们将学习如何利用`pca`、`lda`等函数实现这些操作，并通过实际案例展示其效果。分类器设计与实现：覆盖多种经典的分类算法。监督学习分类器：我们将详细讲解K近邻（KNN）算法，以及其在MATLAB中的实现方式，并分析其优缺点。线性分类器，如感知机和支持向量机（SVM），将是重点。我们将深入剖析SVM的原理，包括核函数的使用，并通过`fitcsvm`、`predict`等函数演示其在MATLAB中的应用。决策树及其集成方法，如随机森林和梯度提升树，也将被详细介绍，并演示如何在MATLAB中使用`fitctree`、`TreeBagger`等函数构建和应用。无监督学习分类器（聚类）：在缺乏标签的情况下，如何发现数据中的内在结构？我们将深入讲解K均值（K-Means）聚类算法，并介绍其变种，如模糊C均值（FCM）。MATLAB的`kmeans`函数将是实践的核心。此外，层次聚类、DBSCAN等方法也将有所提及，帮助读者理解不同聚类算法的适用场景。评价指标与模型选择：如何客观地评估模型的性能？我们将详细介绍准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值等常用的评价指标，并展示如何在MATLAB中计算这些指标。交叉验证等模型选择技术也将被纳入讲解，以确保模型的泛化能力。第二部分：智能计算理论与实践在这一部分，我们将把目光投向更广阔的智能计算领域，包括人工神经网络、深度学习、模糊逻辑、进化计算等。人工神经网络（ANN）与深度学习（DL）：神经网络基础：我们将从最基本的感知机开始，逐步介绍多层感知机（MLP）、反向传播算法（BP）等核心概念。MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了强大的工具，我们将重点学习如何构建、训练和评估各类神经网络，包括前馈神经网络、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。卷积神经网络（CNN）的应用：针对图像识别等任务，CNN是当前最主流的技术。我们将深入讲解CNN的结构，包括卷积层、池化层、激活函数和全连接层，并演示如何使用MATLAB构建并训练用于图像分类、目标检测等的CNN模型。循环神经网络（RNN）的应用：针对序列数据，如文本或时间序列，RNN及其变种（如LSTM、GRU）发挥着重要作用。我们将讲解RNN的原理，以及如何在MATLAB中构建和训练RNN模型，用于自然语言处理、语音识别等任务。模糊逻辑系统：模糊逻辑在处理不确定性和模糊信息方面具有独特优势。我们将介绍模糊集、模糊逻辑运算符、隶属函数以及模糊推理过程。MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox将是实践平台，我们将学习如何设计和实现模糊控制器，并应用于系统控制和决策问题。进化计算：模拟自然选择和遗传机制的优化算法，如遗传算法（GA），在解决复杂优化问题方面表现出色。我们将介绍遗传算法的基本原理，包括编码、选择、交叉和变异操作，并演示如何使用MATLAB的Global Optimization Toolbox实现遗传算法，解决函数优化、组合优化等问题。其他智能计算技术（选讲）：根据实际情况，可能还会涉及粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）等其他智能计算算法，以及它们在MATLAB中的应用。第三部分：MATLAB综合应用与案例分析贯穿全书，我们将强调MATLAB在实现这些算法中的具体操作。通过大量的代码示例，读者可以直观地理解算法的实现细节。 MATLAB工具箱介绍：重点介绍与模式识别和智能计算相关的MATLAB工具箱，如Statistics and Machine Learning Toolbox, Deep Learning Toolbox, Fuzzy Logic Toolbox, Image Processing Toolbox, Signal Processing Toolbox等，并说明它们的功能和使用方法。典型应用场景剖析：图像处理与计算机视觉：如何使用MATLAB进行图像分割、特征提取、人脸识别、物体检测等。信号分析与处理：如何应用模式识别技术分析音频信号、生物医学信号等。数据挖掘与预测：如何利用智能计算模型进行时间序列预测、异常检测、推荐系统构建等。控制系统设计：如何结合模糊逻辑和神经网络设计智能控制器。本书力求理论与实践相结合，通过丰富的MATLAB代码示例和实际应用案例，引导读者掌握模式识别与智能计算的核心技术，并能够独立运用MATLAB解决实际问题。本书适合对模式识别、机器学习、人工智能等领域感兴趣的在校学生、研究人员以及工程技术人员阅读。无论您是初学者还是希望深入钻研的专业人士，都能从中受益。

作者简介

杨淑莹，天津理工大学计算机系教授，天津大学电子信息学院博士，发表相关的论文近20篇，其中四篇被EI检索。出版的多本著作被清华大学等多所大学选为研究生或本科生教材。出版方向：计算机视觉，模式识别，图像处理及应用，计算机控制和机器人视觉控制。

目录信息

第1章模式识别概述
1.1模式识别的基本概念
1.2模式识别的基本方法
1.3统计模式识别
1.3.1统计模式识别研究的主要问题
1.3.2统计模式识别方法简介
1.4分类分析
1.4.1分类器设计
1.4.2判别函数
1.4.3分类器的选择
1.4.4训练与学习
1.5聚类分析
1.5.1聚类的设计
1.5.2基于试探法的聚类设计
1.5.3基于群体智能优化算法的聚类设计
1.6模式识别的应用
本章小结
习题1
第2章特征的选择与优化
2.1特征空间优化设计问题
2.2样本特征库初步分析
2.3样品筛选处理
2.4特征筛选处理
2.5特征评估
2.6基于主成分分析的特征提取
2.7特征空间描述与分析
2.7.1特征空间描述
2.7.2特征空间分布分析
2.8手写数字特征提取与分析
2.8.1手写数字特征提取
2.8.2手写数字特征空间分布分析
本章小结
习题2
第3章模式相似性测度
3.1模式相似性测度的基本概念
3.2距离测度分类法
3.2.1模板匹配法
3.2.2基于PCA的模板匹配法
3.2.3基于类中心的欧式距离法分类
3.2.4马氏距离分类
3.2.5夹角余弦距离分类
3.2.6二值化的夹角余弦距离法分类
3.2.7二值化的Tanimoto测度分类
本章小结
习题3
第4章基于概率统计的贝叶斯分类器设计
4.1贝叶斯决策的基本概念
4.1.1贝叶斯决策所讨论的问题
4.1.2贝叶斯公式
4.2基于最小错误率的贝叶斯决策
4.3基于最小风险的贝叶斯决策
4.4贝叶斯决策比较
4.5基于二值数据的贝叶斯分类实现
4.6基于最小错误率的贝叶斯分类实现
4.7基于最小风险的贝叶斯分类实现
本章小结
习题4
第5章判别函数分类器设计
5.1判别函数的基本概念
5.2线性判别函数
5.3线性判别函数的实现
5.4感知器算法
5.5增量校正算法
5.6LMSE验证可分性
5.7LMSE分类算法
5.8Fisher分类
5.9基于核的Fisher分类
5.10势函数法
5.11支持向量机
本章小结
习题5
第6章神经网络分类器设计
6.1人工神经网络的基本原理
6.1.1人工神经元
6.1.2人工神经网络模型
6.1.3神经网络的学习过程
6.1.4人工神经网络在模式识别问题上的优势
6.2BP神经网络
6.2.1BP神经网络的基本概念
6.2.2BP神经网络分类器设计
6.3径向基函数神经网络(RBF)
6.3.1径向基函数神经网络的基本概念
6.3.2径向基函数神经网络分类器设计
6.4自组织竞争神经网络
6.4.1自组织竞争神经网络的基本概念
6.4.2自组织竞争神经网络分类器设计
6.5概率神经网络(PNN)
6.5.1概率神经网络的基本概念
6.5.2概率神经网络分类器设计
6.6对向传播神经网络(CPN)
6.6.1对向传播神经网络的基本概念
6.6.2对向传播神经网络分类器设计
6.7反馈型神经网络(Hopfield)
6.7.1Hopfield网络的基本概念
6.7.2Hopfield神经网络分类器设计
本章小结
习题6
第7章决策树分类器设计
7.1决策树的基本概念
7.2决策树分类器设计
本章小结
习题7
第8章粗糙集分类器设计
8.1粗糙集理论的基本概念
8.2粗糙集在模式识别中的应用
8.3粗糙集分类器设计
本章小结
习题8
第9章聚类分析
9.1聚类的设计
9.2基于试探的未知类别聚类算法
9.2.1最临近规则的试探法
9.2.2最大最小距离算法
9.3层次聚类算法
9.3.1最短距离法
9.3.2最长距离法
9.3.3中间距离法
9.3.4重心法
9.3.5类平均距离法
9.4动态聚类算法
9.4.1K均值算法
9.4.2迭代自组织的数据分析算法（ISODATA）
9.5模拟退火聚类算法
9.5.1模拟退火的基本概念
9.5.2基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法
本章小结
习题9
第10章模糊聚类分析
10.1模糊集的基本概念
10.２模糊集运算
10.２.1模糊子集运算
10.２.2模糊集运算性质
10.３模糊关系
10.4模糊集在模式识别中的应用
10.5基于模糊的聚类分析
本章小结
习题10
第11章禁忌搜索算法聚类分析
11.1禁忌搜索算法的基本原理
11.2禁忌搜索的关键参数和相关操作
11.3基于禁忌搜索算法的聚类分析
本章小结
习题11
第12章遗传算法聚类分析
12.1遗传算法的基本原理
12.2遗传算法的构成要素
12.2.1染色体的编码
12.2.2适应度函数
12.2.3遗传算子
12.3控制参数的选择
12.４基于遗传算法的聚类分析
本章小结
习题12
第13章蚁群算法聚类分析
13.1蚁群算法的基本原理
13.2聚类数目已知的蚁群聚类算法
13.3聚类数目未知的蚁群聚类算法
本章小结
习题13
第14章粒子群算法聚类分析
14.1粒子群算法的基本原理
14.2基于粒子群算法的聚类分析
本章小结
习题14
参考文献
· · · · · · (收起)

读后感

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虽然在网上看到书评说不咋的，但自己还是去买了下来鬼知道一看真的很生气，怎一个烂字了得说它每个细书都说了吧，但是每一种方法，都说的不清不楚，用很少文字去描述，如果没有入门的人，根本就看不懂，但是，如果是入了门的人，就压根儿犯不着读这本书！所以，我个人认为...

☆☆☆☆☆

火前留名，《致青春2》刘亦菲拿着这本书。 http://ent.163.com/photoview/00AJ0003/558585.html#p=AOITL9MO00AJ0003&from=tj_review

☆☆☆☆☆

看完的印象是：什么也没讲开始贴代码，什么代码还没两句开始贴结果，什么结果都没有，就是一张图：你的数字被识别为：6，这张图贴了几百回啊几百回。书前面提纲式的摆公式，每个标题下面几行公式就开始说可以看配套程序，问题书上都没说哪里能找到配套程序。

☆☆☆☆☆

用户评价

☆☆☆☆☆

这本书给我最深刻的印象，在于它提供了一种非常“工程化”的学习路径。在我看来，它并不是那种从宏观概念出发，层层递进地讲解理论的学术著作。相反，它更像是直接抛给你一堆已经搭建好的“积木”，然后告诉你如何将它们组合起来，搭建出你想要的“模型”。对于我这种更倾向于“先做起来，再慢慢理解”的学习风格的人来说，这种方式确实非常有吸引力。书中很多章节都围绕着具体的应用场景展开，比如人脸识别、语音信号处理等，然后详细地展示了如何利用MATLAB来构建解决这些问题的系统。这种“实战导向”的写作风格，让我能够快速地看到理论的实际应用，而不是沉溺于抽象的数学公式中。当然，也正因为如此，如果你想要深入理解某些算法的数学原理，或者探究更深层次的理论背景，这本书可能就不会是你唯一的选择。它更像是一个“黑盒子”操作指南，让你能够高效地利用现有的工具去完成任务，至于“黑盒子”里面到底发生了什么，它可能不会给你太多解释。

☆☆☆☆☆

不得不说，这本书在代码的实用性和全面性上做得相当出色。我尝试着跟随书中的一些例子，很快就能够在MATLAB环境中复现出相应的效果。书中对各种算法的MATLAB实现，往往都考虑到了细节，比如数据加载、参数初始化、结果可视化等等，这些都是在实际开发中非常重要的环节。特别是一些涉及到数据预处理和特征提取的部分，书中提供的代码示例非常具有参考价值，可以帮助我们避免很多常见的错误。对于一些初学者来说，直接从零开始编写这些代码无疑是一项艰巨的任务，而这本书恰恰为他们提供了一个现成的、经过验证的解决方案。读完几章后，我感觉自己对如何利用MATLAB来处理和分析数据有了更清晰的认识，也积累了一些可用于自己项目的代码片段。尽管如此，我仍然觉得，如果书中能够对某些关键算法的数学原理进行更详尽的解释，或者提供一些理论推导过程，那么这本书的学术深度将会更上一层楼。

☆☆☆☆☆

拿到这本书的时候，我抱着极大的期待，毕竟“模式识别”和“智能计算”这两个词汇本身就充满了吸引力，再加上“MATLAB技术实现”的副标题，我原以为这本书会像一把钥匙，为我打开通往这些神秘领域的大门。然而，阅读过程中，我逐渐发现，这本书似乎更像是一份详尽的操作手册，它在代码的层面上给予了相当多的指导，一步一步地展示了如何用MATLAB来完成某些特定的任务。例如，关于图像的预处理，书中给出了很多具体的函数调用和参数设置，对于初学者来说，这无疑是极其宝贵的“脚手架”，可以帮助他们快速上手，摆脱“不知道从何开始”的困境。书中对各种算法的讲解，也是通过大量的代码示例来呈现，读者可以通过运行这些代码，直观地看到算法的执行过程和结果。这对于那些喜欢动手实践、通过代码来理解原理的学习者来说，是极大的福音。而且，书中对MATLAB的各个工具箱的介绍也相当到位，很多常用的函数和类都得到了细致的讲解。总而言之，如果你是一个MATLAB的熟练使用者，并且对具体的模式识别和智能计算的实现细节有浓厚兴趣，那么这本书的某些部分可能会对你有所启发。

☆☆☆☆☆

这本书带给我的一个直观感受是，它似乎更侧重于“如何做”，而非“为什么这样做”。当我翻阅书中的代码时，我能够清晰地看到每一步操作的目的，以及对应的MATLAB函数。这对于初学者来说，可以极大地降低学习门槛，让他们能够迅速地搭建起一个可运行的系统。书中提供的示例代码，往往都具有一定的完整性，可以直接运行，并且能够产生预期的结果。这对于那些希望通过实践来巩固知识的学习者来说，是相当有价值的。例如，在关于聚类分析的章节中，书中详细展示了如何使用MATLAB的内置函数来实现K-means算法，并且通过可视化手段清晰地展示了聚类结果。这种“所见即所得”的学习体验，能够有效地激发学习者的兴趣。不过，正如前面所提到的，对于那些希望探究算法背后的数学原理，或者想要理解算法的局限性和适用范围的学习者来说，这本书可能无法提供他们所期望的深度。它更像是一个“工具箱”的使用说明，让你知道如何使用工具，但不太会教你如何制造工具。

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在我看来，这本书最大的特点或许在于它的“应用性”与“便捷性”的结合。它没有过多地纠缠于复杂的数学推导，而是直接将理论知识转化为可执行的MATLAB代码。这种做法，对于那些希望快速将模式识别和智能计算技术应用于实际项目中的读者来说，无疑是一件好事。书中涵盖的案例和技术点，都比较贴近实际需求，比如一些关于图像处理、信号分析的章节，都提供了非常实用的代码模板。我可以想象，很多工程师和学生在遇到相关问题时，会非常乐意翻阅这本书，从中找到解决问题的思路和代码。然而，也正是这种“直奔主题”的风格，让我觉得在某些方面，这本书可能略显“浅尝辄止”。对于那些想要深入理解算法底层原理，或者希望能够自主设计和优化算法的学习者来说，这本书提供的基础可能还不够扎实。它更像是一个“助推器”，让你能够快速地启动项目，但要实现更高级的目标，可能还需要更深入的学习。

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