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习题 3.4.1 非参数估计的基本原理 第4章 线性判别分析 4.2.2 Fisher线性判决 5.1.1 特征的特点 6.4.2 K均值算法 6.4.4 基于LBG算法的聚类分析 习题 7.2 形式语言与自动机 7.3 高维文法和随机文法 7.3.3 随机文法和识别器 7.5.2 正则文法的推断 第8章 模糊模式识别 8.3 模糊模式识别的基本思想 8.3.3 硬分类和模糊分类 第9章 神经网络模式识别 9.1.1 人工神经元模型 9.2.1 感知器 9.2.3 径向基函数网络 9.3 自组织特征映射神经网络 9.3.2 自组织特征映射算法 10.6 基于模糊积分的多分类器融合 11.2 垃圾邮件识别技术 11.3 网页分类技术 12.1.3 语音识别的特征提取 12.2 说话人识别 12.4 关键词识别 12.5 连续语音识别 13.2.2 小波分解 13.4.1 车牌识别系统简介 14.2 主持人识别 《模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材》将理论与实际相结合，有利于读者加深对理论方法的理解

可使读者较系统地掌握模式识别的理论精髓和相关技术

书籍 数学书籍 《模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材》系统阐述了模式识别原理与方法，并在此基础上介绍了模式识别的应用

书中给出的应用实例，为科研人员应用模式识别方法解决相关领域的实际问题提供了具体思路和方法

《模式识别原理与应用/高等学校电子与通信类专业“十二五”规划教材》分为两大部分：基础部分主要包括统计模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别和多分类器融合等内容；应用部分主要包括文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等内容

由西安电子科大发行，《模式识别原理与应用》图书在线介绍

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