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模式识别及航空航天应用

模式识别及航空航天应用
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作者:
出版社: 北京航空航天大学出版社
2023-07
版次: 1
ISBN: 9787512441255
定价: 59.00
装帧: 其他
开本: 16开
分类: 工程技术


  • 第1章 绪论1．1 模式与模式识别1．2 模式识别的方法和发展历史1．2．1 模式识别的主要方法1．2．2 模式识别的发展史1．3 模式识别系统基本框架和构成1．4 有监督和无监督模式识别1．4．1 有监督模式识别1．4．2 无监督模式识别1．5 模式识别系统举例1．6 模式识别系统的性能评价1．6．1 有监督模式识别系统性能评价1．6．2 无监督模式识别系统性能评价小结习题参考文献第2章 线性分类器2．1 线性分类器基础2．1．1 线性判别函数2．1．2 线性分类器设计的一般步骤2．1．3 广义线性判别函数2．1．4 多类问题2．2 垂直平分分类器2．3 Fisher投影准则2．4 感知准则2．4．1 线性可分2．4．2 感知器模型2．4．3 解向量与解区2．4．4 感知准则函数2．4．5 梯度下降法2．5 最小错分样本准则2．6 最小平方误差准则小结习题参考文献第3章 贝叶斯分类器3．1 贝叶斯决策概述3．1．1 统计分类3．1．2 先决条件3．1．3 贝叶斯决策3．1．4 错误率概念3．2 最小错误率贝叶斯决策3．3 最小风险贝叶斯决策3．4 最小最大贝叶斯决策3．5 正态分布时的统计决策3．5．1 正态分布3．5．2 多元正态分布下的最小错误率贝叶斯决策3．6 分类器的错误率3．6．1 错误率的理论计算3．6．2 错误率上界3．7 朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络3．7．1 朴素贝叶斯分类器3．7．2 半朴素贝叶斯分类器3．7．3 贝叶斯网络小结习题参考文献第4章 非线性分类器4．1 近邻法……第5章 特征选择与特征提取第6章 无监督分类器第7章 经典神经网络分类器第8章 卷积神经网络第9章 模式识别实验第10章 模式识别的航空航天应用

    作者介绍



    序言
  • 目录:


    第1章 绪论1．1 模式与模式识别1．2 模式识别的方法和发展历史1．2．1 模式识别的主要方法1．2．2 模式识别的发展史1．3 模式识别系统基本框架和构成1．4 有监督和无监督模式识别1．4．1 有监督模式识别1．4．2 无监督模式识别1．5 模式识别系统举例1．6 模式识别系统的性能评价1．6．1 有监督模式识别系统性能评价1．6．2 无监督模式识别系统性能评价小结习题参考文献第2章 线性分类器2．1 线性分类器基础2．1．1 线性判别函数2．1．2 线性分类器设计的一般步骤2．1．3 广义线性判别函数2．1．4 多类问题2．2 垂直平分分类器2．3 Fisher投影准则2．4 感知准则2．4．1 线性可分2．4．2 感知器模型2．4．3 解向量与解区2．4．4 感知准则函数2．4．5 梯度下降法2．5 最小错分样本准则2．6 最小平方误差准则小结习题参考文献第3章 贝叶斯分类器3．1 贝叶斯决策概述3．1．1 统计分类3．1．2 先决条件3．1．3 贝叶斯决策3．1．4 错误率概念3．2 最小错误率贝叶斯决策3．3 最小风险贝叶斯决策3．4 最小最大贝叶斯决策3．5 正态分布时的统计决策3．5．1 正态分布3．5．2 多元正态分布下的最小错误率贝叶斯决策3．6 分类器的错误率3．6．1 错误率的理论计算3．6．2 错误率上界3．7 朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络3．7．1 朴素贝叶斯分类器3．7．2 半朴素贝叶斯分类器3．7．3 贝叶斯网络小结习题参考文献第4章 非线性分类器4．1 近邻法……第5章 特征选择与特征提取第6章 无监督分类器第7章 经典神经网络分类器第8章 卷积神经网络第9章 模式识别实验第10章 模式识别的航空航天应用

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