模式识别与智能计算--MATLAB技术实现(第3版十二五普通高等教育本科***规划教 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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杨淑莹张桦 编

图书标签:

• 模式识别
• 智能计算
• MATLAB
• 机器学习
• 数据挖掘
• 算法
• 高等教育
• 本科教材
• 第3版
• 十二五规划教材

店铺： 博库网旗舰店

出版社： 电子工业

ISBN：9787121257902

商品编码：10554324686

开本：16

出版时间：2015-04-01

基本信息

• 商品名称：模式识别与智能计算--MATLAB技术实现(第3版十二五普通高等教育本科***规划教材)
• 作者：杨淑莹//张桦
• 定价：58
• 出版社：电子工业
• ISBN号：9787121257902

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2015-04-01
• 印刷时间：2015-04-01
• 版次：3
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：365
• 字数：602千字

内容提要

杨淑莹、张桦编著的《模式识别与智能计算-- MATLAB技术实现(第3版十二五普通高等教育本科** 级规划教材)》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。
     本书内容新颖，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。
     本书可作为高等院校计算机工程、信息工程、生 物医学工程、智能机器人学、工业自动化、模式识别 等学科本科生、研究生的教材或教学参考书，也可供 相关工程技术人员参考。
    

目录

**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*小错误率的贝叶斯决策
4.3 基于*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*小错误率的贝叶斯分类实现
4.7 基于*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
5.6 LMSE验证可分性
5.7 LMSE分类算法
5.8 Fisher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
6.2 BP神经网络
6.2.1 BP神经网络的基本概念
6.2.2 BP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)
6.7.1 Hopfield网络的基本概念
6.7.2 Hopfield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 *临近规则的试探法
9.2.2 *大*小距离算法
9.3 层次聚类算法
9.3.1 *短距离法
9.3.2 *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
9.4.1 K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
**0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
**1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
**2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
**3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
**4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

《高级数据挖掘与机器学习实践》 引言 在这个信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策、优化流程和催生创新的核心要素。从海量文本、图像、音频到传感器数据，其规模和复杂性呈指数级增长，如何从中挖掘出有价值的模式和洞见，已成为科研、工程和商业领域面临的重大挑战。同时，人工智能技术的飞速发展，尤其是机器学习，为解决这些挑战提供了强大的工具和方法。 本书旨在深入探讨高级数据挖掘和机器学习的理论基础、核心算法及其在实际问题中的应用。本书重点关注那些能够处理复杂、高维度、大规模数据集，并能解决实际工程和科学问题的技术。我们将不仅仅局限于介绍算法，更强调理解算法背后的数学原理、实现细节以及在不同应用场景下的选择与调优。本书的目标是帮助读者建立扎实的理论功底，掌握实际操作技能，能够独立地分析问题、设计解决方案并实现有效的模型。 内容概述 本书的结构设计旨在引导读者从基础概念逐步深入到复杂的模型和应用。我们将首先回顾数据挖掘和机器学习的基本概念，为后续内容打下基础。随后，我们将聚焦于当前最前沿和最具实用价值的高级技术，并提供详细的实践指导。 第一部分：数据挖掘与机器学习基础回顾 在深入高级主题之前，有必要回顾数据挖掘和机器学习的核心概念，确保读者对基本术语、模型类型和评估指标有清晰的理解。 数据挖掘概述： 定义、目标与流程：介绍数据挖掘在发现知识、支持决策方面的作用，以及 CRISP-DM 等典型的数据挖掘过程模型。 数据类型与预处理：深入探讨不同类型的数据（数值、分类、文本、图像等），以及数据清洗、缺失值处理、异常值检测、特征工程（包括特征选择与特征提取）等关键预处理步骤。强调预处理对模型性能的决定性影响。 关联规则挖掘：回顾 Apriori、FP-Growth 等经典算法，以及它们在市场篮子分析、推荐系统等领域的应用。 机器学习基础： 监督学习、无监督学习与强化学习：清晰界定不同学习范式，以及各自的典型应用场景。 回归与分类模型：回顾线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、K近邻（KNN）等基础模型。 模型评估与选择：讲解过拟合与欠拟合问题，并详细介绍各种评估指标，如准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线、AUC值、均方误差（MSE）、R²分数等，以及交叉验证等模型选择技术。 第二部分：高级数据挖掘技术 本部分将深入探讨那些能够处理复杂数据和挖掘深层模式的高级数据挖掘技术。 集成学习（Ensemble Learning）： Bagging：详细介绍 Bagging 的原理，包括 Bootstrap 抽样和基学习器的集成。重点讲解 随机森林（Random Forest），阐述其在处理高维度和非线性数据时的优势，以及参数调优技巧。 Boosting：深入解析 Boosting 的迭代学习思想，重点介绍 AdaBoost 和 Gradient Boosting。详细讲解 XGBoost 和 LightGBM 等高性能梯度提升算法，包括它们的算法原理、优化策略（如正则化、稀疏数据处理、并行计算）以及在实际项目中的应用。 Stacking：介绍如何通过元学习器（meta-learner）组合多个基学习器的预测结果，以获得更优的性能。 降维与特征学习（Dimensionality Reduction and Feature Learning）： 主成分分析（PCA）：回顾 PCA 的基本原理，解释如何通过线性变换找到数据的主要变化方向。 核 PCA（Kernel PCA）：介绍如何将 PCA 扩展到非线性降维。 t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）：重点讲解 t-SNE 在高维数据可视化方面的强大能力，以及其参数选择对可视化结果的影响。 自动编码器（Autoencoders）：深入探讨基于神经网络的无监督特征学习方法，包括浅层自动编码器、深度自动编码器、变分自动编码器（VAE）等，以及它们在降维、去噪和异常检测中的应用。 第三部分：现代机器学习算法与模型 本部分将聚焦于当前在学术界和工业界广泛应用且性能卓越的现代机器学习算法。 深度学习（Deep Learning）： 多层感知机（MLP）：回顾 MLP 的基本结构和激活函数，以及反向传播算法。 卷积神经网络（CNN）：详细讲解 CNN 的核心组件（卷积层、池化层、全连接层），以及它们在图像识别、目标检测、图像分割等领域的成功应用。介绍经典的 CNN 架构，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、InceptionNet 等，并分析其设计思想。 循环神经网络（RNN）：深入理解 RNN 处理序列数据的能力，包括其内部的循环结构。重点介绍 长短期记忆网络（LSTM） 和 门控循环单元（GRU），以及它们在自然语言处理、语音识别、时间序列分析等任务中的应用。 Transformer 模型：详细解析 Transformer 架构，尤其是自注意力机制（self-attention）和多头注意力机制。重点介绍其在自然语言处理领域的革命性突破，如 BERT、GPT 系列等预训练模型，以及它们在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中的强大能力。 生成对抗网络（GANs）：深入理解 GAN 的生成器-判别器对抗训练机制，以及其在图像生成、风格迁移、数据增强等方面的应用。 图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）： 图数据结构与表示：介绍图的定义、表示方法（邻接矩阵、邻接列表）及其在社交网络、知识图谱、分子结构等领域的广泛存在。 GNNs 的基本原理：讲解消息传递机制（message passing）和节点嵌入（node embeddings）的概念。 不同类型的 GNNs：介绍图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等。 GNNs 的应用：探讨 GNNs 在节点分类、链接预测、图分类等任务中的应用，例如药物发现、推荐系统、交通预测等。 第四部分：模型部署与性能优化 掌握模型的训练与评估只是第一步，如何将模型有效地部署到实际应用环境中，并持续优化其性能，是实现数据价值的关键。 模型可解释性（Model Interpretability）： 为何需要模型可解释性：讨论在金融、医疗、法律等领域，模型的可解释性至关重要。 可解释性技术：介绍一些常用的可解释性方法，如特征重要性（Feature Importance）、局部可解释模型无关解释（LIME）、SHapley 可加性解释（SHAP）等。 模型部署（Model Deployment）： 部署流程：介绍模型从训练到生产环境的整个生命周期，包括模型序列化、API封装、容器化（如 Docker）等。 常见部署框架：简要介绍 TensorFlow Serving, PyTorch Serve, ONNX Runtime 等。 模型监控与维护（Model Monitoring and Maintenance）： 概念漂移与数据漂移：解释模型在实际运行中可能遇到的问题。 监控策略：讨论如何监控模型性能，以及何时需要重新训练或更新模型。 超参数优化（Hyperparameter Tuning）： 网格搜索（Grid Search）、随机搜索（Random Search）。 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：介绍更高效的超参数优化方法。 模型压缩与加速（Model Compression and Acceleration）： 剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知识蒸馏（Knowledge Distillation）等技术，以适应资源受限的部署环境。 实践导向与案例分析 本书不仅提供理论讲解，更强调实践操作。书中将包含丰富的代码示例（以 Python 为主，不依赖于特定厂商的深度学习框架，而是侧重于通用算法实现原理），以及针对实际问题的详细案例分析。例如： 图像识别与计算机视觉：使用 CNN 进行图片分类、物体检测。 自然语言处理：利用 RNN/LSTM/Transformer 进行文本情感分析、机器翻译、命名实体识别。 推荐系统：基于协同过滤和深度学习的推荐模型。 时间序列分析：预测股票价格、天气变化。 异常检测：金融欺诈检测、工业设备故障预警。 目标读者 本书适合于计算机科学、人工智能、数据科学、自动化、电子工程、通信工程、数学、统计学等相关专业的高年级本科生、研究生，以及从事数据分析、机器学习、人工智能研究与开发的工程师、研究人员和从业人员。 学习本书的收获 通过学习本书，读者将能够： 深入理解高级数据挖掘和机器学习算法的内在机制。 掌握处理复杂、高维度、大规模数据集的有效方法。 能够独立地进行数据预处理、特征工程和模型选择。 熟练运用现代深度学习模型解决实际问题。 理解模型部署、可解释性与性能优化等工程实践。 为进一步深入研究机器学习和人工智能领域打下坚实基础。 结语 数据驱动的智能时代已经到来。掌握先进的数据挖掘与机器学习技术，将是驾驭这一时代的必备能力。本书将为您提供一把开启智能世界大门的钥匙，助您在探索数据奥秘、创造智能应用的道路上行稳致远。

评分☆☆☆☆☆

《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现（第3版十二五普通高等教育本科规划教材）》这本书，让我对“智能”的理解有了更深刻的认识。我一直认为，智能不仅仅是简单的计算和数据处理，更包含了学习、适应和决策的能力。这本书通过对各种模式识别和智能计算算法的讲解，生动地展示了计算机如何模拟人类的智能行为。我特别喜欢书中关于专家系统的章节，它让我看到了如何将人类的知识和经验转化为计算机可以理解和应用的规则。同时，书中对贝叶斯网络的介绍，也让我对概率推理在人工智能中的作用有了更清晰的认识。尽管我目前所学的专业并非直接与人工智能相关，但我相信，掌握这些基础的模式识别和智能计算知识，对于我未来从事任何需要处理复杂数据和进行智能决策的工作，都将是巨大的优势。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一本启发思维、拓宽视野的宝藏。它的内容设计和排版都非常考究，每一个细节都体现了作者的用心。

评分☆☆☆☆☆

这本书《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现（第3版十二五普通高等教育本科规划教材）》对我来说，最大的价值在于它为我打开了一扇全新的研究领域的大门。我是一名研究生，正准备将研究方向转向人工智能，但一直以来对这个领域感到有些迷茫，不知道从何下手。在导师的推荐下，我选择了这本书，结果证明这是一个非常明智的选择。书中对各种智能计算模型的介绍，如深度学习的基本概念、卷积神经网络的结构和原理，都让我豁然开朗。我尤其对书中提到的“迁移学习”的应用场景感到兴奋，这在我今后的科研工作中可能会有很大的帮助。虽然这本书的理论深度很高，但作者并没有采用枯燥的数学公式堆砌，而是通过直观的图示和清晰的逻辑，将复杂的概念层层剥开，让我能够理解其精髓。同时，书中提供的MATLAB代码示例，不仅具有很高的参考价值，还能激发我进行二次开发和创新的灵感。我坚信，这本书将成为我未来研究生学习和科研生涯中不可或缺的重要参考资料。

评分☆☆☆☆☆

我是一名计算机专业的本科生，在学习《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现（第3版十二五普通高等教育本科规划教材）》的过程中，我深刻体会到了理论与实践相结合的重要性。这本书的设计非常精巧，它并没有一开始就抛出大量的公式，而是先通过一些生动有趣的案例，引出模式识别和智能计算的概念，让我对这些领域产生了浓厚的兴趣。在理解了基本原理之后，书中才逐步深入讲解各种算法的数学模型，并且提供了详细的MATLAB代码。我印象最深的是关于聚类算法的章节，书中不仅讲解了K-means算法，还详细对比了层次聚类和DBSCAN算法的优缺点，并且给出了相应的MATLAB实现。我尝试着对一些数据集进行聚类分析，通过对比不同算法的结果，我更直观地理解了各种算法的适用场景和局限性。这本书的语言风格也非常接地气，易于理解，不会让初学者望而却步。我非常感激作者能够将如此复杂的知识体系，以如此清晰、易懂的方式呈现出来。

评分☆☆☆☆☆

《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现（第3版十二五普通高等教育本科规划教材）》这本书，我拿到手的第一感觉就是厚实，拿在手里沉甸甸的，封面设计也比较朴实，没有花哨的图案，这点我很喜欢，因为我更看重内容本身。翻开目录，我被其中涵盖的知识点之广阔深深吸引了。虽然我是一名初学者，但目录中的“模糊逻辑”、“神经网络”、“支持向量机”等字眼，都给我一种探索未知领域的兴奋感。我尤其期待其中关于“遗传算法”的部分，因为我最近在研究一些优化问题，听说遗传算法在这方面非常有效。这本书的定位是“十二五普通高等教育本科规划教材”，这让我感觉它在学术上应该有很高的严谨性和权威性，并且能够与时俱进，符合当前教育发展的趋势。我相信，通过这本书的学习，我能够系统地掌握模式识别和智能计算的基本原理，并能将其与MATLAB这一强大的工具相结合，解决实际问题。我个人对MATLAB并不陌生，但如何将其灵活运用到复杂的模式识别和智能计算领域，是我一直以来想要深入学习的。这本书的出版，无疑为我提供了一个绝佳的学习平台。

评分☆☆☆☆☆

读了《模式识别与智能计算——MATLAB技术实现（第3版十二五普通高等教育本科规划教材）》这本书后，我最大的感受就是它的实用性和指导性。我是一名从事图像处理工作的工程师，在实际工作中经常会遇到需要对图像进行分类、识别的任务，而这本书正是直击我的痛点。书中对各种模式识别算法的讲解，不仅阐述了其背后的数学原理，更重要的是，提供了详细的MATLAB代码实现。我尝试着按照书中的例子，自己动手去实现了一些算法，比如SVM的分类器，效果非常显著。特别是书中关于特征提取和降维的章节，对我理解如何从海量数据中提取有用的信息提供了深刻的启示。很多时候，我们遇到的问题并不是算法本身有多难，而是如何将其有效地转化为代码，并调试出正确的结果。这本书在这方面做得非常出色，它就像一位经验丰富的导师，一步一步地引导读者，即使是遇到一些技术难题，也能通过书中提供的参考和思路找到解决办法。我之前也看过一些模式识别的书籍，但很多都停留在理论层面，缺乏实践指导，而这本书则很好地弥补了这一空白。