第一章 绪论 1
第一节 模式和模式识别 1
第二节 模式识别方法 4
第三节 模式识别系统 6
第四节 本书的组织 7
第二章 非参数决策分类 9
第一节 决策面与判别函数 9
第二节 线性判别函数 13
第三节 判别函数的训练 18
第四节 分段线性判别函数 24
第五节 非线性判别函数 26
第三章 统计决策理论 29
第一节 基本决策规则 29
第二节 正态分布下的最优判别函数 33
第三节 分类错误率 35
第四节 统计判别函数的训练 40
第四章 聚类分析 43
第一节 概述 43
第二节 未给定类别数目时的聚类方法 46
第三节 已知类别数目时的聚类方法 49
第四节 基于核构造的动态聚类法 55
第五节 聚类结果评价 56
第五章 特征选择与提取 58
第一节 概述 58
第二节 特征选择准则 59
第三节 基于分类的特征提取 64
第四节 基于变换的特征提取 68
第六章 结构模式识别 73
第一节 概述 73
第二节 形式语言与模式文法 75
第三节 基元选择与提取 84
第四节 句法结构识别 87
第五节 文法推断 99
第七章 人工神经网络 102
第一节 概述 102
第二节 Hopfield网络 108
第三节 前向网络 111
第四节 其他网络模型 117
第八章 遥感图像的模式分类 123
第一节 概述 123
第二节 分类预处理与特征提取 127
第三节 分类方法 135
第四节 分类后处理和分析 142
第九章 高级图像分类技术 147
第一节 上下文分类法 147
第二节 高程信息辅助分类 150
第三节 模糊分类法 151
第四节 纹理分类 153
第五节 可视化分类器 156
第六节 基于知识的图像分类 161
参考文献 168