模式識彆與智能計算--MATLAB技術實現(第3版十二五普通高等教育本科***規劃教 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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楊淑瑩張樺 編

圖書標籤:

• 模式識彆
• 智能計算
• MATLAB
• 機器學習
• 數據挖掘
• 算法
• 高等教育
• 本科教材
• 第3版
• 十二五規劃教材

店鋪： 博庫網旗艦店

齣版社： 電子工業

ISBN：9787121257902

商品編碼：10554324686

開本：16

齣版時間：2015-04-01

基本信息

• 商品名稱：模式識彆與智能計算--MATLAB技術實現(第3版十二五普通高等教育本科***規劃教材)
• 作者：楊淑瑩//張樺
• 定價：58
• 齣版社：電子工業
• ISBN號：9787121257902

其他參考信息（以實物為準）

• 齣版時間：2015-04-01
• 印刷時間：2015-04-01
• 版次：3
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：365
• 字數：602韆字

內容提要

楊淑瑩、張樺編著的《模式識彆與智能計算-- MATLAB技術實現(第3版十二五普通高等教育本科** 級規劃教材)》廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖 掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進 思想和理論，將其應用到模式識彆領域中；以一種新 的體係，係統、全麵地介紹模式識彆的理論、方法及 應用。全書分為14章，內容包括：模式識彆概述，特 徵的選擇與優化，模式相似性測度，基於概率統計的 貝葉斯分類器設計，判彆函數分類器設計，神經網絡 分類器設計（BP神經網絡、徑嚮基函數神經網絡、自 組織競爭神經網絡、概率神經網絡、對嚮傳播神經網 絡、反饋型神經網絡），決策樹分類器設計，粗糙集 分類器設計，聚類分析，模糊聚類分析，禁忌搜索算 法聚類分析，遺傳算法聚類分析,蟻群算法聚類分析, 粒子群算法聚類分析。
     本書內容新穎，實用性強，理論與實際應用密切 結閤，以手寫數字識彆為應用實例，介紹理論運用於 實踐的實現步驟及相應的Matlab代碼，為廣大研究工 作者和工程技術人員對相關理論的應用提供藉鑒。
     本書可作為高等院校計算機工程、信息工程、生 物醫學工程、智能機器人學、工業自動化、模式識彆 等學科本科生、研究生的教材或教學參考書，也可供 相關工程技術人員參考。
    

目錄

**章 模式識彆概述
1.1 模式識彆的基本概念
1.2 模式識彆的基本方法
1.3 統計模式識彆
1.3.1 統計模式識彆研究的主要問題
1.3.2 統計模式識彆方法簡介
1.4 分類分析
1.4.1 分類器設計
1.4.2 判彆函數
1.4.3 分類器的選擇
1.4.4 訓練與學習
1.5 聚類分析
1.5.1 聚類的設計
1.5.2 基於試探法的聚類設計
1.5.3 基於群體智能優化算法的聚類設計
1.6 模式識彆的應用
本章小結
習題1
第2章 特徵的選擇與優化
2.1 特徵空間優化設計問題
2.2 樣本特徵庫初步分析
2.3 樣品篩選處理
2.4 特徵篩選處理
2.5 特徵評估
2.6 基於主成分分析的特徵提取
2.7 特徵空間描述與分析
2.7.1 特徵空間描述
2.7.2 特徵空間分布分析
2.8 手寫數字特徵提取與分析
2.8.1 手寫數字特徵提取
2.8.2 手寫數字特徵空間分布分析
本章小結
習題2
第3章 模式相似性測度
3.1 模式相似性測度的基本概念
3.2 距離測度分類法
3.2.1 模闆匹配法
3.2.2 基於PCA的模闆匹配法
3.2.3 基於類中心的歐式距離法分類
3.2.4 馬氏距離分類
3.2.5 夾角餘弦距離分類
3.2.6 二值化的夾角餘弦距離法分類
3.2.7 二值化的Tanimoto測度分類
本章小結
習題3
第4章 基於概率統計的貝葉斯分類器設計
4.1 貝葉斯決策的基本概念
4.1.1 貝葉斯決策所討論的問題
4.1.2 貝葉斯公式
4.2 基於*小錯誤率的貝葉斯決策
4.3 基於*小風險的貝葉斯決策
4.4 貝葉斯決策比較
4.5 基於二值數據的貝葉斯分類實現
4.6 基於*小錯誤率的貝葉斯分類實現
4.7 基於*小風險的貝葉斯分類實現
本章小結
習題4
第5章 判彆函數分類器設計
5.1 判彆函數的基本概念
5.2 綫性判彆函數
5.3 綫性判彆函數的實現
5.4 感知器算法
5.5 增量校正算法
5.6 LMSE驗證可分性
5.7 LMSE分類算法
5.8 Fisher分類
5.9 基於核的Fisher分類
5.10 勢函數法
5.11 支持嚮量機
本章小結
習題5
第6章 神經網絡分類器設計
6.1 人工神經網絡的基本原理
6.1.1 人工神經元
6.1.2 人工神經網絡模型
6.1.3 神經網絡的學習過程
6.1.4 人工神經網絡在模式識彆問題上的優勢
6.2 BP神經網絡
6.2.1 BP神經網絡的基本概念
6.2.2 BP神經網絡分類器設計
6.3 徑嚮基函數神經網絡(RBF)
6.3.1 徑嚮基函數神經網絡的基本概念
6.3.2 徑嚮基函數神經網絡分類器設計
6.4 自組織競爭神經網絡
6.4.1 自組織競爭神經網絡的基本概念
6.4.2 自組織競爭神經網絡分類器設計
6.5 概率神經網絡(PNN)
6.5.1 概率神經網絡的基本概念
6.5.2 概率神經網絡分類器設計
6.6 對嚮傳播神經網絡(CPN)
6.6.1 對嚮傳播神經網絡的基本概念
6.6.2 對嚮傳播神經網絡分類器設計
6.7 反饋型神經網絡(Hopfield)
6.7.1 Hopfield網絡的基本概念
6.7.2 Hopfield神經網絡分類器設計
本章小結
習題6
第7章 決策樹分類器設計
7.1 決策樹的基本概念
7.2 決策樹分類器設計
本章小結
習題7
第8章 粗糙集分類器設計
8.1 粗糙集理論的基本概念
8.2 粗糙集在模式識彆中的應用
8.3 粗糙集分類器設計
本章小結
習題8
第9章 聚類分析
9.1 聚類的設計
9.2 基於試探的未知類彆聚類算法
9.2.1 *臨近規則的試探法
9.2.2 *大*小距離算法
9.3 層次聚類算法
9.3.1 *短距離法
9.3.2 *長距離法
9.3.3 中間距離法
9.3.4 重心法
9.3.5 類平均距離法
9.4 動態聚類算法
9.4.1 K均值算法
9.4.2 迭代自組織的數據分析算法（ISODATA）
9.5 模擬退火聚類算法
9.5.1 模擬退火的基本概念
9.5.2 基於模擬退火思想的改進K均值聚類算法
本章小結
習題9
**0章 模糊聚類分析
10.1 模糊集的基本概念
10.２模糊集運算
10.２.1 模糊子集運算
10.２.2 模糊集運算性質
10.３模糊關係
10.4 模糊集在模式識彆中的應用
10.5 基於模糊的聚類分析
本章小結
習題10
**1章 禁忌搜索算法聚類分析
11.1 禁忌搜索算法的基本原理
11.2 禁忌搜索的關鍵參數和相關操作
11.3 基於禁忌搜索算法的聚類分析
本章小結
習題11
**2章 遺傳算法聚類分析
12.1 遺傳算法的基本原理
12.2 遺傳算法的構成要素
12.2.1 染色體的編碼
12.2.2 適應度函數
12.2.3 遺傳算子
12.3 控製參數的選擇
12.４基於遺傳算法的聚類分析
本章小結
習題12
**3章 蟻群算法聚類分析
13.1 蟻群算法的基本原理
13.2 聚類數目已知的蟻群聚類算法
13.3 聚類數目未知的蟻群聚類算法
本章小結
習題13
**4章 粒子群算法聚類分析
14.1 粒子群算法的基本原理
14.2 基於粒子群算法的聚類分析
本章小結
習題14
參考文獻

《高級數據挖掘與機器學習實踐》 引言 在這個信息爆炸的時代，數據已經成為驅動決策、優化流程和催生創新的核心要素。從海量文本、圖像、音頻到傳感器數據，其規模和復雜性呈指數級增長，如何從中挖掘齣有價值的模式和洞見，已成為科研、工程和商業領域麵臨的重大挑戰。同時，人工智能技術的飛速發展，尤其是機器學習，為解決這些挑戰提供瞭強大的工具和方法。 本書旨在深入探討高級數據挖掘和機器學習的理論基礎、核心算法及其在實際問題中的應用。本書重點關注那些能夠處理復雜、高維度、大規模數據集，並能解決實際工程和科學問題的技術。我們將不僅僅局限於介紹算法，更強調理解算法背後的數學原理、實現細節以及在不同應用場景下的選擇與調優。本書的目標是幫助讀者建立紮實的理論功底，掌握實際操作技能，能夠獨立地分析問題、設計解決方案並實現有效的模型。 內容概述 本書的結構設計旨在引導讀者從基礎概念逐步深入到復雜的模型和應用。我們將首先迴顧數據挖掘和機器學習的基本概念，為後續內容打下基礎。隨後，我們將聚焦於當前最前沿和最具實用價值的高級技術，並提供詳細的實踐指導。 第一部分：數據挖掘與機器學習基礎迴顧 在深入高級主題之前，有必要迴顧數據挖掘和機器學習的核心概念，確保讀者對基本術語、模型類型和評估指標有清晰的理解。 數據挖掘概述： 定義、目標與流程：介紹數據挖掘在發現知識、支持決策方麵的作用，以及 CRISP-DM 等典型的數據挖掘過程模型。 數據類型與預處理：深入探討不同類型的數據（數值、分類、文本、圖像等），以及數據清洗、缺失值處理、異常值檢測、特徵工程（包括特徵選擇與特徵提取）等關鍵預處理步驟。強調預處理對模型性能的決定性影響。 關聯規則挖掘：迴顧 Apriori、FP-Growth 等經典算法，以及它們在市場籃子分析、推薦係統等領域的應用。 機器學習基礎： 監督學習、無監督學習與強化學習：清晰界定不同學習範式，以及各自的典型應用場景。 迴歸與分類模型：迴顧綫性迴歸、邏輯迴歸、支持嚮量機（SVM）、決策樹、K近鄰（KNN）等基礎模型。 模型評估與選擇：講解過擬閤與欠擬閤問題，並詳細介紹各種評估指標，如準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫、AUC值、均方誤差（MSE）、R²分數等，以及交叉驗證等模型選擇技術。 第二部分：高級數據挖掘技術 本部分將深入探討那些能夠處理復雜數據和挖掘深層模式的高級數據挖掘技術。 集成學習（Ensemble Learning）： Bagging：詳細介紹 Bagging 的原理，包括 Bootstrap 抽樣和基學習器的集成。重點講解 隨機森林（Random Forest），闡述其在處理高維度和非綫性數據時的優勢，以及參數調優技巧。 Boosting：深入解析 Boosting 的迭代學習思想，重點介紹 AdaBoost 和 Gradient Boosting。詳細講解 XGBoost 和 LightGBM 等高性能梯度提升算法，包括它們的算法原理、優化策略（如正則化、稀疏數據處理、並行計算）以及在實際項目中的應用。 Stacking：介紹如何通過元學習器（meta-learner）組閤多個基學習器的預測結果，以獲得更優的性能。 降維與特徵學習（Dimensionality Reduction and Feature Learning）： 主成分分析（PCA）：迴顧 PCA 的基本原理，解釋如何通過綫性變換找到數據的主要變化方嚮。 核 PCA（Kernel PCA）：介紹如何將 PCA 擴展到非綫性降維。 t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）：重點講解 t-SNE 在高維數據可視化方麵的強大能力，以及其參數選擇對可視化結果的影響。 自動編碼器（Autoencoders）：深入探討基於神經網絡的無監督特徵學習方法，包括淺層自動編碼器、深度自動編碼器、變分自動編碼器（VAE）等，以及它們在降維、去噪和異常檢測中的應用。 第三部分：現代機器學習算法與模型 本部分將聚焦於當前在學術界和工業界廣泛應用且性能卓越的現代機器學習算法。 深度學習（Deep Learning）： 多層感知機（MLP）：迴顧 MLP 的基本結構和激活函數，以及反嚮傳播算法。 捲積神經網絡（CNN）：詳細講解 CNN 的核心組件（捲積層、池化層、全連接層），以及它們在圖像識彆、目標檢測、圖像分割等領域的成功應用。介紹經典的 CNN 架構，如 LeNet、AlexNet、VGG、ResNet、InceptionNet 等，並分析其設計思想。 循環神經網絡（RNN）：深入理解 RNN 處理序列數據的能力，包括其內部的循環結構。重點介紹 長短期記憶網絡（LSTM） 和 門控循環單元（GRU），以及它們在自然語言處理、語音識彆、時間序列分析等任務中的應用。 Transformer 模型：詳細解析 Transformer 架構，尤其是自注意力機製（self-attention）和多頭注意力機製。重點介紹其在自然語言處理領域的革命性突破，如 BERT、GPT 係列等預訓練模型，以及它們在文本生成、機器翻譯、問答係統等任務中的強大能力。 生成對抗網絡（GANs）：深入理解 GAN 的生成器-判彆器對抗訓練機製，以及其在圖像生成、風格遷移、數據增強等方麵的應用。 圖神經網絡（Graph Neural Networks, GNNs）： 圖數據結構與錶示：介紹圖的定義、錶示方法（鄰接矩陣、鄰接列錶）及其在社交網絡、知識圖譜、分子結構等領域的廣泛存在。 GNNs 的基本原理：講解消息傳遞機製（message passing）和節點嵌入（node embeddings）的概念。 不同類型的 GNNs：介紹圖捲積網絡（GCN）、圖注意力網絡（GAT）等。 GNNs 的應用：探討 GNNs 在節點分類、鏈接預測、圖分類等任務中的應用，例如藥物發現、推薦係統、交通預測等。 第四部分：模型部署與性能優化 掌握模型的訓練與評估隻是第一步，如何將模型有效地部署到實際應用環境中，並持續優化其性能，是實現數據價值的關鍵。 模型可解釋性（Model Interpretability）： 為何需要模型可解釋性：討論在金融、醫療、法律等領域，模型的可解釋性至關重要。 可解釋性技術：介紹一些常用的可解釋性方法，如特徵重要性（Feature Importance）、局部可解釋模型無關解釋（LIME）、SHapley 可加性解釋（SHAP）等。 模型部署（Model Deployment）： 部署流程：介紹模型從訓練到生産環境的整個生命周期，包括模型序列化、API封裝、容器化（如 Docker）等。 常見部署框架：簡要介紹 TensorFlow Serving, PyTorch Serve, ONNX Runtime 等。 模型監控與維護（Model Monitoring and Maintenance）： 概念漂移與數據漂移：解釋模型在實際運行中可能遇到的問題。 監控策略：討論如何監控模型性能，以及何時需要重新訓練或更新模型。 超參數優化（Hyperparameter Tuning）： 網格搜索（Grid Search）、隨機搜索（Random Search）。 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：介紹更高效的超參數優化方法。 模型壓縮與加速（Model Compression and Acceleration）： 剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、知識蒸餾（Knowledge Distillation）等技術，以適應資源受限的部署環境。 實踐導嚮與案例分析 本書不僅提供理論講解，更強調實踐操作。書中將包含豐富的代碼示例（以 Python 為主，不依賴於特定廠商的深度學習框架，而是側重於通用算法實現原理），以及針對實際問題的詳細案例分析。例如： 圖像識彆與計算機視覺：使用 CNN 進行圖片分類、物體檢測。 自然語言處理：利用 RNN/LSTM/Transformer 進行文本情感分析、機器翻譯、命名實體識彆。 推薦係統：基於協同過濾和深度學習的推薦模型。 時間序列分析：預測股票價格、天氣變化。 異常檢測：金融欺詐檢測、工業設備故障預警。 目標讀者 本書適閤於計算機科學、人工智能、數據科學、自動化、電子工程、通信工程、數學、統計學等相關專業的高年級本科生、研究生，以及從事數據分析、機器學習、人工智能研究與開發的工程師、研究人員和從業人員。 學習本書的收獲 通過學習本書，讀者將能夠： 深入理解高級數據挖掘和機器學習算法的內在機製。 掌握處理復雜、高維度、大規模數據集的有效方法。 能夠獨立地進行數據預處理、特徵工程和模型選擇。 熟練運用現代深度學習模型解決實際問題。 理解模型部署、可解釋性與性能優化等工程實踐。 為進一步深入研究機器學習和人工智能領域打下堅實基礎。 結語 數據驅動的智能時代已經到來。掌握先進的數據挖掘與機器學習技術，將是駕馭這一時代的必備能力。本書將為您提供一把開啓智能世界大門的鑰匙，助您在探索數據奧秘、創造智能應用的道路上行穩緻遠。

評分☆☆☆☆☆

讀瞭《模式識彆與智能計算——MATLAB技術實現（第3版十二五普通高等教育本科規劃教材）》這本書後，我最大的感受就是它的實用性和指導性。我是一名從事圖像處理工作的工程師，在實際工作中經常會遇到需要對圖像進行分類、識彆的任務，而這本書正是直擊我的痛點。書中對各種模式識彆算法的講解，不僅闡述瞭其背後的數學原理，更重要的是，提供瞭詳細的MATLAB代碼實現。我嘗試著按照書中的例子，自己動手去實現瞭一些算法，比如SVM的分類器，效果非常顯著。特彆是書中關於特徵提取和降維的章節，對我理解如何從海量數據中提取有用的信息提供瞭深刻的啓示。很多時候，我們遇到的問題並不是算法本身有多難，而是如何將其有效地轉化為代碼，並調試齣正確的結果。這本書在這方麵做得非常齣色，它就像一位經驗豐富的導師，一步一步地引導讀者，即使是遇到一些技術難題，也能通過書中提供的參考和思路找到解決辦法。我之前也看過一些模式識彆的書籍，但很多都停留在理論層麵，缺乏實踐指導，而這本書則很好地彌補瞭這一空白。

評分☆☆☆☆☆

《模式識彆與智能計算——MATLAB技術實現（第3版十二五普通高等教育本科規劃教材）》這本書，我拿到手的第一感覺就是厚實，拿在手裏沉甸甸的，封麵設計也比較樸實，沒有花哨的圖案，這點我很喜歡，因為我更看重內容本身。翻開目錄，我被其中涵蓋的知識點之廣闊深深吸引瞭。雖然我是一名初學者，但目錄中的“模糊邏輯”、“神經網絡”、“支持嚮量機”等字眼，都給我一種探索未知領域的興奮感。我尤其期待其中關於“遺傳算法”的部分，因為我最近在研究一些優化問題，聽說遺傳算法在這方麵非常有效。這本書的定位是“十二五普通高等教育本科規劃教材”，這讓我感覺它在學術上應該有很高的嚴謹性和權威性，並且能夠與時俱進，符閤當前教育發展的趨勢。我相信，通過這本書的學習，我能夠係統地掌握模式識彆和智能計算的基本原理，並能將其與MATLAB這一強大的工具相結閤，解決實際問題。我個人對MATLAB並不陌生，但如何將其靈活運用到復雜的模式識彆和智能計算領域，是我一直以來想要深入學習的。這本書的齣版，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習平颱。

評分☆☆☆☆☆

這本書《模式識彆與智能計算——MATLAB技術實現（第3版十二五普通高等教育本科規劃教材）》對我來說，最大的價值在於它為我打開瞭一扇全新的研究領域的大門。我是一名研究生，正準備將研究方嚮轉嚮人工智能，但一直以來對這個領域感到有些迷茫，不知道從何下手。在導師的推薦下，我選擇瞭這本書，結果證明這是一個非常明智的選擇。書中對各種智能計算模型的介紹，如深度學習的基本概念、捲積神經網絡的結構和原理，都讓我豁然開朗。我尤其對書中提到的“遷移學習”的應用場景感到興奮，這在我今後的科研工作中可能會有很大的幫助。雖然這本書的理論深度很高，但作者並沒有采用枯燥的數學公式堆砌，而是通過直觀的圖示和清晰的邏輯，將復雜的概念層層剝開，讓我能夠理解其精髓。同時，書中提供的MATLAB代碼示例，不僅具有很高的參考價值，還能激發我進行二次開發和創新的靈感。我堅信，這本書將成為我未來研究生學習和科研生涯中不可或缺的重要參考資料。

評分☆☆☆☆☆

《模式識彆與智能計算——MATLAB技術實現（第3版十二五普通高等教育本科規劃教材）》這本書，讓我對“智能”的理解有瞭更深刻的認識。我一直認為，智能不僅僅是簡單的計算和數據處理，更包含瞭學習、適應和決策的能力。這本書通過對各種模式識彆和智能計算算法的講解，生動地展示瞭計算機如何模擬人類的智能行為。我特彆喜歡書中關於專傢係統的章節，它讓我看到瞭如何將人類的知識和經驗轉化為計算機可以理解和應用的規則。同時，書中對貝葉斯網絡的介紹，也讓我對概率推理在人工智能中的作用有瞭更清晰的認識。盡管我目前所學的專業並非直接與人工智能相關，但我相信，掌握這些基礎的模式識彆和智能計算知識，對於我未來從事任何需要處理復雜數據和進行智能決策的工作，都將是巨大的優勢。這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一本啓發思維、拓寬視野的寶藏。它的內容設計和排版都非常考究，每一個細節都體現瞭作者的用心。

評分☆☆☆☆☆

我是一名計算機專業的本科生，在學習《模式識彆與智能計算——MATLAB技術實現（第3版十二五普通高等教育本科規劃教材）》的過程中，我深刻體會到瞭理論與實踐相結閤的重要性。這本書的設計非常精巧，它並沒有一開始就拋齣大量的公式，而是先通過一些生動有趣的案例，引齣模式識彆和智能計算的概念，讓我對這些領域産生瞭濃厚的興趣。在理解瞭基本原理之後，書中纔逐步深入講解各種算法的數學模型，並且提供瞭詳細的MATLAB代碼。我印象最深的是關於聚類算法的章節，書中不僅講解瞭K-means算法，還詳細對比瞭層次聚類和DBSCAN算法的優缺點，並且給齣瞭相應的MATLAB實現。我嘗試著對一些數據集進行聚類分析，通過對比不同算法的結果，我更直觀地理解瞭各種算法的適用場景和局限性。這本書的語言風格也非常接地氣，易於理解，不會讓初學者望而卻步。我非常感激作者能夠將如此復雜的知識體係，以如此清晰、易懂的方式呈現齣來。