模式识别PDF电子书下载

目录 1

第一章概述 1

第一节什么是模式识别 1

第二节模式识别的方法 1

第三节模式识别的应用范围 3

第四节模式识别系统 5

第二章信心的收集和处理 6

第一节输入方法和输入设备 6

一、中西文键盘编码输入 6

二、大键盘或笔触式整字输入 7

三、图象输入 8

四、在线输入 16

五、声音输入 17

六、接触输入 18

第二节信息处理 18

、自动二值化 18

二、文字识别中的预处理 31

三、图象识别中的预处理 37

第三章分类与集群 56

第一节判别函数及线性分类器 56

一、线性判别函数 57

二、广义线性判别函数 65

三、线性分类器 68

第二节分类 73

一、Bayes（贝叶斯）分类器 73

二、Fisher（费歇）分类器 90

三、决策树 94

四、序贯分类 98

一、分类与集群的区别 100

二、系统聚类 100

第三节集群 100

三、分解方法 106

四、K次平均算法 112

五、逐步集群 117

第四章模糊子集理论与模式识别 138

第一节前言 138

第二节模糊子集的基本概念 139

第三节模糊集的简单运算及模糊关系 145

第四节模糊集理论在模式识别中的应用 147

一、隶属原则识别法 148

二、择近原则识别法 150

三、模糊聚类分析 152

第五章结构（或句法）模式识别 164

第一节图象语法分析 164

一、形式语言中基本符号的定义 165

二、形式语言文法中符号的定义 166

三、图象结构分析举例 167

第二节文法的类型 170

一、0型（无限制）文法 171

二、1型（上下文有关）文法 171

三、2型（上下文无关）文法 173

四、3型（有限状态或正则）文法 174

五、改型文法 175

第三节模式的描述方法 179

一、模式基元的选择和链描述法 180

二“树”和“图”的结构描述法 188

三、状态转移图描述法 193

第四节文法推断 195

一、引言和基本定义 195

二、有限状态文法的推断 198

三、上下文无关和上下文有关文法的推断 206

一、引言 211

第五节句法分析作模式识别 211

二、填充树图法 213

三、杨格（Younger）法 215

四、科克—杨格—卡萨米（Cocke-Younger-Kasami）法 219

五、厄利（Earley）法 220

第六节形式语言的自动机模型 222

一、有限状态文法和有限状态自动机 223

二、上下文无关文法和下推自动机 229

三、0型文法和图灵机 234

四、1型文法和线性有界自动机 236

五、句法引导的简单翻译自动机 237

第六章模式识别的应用 249

第一节文字识别 249

一、手写体字符识别 250

二、印刷体字符识别 270

三、手写体汉字脱机识别 283

第二节声音识别 287

一、特征抽取 288

二、声音识别系统 306

三、声音识别实例 313

第三节指纹图象的识别 316

附录 329