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模式识别与智能计算的MATLAB实现-(第2版)

作者：许国根

出版社：北京航空航天大学出版社出版时间：2017-08-01

开本： 32开 页数： 388

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模式识别与智能计算的MATLAB实现-(第2版) 版权信息

ISBN：9787512424005
条形码：9787512424005 ; 978-7-5124-2400-5
装帧：暂无
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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模式识别与智能计算的MATLAB实现-(第2版) 本书特色

针对各学科数据信息的特点以及科学工作者对信息处理和数据挖掘技术的要求,本书既介绍了模式识别和智能计算的基础知识,又较为详细地介绍了现代模式识别和智能计算在科学研究中的应用方法和各算法的MATLAB源程序。本书可以帮助广大的科学工作者掌握模式识别和智能计算方法,并应用于实际的研究中,提高对海量数据信息的处理及挖掘能力,针对性和实用性强,具有较高的理论和实用价值。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、工业自动化、地质、水利、化学和环境等专业研究生、本科生的教材或教学参考书,亦可供有关工程技术人员参考。

模式识别与智能计算的MATLAB实现-(第2版) 内容简介

模式识别与智能计算已经成为当今科学研究中的一种重要的数据处理手段。本书理论联系实际，较为全面地介绍了现代模式识别和智能计算方法及其应用技巧，通过大量的实例，讲解模式识别与智能计算的理论、算法及编程步骤，并提供了MATLAB程序的源代码。本书在MATLAB中文论坛设有交流平台。

模式识别与智能计算的MATLAB实现-(第2版) 目录

第1章绪论…………………………………………………………………………………… 1 1.1 模式识别的基本概念…………………………………………………………………… 1 1.1.1 模式与模式识别的概念…………………………………………………………… 1 1.1.2 模式的特征………………………………………………………………………… 1 1.1.3 模式识别系统……………………………………………………………………… 2 1.2 模式识别的主要方法…………………………………………………………………… 2 1.3 模式识别的主要研究内容……………………………………………………………… 3 1.4 模式识别在科学研究中的应用………………………………………………………… 3 1.4.1 化合物的构效分析………………………………………………………………… 3 1.4.2 谱图解析…………………………………………………………………………… 4 1.4.3 材料研究…………………………………………………………………………… 4 1.4.4 催化剂研究………………………………………………………………………… 5 1.4.5 机械故障诊断与监测……………………………………………………………… 5 1.4.6 化学物质源产地判断……………………………………………………………… 6 1.4.7 疾病的诊断与预测………………………………………………………………… 6 1.4.8 矿藏勘探…………………………………………………………………………… 7 1.4.9 考古及食品工业中的应用………………………………………………………… 7 第2章统计模式识别技术……………………………………………………………………… 8 2.1 基于概率统计的贝叶斯分类方法……………………………………………………… 8 2.1.1 *小错误率贝叶斯分类…………………………………………………………… 9 2.1.2 *小风险率贝叶斯分类…………………………………………………………… 10 2.2 线性分类器……………………………………………………………………………… 12 2.2.1 线性判别函数……………………………………………………………………… 12 2.2.2 Fisher线性判别函数……………………………………………………………… 13 2.2.3 感知器算法………………………………………………………………………… 14 2.3 非线性分类器…………………………………………………………………………… '315 2.3.1 分段线性判别函数………………………………………………………………… 15 2.3.2 近邻法……………………………………………………………………………… 17 2.3.3 势函数法…………………………………………………………………………… 19 2.3.4 SIMCA 方法……………………………………………………………………… 20 2.4 聚类分析………………………………………………………………………………… 22 2.4.1 模式相似度………………………………………………………………………… 22 2.4.2 聚类准则…………………………………………………………………………… 24 2.4.3 层次聚类法………………………………………………………………………… 25 2.4.4 动态聚类法………………………………………………………………………… 25 2.4.5 决策树分类器……………………………………………………………………… 28 2.5 统计模式识别在科学研究中的应用…………………………………………………… 29 第3章人工神经网络及模式识别…………………………………………………………… 43 3.1 人工神经网络的基本概念……………………………………………………………… 43 3.1.1 人工神经元………………………………………………………………………… 43 3.1.2 传递函数…………………………………………………………………………… 43 3.1.3 人工神经网络分类和特点………………………………………………………… 44 3.2 BP人工神经网络……………………………………………………………………… 44 3.2.1 BP人工神经网络学习算法……………………………………………………… 44 3.2.2 BP人工神经网络MATLAB实现……………………………………………… 46 3.3 径向基函数神经网络RBF …………………………………………………………… 47 3.3.1 RBF的结构与学习算法…………………………………………………………… 47 3.3.2 RBF的MATLAB实现…………………………………………………………… 48 3.4 自组织竞争人工神经网络……………………………………………………………… 48 3.4.1 自组织竞争人工神经网络的基本概念…………………………………………… 48 3.4.2 自组织竞争神经网络的学习算法………………………………………………… 49 3.4.3 自组织竞争网络的MATLAB实现……………………………………………… 49 3.5 对向传播神经网络CPN ……………………………………………………………… 50 3.5.1 CPN 的基本概念………………………………………………………………… 50 3.5.2 CPN 网络的学习算法…………………………………………………………… 50 3.6 反馈型神经网络Hopfield …………………………………………………………… 51 3.6.1 Hopfield网络的基本概念………………………………………………………… 51 3.6.2 Hopfield网络的学习算法………………………………………………………… 52 3.6.3 Hopfield网络的MATLAB实现………………………………………………… 53 3.7 人工神经网络技术在科学研究中的应用……………………………………………… 53 第4章模糊系统理论及模式识别…………………………………………………………… 72 4.1 模糊系统理论基础……………………………………………………………………… 72 4.1.1 模糊集合…………………………………………………………………………… 72 4.1.2 模糊关系…………………………………………………………………………… 75 4.1.3 模糊变换与模糊综合评判………………………………………………………… 77 4.1.4 If…then规则……………………………………………………………………… 78 4.1.5 模糊推理…………………………………………………………………………… 78 4.2 模糊模式识别的基本方法……………………………………………………………… 79 4.2.1 *大隶属度原则…………………………………………………………………… 79 4.2.2 择近原则…………………………………………………………………………… 79 4.2.3 模糊聚类分析……………………………………………………………………… 81 4.3 模糊神经网络…………………………………………………………………………… 85 4.3.1 模糊神经网络……………………………………………………………………… 85 4.3.2 模糊BP神经网络………………………………………………………………… 86 4.4 模糊逻辑系统及其在科学研究中的应用……………………………………………… 86 第5章核函数方法及应用…………………………………………………………………… 107 5.1 核函数方法…………………………………………………………………………… 107 5.2 基于核的主成分分析方法…………………………………………………………… 108 5.2.1 主成分分析……………………………………………………………………… 108 5.2.2 基于核的主成分分析…………………………………………………………… 110 5.3 基于核的Fisher判别方法…………………………………………………………… 112 5.3.1 Fisher判别方法………………………………………………………………… 112 5.3.2 基于核的Fisher判别方法分析………………………………………………… 113 5.4 基于核的投影寻踪方法……………………………………………………………… 114 5.4.1 投影寻踪分析…………………………………………………………………… 114 5.4.2 基于核的投影寻踪分析………………………………………………………… 118 5.5 核函数方法在科学研究中的应用…………………………………………………… 119 第6章支持向量机及其模式识别…………………………………………………………… 130 6.1 统计学习理论基本内容……………………………………………………………… 130 6.2 支持向量机…………………………………………………………………………… 131 6.2.1 *优分类面……………………………………………………………………… 131 6.2.2 支持向量机模型………………………………………………………………… 132 6.3 支持向量机在模式识别中的应用…………………………………………………… 134 第7章可拓学及其模式识别………………………………………………………………… 142 7.1 可拓学概论…………………………………………………………………………… 142 7.1.1 可拓工程基本思想……………………………………………………………… 142 7.1.2 可拓工程使用的基本工具……………………………………………………… 143 7.2 可拓集合……………………………………………………………………………… 145 7.2.1 可拓集合含义…………………………………………………………………… 145 7.2.2 物元可拓集合…………………………………………………………………… 146 7.3 可拓聚类预测的物元模型…………………………………………………………… '3146 7.4 可拓学在科学研究中的应用………………………………………………………… 147 第8章粗糙集理论及其模式识别…………………………………………………………… 154 8.1 粗糙集理论基础……………………………………………………………………… 154 8.1.1 分类规则的形成………………………………………………………………… 156 8.1.2 知识的约简……………………………………………………………………… 157 8.2 粗糙神经网络………………………………………………………………………… 158 8.3 系统评估粗糙集方法………………………………………………………………… 158 8.3.1 模型结构………………………………………………………………………… 159 8.3.2 综合评估方法…………………………………………………………………… 159 8.4 粗糙集聚类方法……………………………………………………………………… 160 8.5 粗糙集理论在科学研究中的应用…………………………………………………… 161 第9章遗传算法及其模式识别……………………………………………………………… 170 9.1 遗传算法的基本原理………………………………………………………………… 170 9.2 遗传算法分析………………………………………………………………………… 173 9.2.1 染色体的编码…………………………………………………………………… 173 9.2.2 适应度函数……………………………………………………………………… 174 9.2.3 遗传算子………………………………………………………………………… 175 9.3 控制参数的选择……………………………………………………………………… 177 9.4 模拟退火算法………………………………………………………………………… 178 9.4.1 模拟退火的基本概念…………………………………………………………… 178 9.4.2 模拟退火算法的基本过程……………………………………………………… 179 9.4.3 模拟退火算法中的控制参数…………………………………………………… 180 9.5 基于遗传算法的模式识别在科学研究中的应用…………………………………… 180 9.5.1 遗传算法的MATLAB实现…………………………………………………… 180 9.5.2 遗传算法在科学研究中的应用实例…………………………………………… 185 第10章蚁群算法及其模式识别…………………………………………………………… 201 10.1 蚁群算法原理………………………………………………………………………… 201 10.1.1 基本概念………………………………………………………………………… 201 10.1.2 蚁群算法的基本模型…………………………………………………………… 202 10.1.3 蚁群算法的特点………………………………………………………………… 203 10.2 蚁群算法的改进……………………………………………………………………… 203 10.2.1 自适应蚁群算法………………………………………………………………… 203 10.2.2 遗传算法与蚁群算法的融合…………………………………………………… 204 10.2.3 蚁群神经网络…………………………………………………………………… 204 10.3 聚类问题的蚁群算法………………………………………………………………… 205 10.3.1 聚类数目已知的聚类问题的蚁群算法………………………………………… 205 10.3.2 聚类数目未知的聚类问题的蚁群算法………………………………………… 206 10.4 蚁群算法在科学研究中的应用……………………………………………………… 207 第11章粒子群算法及其模式识别………………………………………………………… 217 11.1 粒子群算法的基本原理……………………………………………………………… 217 11.2 全局模式与局部模式………………………………………………………………… 218 11.3 粒子群算法的特点…………………………………………………………………… 218 11.4 基于粒子群算法的聚类分析………………………………………………………… 219 11.4.1 算法描述………………………………………………………………………… 219 11.4.2 实现步骤………………………………………………………………………… 220 11.5 粒子群算法在科学研究中的应用…………………………………………………… 221 第12章可视化模式识别技术……………………………………………………………… 229 12.1 高维数据的图形表示方法…………………………………………………………… 229 12.1.1 轮廓图…………………………………………………………………………… 229 12.1.2 雷达图…………………………………………………………………………… 230 12.1.3 树形图…………………………………………………………………………… 230 12.1.4 三角多项式图…………………………………………………………………… 231 12.1.5 散点图…………………………………………………………………………… 231 12.1.6 星座图…………………………………………………………………………… 232 12.1.7 脸谱图…………………………………………………………………………… 233 12.2 图形特征参数计算…………………………………………………………………… 235 12.3 显示方法……………………………………………………………………………… 237 12.3.1 线性映射………………………………………………………………………… 237 12.3.2 非线性映射……………………………………………………………………… 237 第13章灰色系统方法及应用……………………………………………………………… 241 13.1 灰色系统的基本概念………………………………………………………………… 241 13.1.1 灰数…………………………………………………………………………… 241 13.1.2 灰数白化与灰度………………………………………………………………… 242 13.2 灰色序列生成算子…………………………………………………………………… 242 13.2.1 均值生成算子…………………………………………………………………… 242 13.2.2 累加生成算子…………………………………………………………………… 243 13.2.3 累减生成算子…………………………………………………………………… 243 13.3 灰色分析……………………………………………………………………………… 244 13.3.1 灰色关联度分析………………………………………………………………… 244 13.3.2 无量纲化的关键算子…………………………………………………………… 244 13.3.3 关联分析的主要步骤…………………………………………………………… 245 13.3.4 其他几种灰色关联度…………………………………………………………… 246 13.4 灰色聚类……………………………………………………………………………… 247 13.5 灰色系统建模………………………………………………………………………… 247 13.5.1 GM(1,1)模型…………………………………………………………………… 247 13.5.2 GM(1,1)模型检验……………………………………………………………… 248 13.5.3 残差GM(1,1)模型…………………………………………………………… 250 13.5.4 GM(1,N )模型………………………………………………………………… 250 13.6 灰色灾变预测………………………………………………………………………… 251 13.7 灰色系统的应用……………………………………………………………………… 252 第14章人工鱼群等群体智能算法………………………………………………………… 258 14.1 人工鱼群算法………………………………………………………………………… 259 14.1.1 鱼群模式的提出………………………………………………………………… 259 14.1.2 人工鱼的四种基本行为算法描述……………………………………………… 259 14.1.3 人工鱼群算法概述……………………………………………………………… 261 14.1.4 各种参数对算法收敛性能的影响……………………………………………… 263 14.1.5 人工鱼群算法在科学研究中的应用…………………………………………… 264 14.2 人工免疫算法………………………………………………………………………… 270 14.2.1 人工免疫算法的生物学基础…………………………………………………… 270 14.2.2 人工免疫优化算法概述………………………………………………………… 272 14.2.3 人工免疫算法与遗传算法的比较……………………………………………… 276 14.2.4 人工免疫算法在科学研究中的应用…………………………………………… 277 14.3 进化计算……………………………………………………………………………… 281 14.3.1 进化规划算法…………………………………………………………………… 283 14.3.2 进化策略算法…………………………………………………………………… 284 14.3.3 进化计算在科学研究中的应用………………………………………………… 286 14.4 混合蛙跳算法………………………………………………………………………… 291 14.4.1 基本原理………………………………………………………………………… 291 14.4.2 基本术语………………………………………………………………………… 291 14.4.3 算法的基本流程及算子………………………………………………………… 292 14.4.4 算法控制参数的选择…………………………………………………………… 294 14.4.5 混合蛙跳算法在科学研究中的应用…………………………………………… 294 14.5 猫群算法……………………………………………………………………………… 296 14.5.1 基本术语………………………………………………………………………… 296 14.5.2 基本流程………………………………………………………………………… 297 14.5.3 控制参数选择…………………………………………………………………… 299 14.5.4 猫群算法在科学研究中的应用………………………………………………… 299 14.6 细菌觅食算法………………………………………………………………………… 300 14.6.1 细菌觅食算法基本原理………………………………………………………… 301 14.6.2 算法主要步骤与流程…………………………………………………………… 303 14.6.3 算法参数选取…………………………………………………………………… 304 14.6.4 细菌觅食算法在科学研究中的应用…………………………………………… 306 14.7 人工蜂群算法………………………………………………………………………… 307 14.7.1 人工蜂群算法的基本原理……………………………………………………… 308 14.7.2 人工蜂群算法的流程…………………………………………………………… 309 14.7.3 控制参数选择…………………………………………………………………… 311 14.7.4 人工蜂群算法在科学研究中的应用…………………………………………… 311 14.8 量子遗传算法………………………………………………………………………… 312 14.8.1 量子计算的基础知识…………………………………………………………… 312 14.8.2 量子计算………………………………………………………………………… 313 14.8.3 量子遗传算法流程……………………………………………………………… 316 14.8.4 控制参数………………………………………………………………………… 318 14.8.5 量子遗传算法在科学研究中的应用…………………………………………… 320 14.9 Memetic算法………………………………………………………………………… 321 14.9.1 Memetic算法的构成要素……………………………………………………… 321 14.9.2 Memetic算法的基本流程……………………………………………………… 322 14.9.3 控制参数选择…………………………………………………………………… 322 14.9.4 Memetic算法在科学研究中的应用…………………………………………… 323 第15章仿生模式识别……………………………………………………………………… 328 15.1 仿生模式识别基本理论……………………………………………………………… 328 15.1.1 仿生模式识别的连续性规律…………………………………………………… 328 15.1.2 多自由度神经元………………………………………………………………… 329 15.2 仿生模式识别的数学工具…………………………………………………………… 331 15.2.1 高维空间几何分析基本概念…………………………………………………… 332 15.2.2 高维空间中点、线、超平面的关系……………………………………………… 333 15.2.3 高维空间几何覆盖理论………………………………………………………… 334 15.3 仿生模式识别的实现方式…………………………………………………………… 335 15.3.1 高维空间复杂几何形体覆盖…………………………………………………… 335 15.3.2 多权值神经元的构造…………………………………………………………… 338 15.4 仿生模式识别与传统模式识别的区别……………………………………………… 338 15.4.1 认知理论的差别………………………………………………………………… 338 15.4.2 数学模式的差异………………………………………………………………… 339 15.5 仿生模式识别在科学研究中的应用………………………………………………… 340 第16章模式识别的特征及确定…………………………………………………………… 348 16.1 基本概念……………………………………………………………………………… 348 16.1.1 特征的特点……………………………………………………………………… 348 16.1.2 特征的类别……………………………………………………………………… 348 16.1.3 特征的形成……………………………………………………………………… 352 16.1.4 特征选择与提取………………………………………………………………… 353 16.2 样本特征的初步分析………………………………………………………………… 353 16.3 特征筛选处理………………………………………………………………………… 357 16.4 特征提取……………………………………………………………………………… 357 16.4.1 特征提取的依据………………………………………………………………… 357 16.4.2 特征提取的方法………………………………………………………………… 359 16.5 基于K L变换的特征提取………………………………………………………… 362 16.5.1 离散K L变换………………………………………………………………… 362 16.5.2 离散K L变换的特征提取…………………………………………………… 363 16.5.3 吸收类均值向量信息的特征提取……………………………………………… 363 16.5.4 利用总体熵吸收方差信息的特征提取………………………………………… 364 16.6 因子分析………………………………………………………………………………3365 16.6.1 因子分析的一般数学模型……………………………………………………… 365 16.6.2 Q 型和R型因子分析…………………………………………………………… 366 参考文献………………………………………………………………………………………… 372

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