简介
模式识别是人工智能技术的重要分支，也是实现机器智能的重要手段。本书作为该领域的入门教材，介绍了各类典型的模式识别的理论与方法。全书共10章。第1章为绪论；第2~5章介绍与模式识别相关的人工智能基础知识，包括智能Agent、知识表示与推理、搜索策略、智能优化算法等；第6章介绍特征提取与选择方法，应用于模式识别中的预处理过程；第7～10章介绍各种典型的模式识别模型和算法，包括基于判决函数的分类方法、基于概率的分类方法、人工神经网络，以及聚类分析。本书可作为高等院校电子信息类、计算机类、自动化类及相关专业的本科生或研究生教材，也可供对人工智能、模式识别、机器学习、数据挖掘等领域感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
编辑推荐
（1） 体现工程教育专业认证的理念，注重培养学生解决复杂工程问题的能力，将模式识别系统中建模与分析能力贯穿始终。 （2） 重视基础，介绍本领域基础概念、方法与模型，在基础和前沿之间，选择符合学科最新发展的知识进行介绍。 （3） 注重讲“理”，着力讲清算法思想，而不仅是定理、结论、算法步骤的简单罗列，使读者知其然,更知其所以然。 （4） 突出应用，结合实际案例，探讨典型模型算法的应用方式，帮助读者掌握运用模式识别原理分析和解决实际问题的能力，达到融会贯通。 （5） 每章附有丰富的习题，便于读者及时总结和回顾，加深对知识的理解，掌握人工智能与模式识别的重要基础知识。 （6） 新形态教材，配套资源丰富，包括教学大纲、课程案例、PPT课件，可扫描书中二维码下载。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2024-09-01
- 更新： 2024-11-22
- 书号：9787302672609
- 中图：TP18
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术交叉学科智能科学与技术
