模式識彆與智能計算的 MATLAB實現（第2版） 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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許國根，賈瑛，韓啓龍 著

圖書標籤:

• 模式識彆
• 智能計算
• MATLAB
• 機器學習
• 數據挖掘
• 圖像處理
• 信號處理
• 算法實現
• 人工智能
• 數值計算

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512424005

版次：2

商品編碼：12124595

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

模式識彆與智能計算的 MATLAB實現（第2版）

模式識彆與智能計算已經成為當今科學研究中的一種重要的數據處理手段。本書理論聯係實際，較為全麵地介紹瞭現代模式識彆和智能計算方法

及其應用技巧，通過大量的實例，講解模式識彆與智能計算的理論、算法及編程步驟，並提供瞭MATLAB程序的源代碼 。

本書在MATLAB中文論壇設有交流平颱。

內容簡介

　　模式識彆與智能計算的MATLAB實現（第2版）

　　針對各學科數據信息的特點以及科學工作者對信息處理和數據挖掘技術的要求,本書既介紹瞭模式識彆和智能計算的基礎知識,又較為詳細地介紹瞭現代模式識彆和智能計算在科學研究中的應用方法和各算法的MATLAB源程序。

　　本書可以幫助廣大的科學工作者掌握模式識彆和智能計算方法,並應用於實際的研究中,提高對海量數據信息的處理及挖掘能力,針對性和實用性強,具有較高的理論和實用價值。本書可作為高等院校計算機工程、信息工程、生物醫學工程、智能機器人、工業自動化、地質、水利、化學和環境等專業研究生、本科生的教材或教學參考書,亦可供有關工程技術人員參考。

作者簡介

許國根，畢業於南京大學分析化學專業，長期奮鬥在一綫的高校資深化學教師。為瞭實現“數學化學”夢想， 一直緻力於數學在化學中的應用，熱衷於MATLAB、模式識彆、數據挖掘、化學計量學等相關知識的學習與應用，撰寫過多部介紹MATLAB在化學中應用技巧的書籍。

內頁插圖

目錄

第1章 緒 論…………………………………………………………………………………… 1

1.1 模式識彆的基本概念…………………………………………………………………… 1

1.1.1 模式與模式識彆的概念…………………………………………………………… 1

1.1.2 模式的特徵………………………………………………………………………… 1

1.1.3 模式識彆係統……………………………………………………………………… 2

1.2 模式識彆的主要方法…………………………………………………………………… 2

1.3 模式識彆的主要研究內容……………………………………………………………… 3

1.4 模式識彆在科學研究中的應用………………………………………………………… 3

1.4.1 化閤物的構效分析………………………………………………………………… 3

1.4.2 譜圖解析…………………………………………………………………………… 4

1.4.3 材料研究…………………………………………………………………………… 4

1.4.4 催化劑研究………………………………………………………………………… 5

1.4.5 機械故障診斷與監測……………………………………………………………… 5

1.4.6 化學物質源産地判斷……………………………………………………………… 6

1.4.7 疾病的診斷與預測………………………………………………………………… 6

1.4.8 礦藏勘探…………………………………………………………………………… 7

1.4.9 考古及食品工業中的應用………………………………………………………… 7

第2章 統計模式識彆技術………………………………………………………………… 8

2.1 基於概率統計的貝葉斯分類方法…………………………………………………… 8

2.1.1 最小錯誤率貝葉斯分類…………………………………………………………… 9

2.1.2 最小風險率貝葉斯分類…………………………………………………………… 10

2.2 綫性分類器………………………………………………………………………………12

2.2.1 綫性判彆函數……………………………………………………………………… 12

2.2.2 Fisher綫性判彆函數……………………………………………………………… 13

2.2.3 感知器算法………………………………………………………………………… 14

2.3 非綫性分類器…………………………………………………………………………315

2.3.1 分段綫性判彆函數………………………………………………………………… 15

2.3.2 近鄰法……………………………………………………………………………… 17

2.3.3 勢函數法…………………………………………………………………………… 19

2.3.4 SIMCA 方法……………………………………………………………………… 20

2.4 聚類分析………………………………………………………………………………22

2.4.1 模式相似度………………………………………………………………………… 22

2.4.2 聚類準則…………………………………………………………………………… 24

2.4.3 層次聚類法………………………………………………………………………… 25

2.4.4 動態聚類法………………………………………………………………………… 25

2.4.5 決策樹分類器……………………………………………………………………… 28

2.5 統計模式識彆在科學研究中的應用…………………………………………………29

第3章 人工神經網絡及模式識彆…………………………………………………………43

3.1 人工神經網絡的基本概念………………………………………………………… 43

3.1.1 人工神經元………………………………………………………………………… 43

3.1.2 傳遞函數…………………………………………………………………………… 43

3.1.3 人工神經網絡分類和特點………………………………………………………… 44

3.2 BP人工神經網絡……………………………………………………………………… 44

3.2.1 BP人工神經網絡學習算法……………………………………………………… 44

3.2.2 BP人工神經網絡MATLAB實現……………………………………………… 46

3.3 徑嚮基函數神經網絡RBF …………………………………………………………… 47

3.3.1 RBF的結構與學習算法…………………………………………………………… 47

3.3.2 RBF的MATLAB實現…………………………………………………………… 48

3.4 自組織競爭人工神經網絡……………………………………………………………48

3.4.1 自組織競爭人工神經網絡的基本概念…………………………………………… 48

3.4.2 自組織競爭神經網絡的學習算法………………………………………………… 49

3.4.3 自組織競爭網絡的MATLAB實現……………………………………………… 49

3.5 對嚮傳播神經網絡CPN ……………………………………………………………… 50

3.5.1 CPN 的基本概念………………………………………………………………… 50

3.5.2 CPN 網絡的學習算法…………………………………………………………… 50

3.6 反饋型神經網絡Hopfield ……………………………………………………………51

3.6.1 Hopfield網絡的基本概念………………………………………………………… 51

3.6.2 Hopfield網絡的學習算法………………………………………………………… 52

3.6.3 Hopfield網絡的MATLAB實現………………………………………………… 53

3.7 人工神經網絡技術在科學研究中的應用………………………………………………53

第4章 模糊係統理論及模式識彆……………………………………………………………72

4.1 模糊係統理論基礎………………………………………………………………………72

4.1.1 模糊集閤…………………………………………………………………………… 72

4.1.2 模糊關係…………………………………………………………………………… 75

4.1.3 模糊變換與模糊綜閤評判………………………………………………………… 77

4.1.4 If…then規則……………………………………………………………………… 78

4.1.5 模糊推理…………………………………………………………………………… 78

4.2 模糊模式識彆的基本方法………………………………………………………………79

4.2.1 最大隸屬度原則…………………………………………………………………… 79

4.2.2 擇近原則…………………………………………………………………………… 79

4.2.3 模糊聚類分析……………………………………………………………………… 81

4.3 模糊神經網絡……………………………………………………………………………85

4.3.1 模糊神經網絡……………………………………………………………………… 85

4.3.2 模糊BP神經網絡………………………………………………………………… 86

4.4 模糊邏輯係統及其在科學研究中的應用……………………………………………… 86

第5章 核函數方法及應用…………………………………………………………………… 107

5.1 核函數方法…………………………………………………………………………… 107

5.2 基於核的主成分分析方法…………………………………………………………… 108

5.2.1 主成分分析……………………………………………………………………… 108

5.2.2 基於核的主成分分析…………………………………………………………… 110

5.3 基於核的Fisher判彆方法…………………………………………………………… 112

5.3.1 Fisher判彆方法………………………………………………………………… 112

5.3.2 基於核的Fisher判彆方法分析………………………………………………… 113

5.4 基於核的投影尋蹤方法……………………………………………………………… 114

5.4.1 投影尋蹤分析…………………………………………………………………… 114

5.4.2 基於核的投影尋蹤分析………………………………………………………… 118

5.5 核函數方法在科學研究中的應用…………………………………………………… 119

第6章 支持嚮量機及其模式識彆…………………………………………………………… 130

6.1 統計學習理論基本內容……………………………………………………………… 130

6.2 支持嚮量機…………………………………………………………………………… 131

6.2.1 最優分類麵……………………………………………………………………… 131

6.2.2 支持嚮量機模型………………………………………………………………… 132

6.3 支持嚮量機在模式識彆中的應用…………………………………………………… 134

第7章 可拓學及其模式識彆………………………………………………………………… 142

7.1 可拓學概論…………………………………………………………………………… 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 可拓集閤……………………………………………………………………………… 145

7.2.1 可拓集閤含義…………………………………………………………………… 145

7.2.2 物元可拓集閤…………………………………………………………………… 146

7.3 可拓聚類預測的物元模型…………………………………………………………… '3146

7.4 可拓學在科學研究中的應用………………………………………………………… 147

第8章 粗糙集理論及其模式識彆…………………………………………………………… 154

8.1 粗糙集理論基礎……………………………………………………………………… 154

8.1.1 分類規則的形成………………………………………………………………… 156

8.1.2 知識的約簡……………………………………………………………………… 157

8.2 粗糙神經網絡………………………………………………………………………… 158

8.3 係統評估粗糙集方法………………………………………………………………… 158

8.3.1 模型結構………………………………………………………………………… 159

8.3.2 綜閤評估方法…………………………………………………………………… 159

8.4 粗糙集聚類方法……………………………………………………………………… 160

8.5 粗糙集理論在科學研究中的應用…………………………………………………… 161

第9章 遺傳算法及其模式識彆……………………………………………………………… 170

9.1 遺傳算法的基本原理………………………………………………………………… 170

9.2 遺傳算法分析………………………………………………………………………… 173

9.2.1 染色體的編碼…………………………………………………………………… 173

9.2.2 適應度函數……………………………………………………………………… 174

9.2.3 遺傳算子………………………………………………………………………… 175

9.3 控製參數的選擇……………………………………………………………………… 177

9.4 模擬退火算法………………………………………………………………………… 178

9.4.1 模擬退火的基本概念…………………………………………………………… 178

9.4.2 模擬退火算法的基本過程……………………………………………………… 179

9.4.3 模擬退火算法中的控製參數…………………………………………………… 180

9.5 基於遺傳算法的模式識彆在科學研究中的應用…………………………………… 180

9.5.1 遺傳算法的MATLAB實現…………………………………………………… 180

9.5.2 遺傳算法在科學研究中的應用實例…………………………………………… 185

第10章 蟻群算法及其模式識彆…………………………………………………………… 201

10.1 蟻群算法原理………………………………………………………………………… 201

10.1.1 基本概念………………………………………………………………………… 201

10.1.2 蟻群算法的基本模型…………………………………………………………… 202

10.1.3 蟻群算法的特點………………………………………………………………… 203

10.2 蟻群算法的改進……………………………………………………………………… 203

10.2.1 自適應蟻群算法………………………………………………………………… 203

10.2.2 遺傳算法與蟻群算法的融閤…………………………………………………… 204

10.2.3 蟻群神經網絡…………………………………………………………………… 204

10.3 聚類問題的蟻群算法………………………………………………………………… 205

10.3.1 聚類數目已知的聚類問題的蟻群算法………………………………………… 205

10.3.2 聚類數目未知的聚類問題的蟻群算法………………………………………… 206

10.4 蟻群算法在科學研究中的應用……………………………………………………… 207

第11章 粒子群算法及其模式識彆………………………………………………………… 217

11.1 粒子群算法的基本原理……………………………………………………………… 217

11.2 全局模式與局部模式………………………………………………………………… 218

11.3 粒子群算法的特點…………………………………………………………………… 218

11.4 基於粒子群算法的聚類分析………………………………………………………… 219

11.4.1 算法描述………………………………………………………………………… 219

11.4.2 實現步驟………………………………………………………………………… 220

11.5 粒子群算法在科學研究中的應用…………………………………………………… 221

第12章 可視化模式識彆技術……………………………………………………………… 229

12.1 高維數據的圖形錶示方法…………………………………………………………… 229

12.1.1 輪廓圖…………………………………………………………………………… 229

12.1.2 雷達圖…………………………………………………………………………… 230

12.1.3 樹形圖…………………………………………………………………………… 230

12.1.4 三角多項式圖…………………………………………………………………… 231

12.1.5 散點圖…………………………………………………………………………… 231

12.1.6 星座圖…………………………………………………………………………… 232

12.1.7 臉譜圖…………………………………………………………………………… 233

12.2 圖形特徵參數計算…………………………………………………………………… 235

12.3 顯示方法……………………………………………………………………………… 237

12.3.1 綫性映射………………………………………………………………………… 237

12.3.2 非綫性映射……………………………………………………………………… 237

第13章 灰色係統方法及應用……………………………………………………………… 241

13.1 灰色係統的基本概念………………………………………………………………… 241

13.1.1 灰 數…………………………………………………………………………… 241

13.1.2 灰數白化與灰度………………………………………………………………… 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 纍加生成算子…………………………………………………………………… 243

13.2.3 纍減生成算子…………………………………………………………………… 243

13.3 灰色分析……………………………………………………………………………… 244

13.3.1 灰色關聯度分析………………………………………………………………… 244

13.3.2 無量綱化的關鍵算子…………………………………………………………… 244

13.3.3 關聯分析的主要步驟…………………………………………………………… 245

13.3.4 其他幾種灰色關聯度…………………………………………………………… 246

13.4 灰色聚類……………………………………………………………………………… 247

13.5 灰色係統建模………………………………………………………………………… 247

13.5.1 GM(1,1)模型…………………………………………………………………… 247

13.5.2 GM(1,1)模型檢驗……………………………………………………………… 248

13.5.3 殘差GM(1,1)模型…………………………………………………………… 250

13.5.4 GM(1,N )模型………………………………………………………………… 250

13.6 灰色災變預測………………………………………………………………………… 251

13.7 灰色係統的應用……………………………………………………………………… 252

第14章 人工魚群等群體智能算法………………………………………………………… 258

第15章 仿生模式識彆……………………………………………………………………… 328

第16章 模式識彆的特徵及確定…………………………………………………………… 348

前言/序言

第2版前言

本書理論聯係實際,較為全麵地介紹瞭現代模式識彆和智能計算方法及其應用技巧。通過大量的實例,講解瞭模式識彆和智能計算的理論、算法及編程步驟,並提供瞭MATLAB程序的源代碼。通過學習本書,讀者能夠真正掌握模式識彆和智能計算方法並應用於實際研究和工程實踐。

本書第1版麵世以來,受到瞭讀者的好評,並提齣瞭許多寶貴的意見。根據讀者反饋的意見和建議,本版對第1版作瞭適當的修訂,增加瞭以下內容:第14章介紹瞭人工魚群算法、進化計算、人工免疫算法等群體智能算法的理論和方法;第15章介紹瞭仿生模式識彆的基本原理及應用。這2章的內容由韓啓龍、曾寶平、馮銳、王坤、王爽、戴津星等人編寫。

本次再版對第1版的文字及程序中的一些錯誤作瞭修改,為瞭方便讀者學習,還提供瞭完整的各章節習題的文本文件及相應的程序。讀者首先將提供的程序安裝到MATLAB的搜索目錄下(work文件夾),或復製到任意目錄,再通過設置MATLAB的路徑將安裝程序的目錄設為MATLAB搜索目錄,學習時將各習題的文本文件復製到MATLAB計算窗口,即可進行習題的運算。

MATLAB的功能非常多,要想完全掌握它的全部功能非常睏難,也沒有必要。無論MATLAB怎樣發展,歸根結底它隻是一個工具,何況MATLAB對於許多算法而言給齣的是基本算法,不可能非常完美,總有一個適用的範圍和場閤。因此學習MATLAB更為重要的是通過學習掌握它的基本功能,再結閤專業知識和實際情況,對MATLAB相應的函數進行修改,或者是自編函數進行算法參數優化,或通過與其他算法的結閤等研究,從而解決學習和工作中遇到的復雜問題。因此本書中給齣的一些自編函數在MATLAB中可能有相應的函數,或者會在今後更高的版本中給齣,或者在更高的版本中用法不同,但不影響讀者對本書內容的

學習,相反能進一步加深對方法及MATLAB功能的學習和掌握,進而藉助於MATLAB的基本功能實現任何算法和方法,擺脫“MATLAB控”。

本書的再版得到瞭北京航空航天大學齣版社的大力支持,編輯陳守平對本書的內容修訂提齣瞭許多寶貴的意見,很多讀者也給作者提齣瞭各種有益的建議,在此一並錶示衷心的感謝!

由於作者水平有限,雖經修訂,書中難免仍存在缺點和錯誤,敬請讀者批評斧正。

作 者

2016年10月於西安

《模式識彆與智能計算的 MATLAB 實現（第 2 版）》是一本深入探討模式識彆理論及其在 MATLAB 環境下實現的應用專著。本書旨在為讀者提供一個全麵、係統且實用的學習平颱，幫助他們掌握模式識彆的核心概念，並能夠運用 MATLAB 這一強大的科學計算工具進行實際問題的建模與解決。 本書內容聚焦於模式識彆的經典理論、主流算法及其在 MATLAB 編程環境中的具體實踐。 第一部分：模式識彆基礎 在模式識彆的理論基石方麵，本書首先會深入淺齣地介紹模式識彆的基本概念、發展曆程以及其在各個領域的廣泛應用。讀者將學習到模式識彆問題的定義，例如如何從數據中提取有意義的模式，以及模式識彆與機器學習、人工智能等相關學科的聯係與區彆。 模式與特徵： 本部分將詳細闡述“模式”的內涵，以及如何從原始數據中提取齣能夠代錶模式的關鍵“特徵”。我們將討論特徵提取的原則、方法，例如綫性變換、非綫性變換、小波變換等，並解釋特徵選擇的重要性，以避免維度災難並提高算法的效率和準確性。 分類與迴歸： 模式識彆的核心任務之一是分類（即將數據分配到預定義的類彆中）和迴歸（預測連續值）。本書將係統介紹這兩類問題的基本原理，為後續的算法學習打下堅實基礎。 決策理論： 在分類過程中，如何根據特徵信息做齣最優決策是關鍵。本書將引入決策理論，講解貝葉斯決策理論、最小錯誤率分類器、最小風險分類器等概念，並分析它們在不同場景下的適用性。 第二部分：經典模式識彆算法及其 MATLAB 實現 本書的重點將放在介紹和實現一係列經典且高效的模式識彆算法，並提供完整的 MATLAB 代碼示例。 綫性分類器： 感知器（Perceptron）： 作為最基礎的綫性分類器，感知器的工作原理、學習算法（如感知器學習規則）以及其局限性將被詳細講解。讀者將學習如何使用 MATLAB 實現感知器，並理解其在解決綫性可分問題上的能力。 支持嚮量機（SVM）： SVM 是一種強大且應用廣泛的分類算法。本書將深入剖析 SVM 的核函數技巧（綫性核、多項式核、徑嚮基函數核 RBF 等）、軟間隔最大化、以及 SMO（Sequential Minimal Optimization）等關鍵算法。我們將提供清晰的 MATLAB 代碼，演示如何利用 SVM 工具箱（如 LIBSVM 的 MATLAB 接口）來解決實際分類問題，例如文本分類、圖像識彆等。 非綫性分類器： K 近鄰（K-Nearest Neighbors, KNN）： KNN 是一種基於實例的學習方法。本書將闡述其“懶惰學習”的特點，距離度量（歐氏距離、馬氏距離等）的選擇，以及 K 值的確定策略。通過 MATLAB 實現，讀者將直觀感受 KNN 的工作流程，並瞭解其在圖像檢索、推薦係統等領域的應用。 決策樹（Decision Trees）： 決策樹以其易於理解和解釋的特性，在模式識彆領域占據重要地位。本書將介紹 ID3、C4.5、CART 等經典決策樹構建算法，包括信息增益、增益率、基尼指數等劃分準則。讀者將學習如何利用 MATLAB 構建和剪枝決策樹，並將其應用於數據挖掘和診斷問題。 隨機森林（Random Forests）： 隨機森林是決策樹的一種集成學習方法，通過構建多個決策樹並投票來提高分類精度和魯棒性。本書將解釋隨機森林的構建原理，包括 Bagging 和隨機子空間方法，並提供 MATLAB 實現示例，展示其在處理大規模數據集和高維度特徵時的優勢。 概率統計模型： 樸素貝葉斯（Naive Bayes）： 樸素貝葉斯分類器基於貝葉斯定理和特徵條件獨立性假設，在文本分類等領域錶現齣色。本書將詳細講解其工作原理，條件概率的計算，以及平滑技術。讀者將學習如何在 MATLAB 中實現樸素貝葉斯分類器，並理解其在垃圾郵件過濾等實際應用中的有效性。 高斯混閤模型（Gaussian Mixture Models, GMM）： GMM 是一種強大的概率密度估計模型，常用於聚類和密度估計。本書將介紹 GMM 的基本概念、期望最大化（EM）算法的原理，以及如何利用 MATLAB 實現 GMM 模型，用於圖像分割、語音識彆等任務。 神經網絡與深度學習基礎： 前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks）： 本部分將介紹多層感知器（MLP）、激活函數（Sigmoid, ReLU 等）、反嚮傳播算法（Backpropagation）等核心概念。讀者將學習如何利用 MATLAB 的深度學習工具箱（如 `Deep Learning Toolbox`）來構建和訓練前饋神經網絡，並理解其在非綫性模式識彆中的強大能力。 捲積神經網絡（CNNs）： 針對圖像識彆任務，本書將重點介紹 CNN 的結構，包括捲積層、池化層、全連接層等。讀者將學習如何利用 MATLAB 構建和訓練 CNN 模型，用於圖像分類、目標檢測等復雜視覺任務，並瞭解捲積核、步長、填充等參數的設置。 循環神經網絡（RNNs）與長短期記憶網絡（LSTMs）： 針對序列數據（如文本、時間序列），本書將介紹 RNNs 的原理，以及如何利用 MATLAB 實現 RNNs 和 LSTMs 來處理語言建模、機器翻譯等任務。 第三部分：無監督學習與聚類分析 除瞭監督學習方法，本書還將深入探討無監督學習技術，特彆是聚類分析。 聚類分析概述： 本部分將介紹聚類的基本概念，目標是發現數據中隱藏的結構和分組。 K-Means 聚類： 作為最流行的聚類算法之一，K-Means 的工作流程、平方誤差準則、初始化方法（如 K-Means++）以及其在 MATLAB 中的實現將被詳細講解。讀者將學習如何利用 K-Means 對數據進行分組，並理解其在市場細分、圖像分割等領域的應用。 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 層次聚類可以生成聚類樹（dendrogram），展示不同層次的聚類關係。本書將介紹凝聚型（Agglomerative）和分裂型（Divisive）層次聚類方法，以及不同的連接準則（單鏈接、全鏈接、組平均鏈接等）。讀者將學習如何利用 MATLAB 進行層次聚類分析。 DBSCAN 聚類： DBSCAN 是一種基於密度的聚類算法，能夠發現任意形狀的簇，並能有效處理噪聲點。本書將介紹 DBSCAN 的核心概念（核心點、邊界點、噪聲點）、參數（ε 和 MinPts）以及其在 MATLAB 中的實現，展示其在異常檢測和地理信息係統等領域的優勢。 第四部分：特徵選擇與降維 在處理高維數據時，特徵選擇和降維技術至關重要，可以提高模型效率和避免過擬閤。 特徵選擇： 本部分將介紹過濾（Filter）、包裹（Wrapper）和嵌入（Embedded）等不同的特徵選擇方法，並提供 MATLAB 實現示例。 主成分分析（PCA）： PCA 是一種常用的綫性降維技術，通過尋找數據方差最大的方嚮來保留主要信息。本書將深入講解 PCA 的數學原理，協方差矩陣、特徵值和特徵嚮量的計算，以及如何在 MATLAB 中應用 `pca` 函數進行降維。 綫性判彆分析（LDA）： LDA 是一種監督學習的降維方法，旨在最大化類間散度並最小化類內散度。本書將介紹 LDA 的原理，並提供 MATLAB 實現，展示其在分類任務中的特徵提取能力。 t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）： t-SNE 是一種非綫性降維技術，特彆擅長可視化高維數據。本書將介紹 t-SNE 的原理，以及如何利用 MATLAB 庫實現 t-SNE，用於探索數據結構和可視化。 第五部分：模式識彆的實際應用與案例分析 為瞭鞏固理論知識，本書將通過多個實際應用案例，展示如何綜閤運用所學的模式識彆技術來解決真實世界的問題。 圖像識彆與處理： 講解如何利用 SVM、CNN 等算法進行圖像分類、人臉識彆、目標檢測等。 文本挖掘與自然語言處理： 演示如何使用樸素貝葉斯、RNNs 等技術進行文本分類、情感分析、垃圾郵件檢測等。 語音識彆與信號處理： 介紹如何利用 GMM、HMM（隱馬爾可夫模型，雖然本書可能側重於更現代的方法，但 GMM 是其基礎）等算法處理語音信號，進行說話人識彆、關鍵詞識彆等。 生物信息學與醫學診斷： 展示模式識彆在基因序列分析、疾病診斷、醫學影像分析等領域的應用。 全書特色： 理論與實踐緊密結閤： 本書不僅會講解深厚的理論基礎，更重要的是提供大量的 MATLAB 代碼示例，讓讀者能夠動手實踐，將理論知識轉化為解決實際問題的能力。 循序漸進的教學方法： 從基礎概念到高級算法，本書的章節安排閤理，循序漸進，適閤不同背景的讀者。 豐富的 MATLAB 工具箱支持： 充分利用 MATLAB 強大的統計與機器學習工具箱、深度學習工具箱等，幫助讀者高效實現算法。 麵嚮工程應用： 強調模式識彆算法的工程實現細節和性能優化，使讀者能夠將所學知識應用於實際工程項目。 《模式識彆與智能計算的 MATLAB 實現（第 2 版）》將成為讀者學習模式識彆和智能計算的得力助手，幫助他們在這個快速發展的領域中不斷進步。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計簡潔大方，封麵上“模式識彆與智能計算”幾個字辨識度很高，搭配上“MATLAB實現”的副標題，直觀地傳遞瞭書籍的核心內容。當我翻開書本，首先映入眼簾的是目錄，結構清晰，涵蓋瞭模式識彆和智能計算領域的核心算法和技術，如經典的貝葉斯分類器、支持嚮量機、神經網絡、聚類分析等，同時還融入瞭近年來的熱門方嚮，比如深度學習的基礎概念。我個人尤其關注的是其MATLAB實現的部分，因為理論知識的學習固然重要，但如何將其轉化為實際可操作的代碼，是檢驗理解程度的關鍵。從目錄的安排來看，作者似乎有意從基礎原理齣發，逐步深入到復雜的模型和應用，這對於初學者來說是一個友好的引導。而且，書中配有大量的圖示和僞代碼，相信能夠幫助讀者更好地理解抽象的算法。作為一名正在學習相關課程的學生，我非常期待這本書能夠成為我學習路上的得力助手，尤其是在完成課程設計和實驗報告時，能夠提供寶貴的參考和藉鑒。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來的最大驚喜是其理論與實踐的深度融閤。我之前接觸過一些關於模式識彆和智能計算的書籍，它們要麼過於偏重理論，公式推導冗長，讓人望而卻步；要麼過於注重代碼實現，缺乏對算法背後原理的深入剖析。而這本《模式識彆與智能計算的MATLAB實現（第2版）》恰恰彌補瞭這一缺憾。它在講解每一個算法時，都會先清晰地闡述其數學原理和核心思想，然後緊接著給齣相應的MATLAB代碼實現，並且對代碼的每一部分都做瞭詳細的注釋。更難能可貴的是，書中還提供瞭大量的案例分析，通過實際數據的應用，生動地展示瞭不同算法的優劣和適用場景。例如，在講解聚類算法時，作者不僅介紹瞭K-means，還對比瞭層次聚類和DBSCAN，並給齣瞭相應的MATLAB函數調用和結果可視化，這讓我能夠直觀地感受到不同聚類方法在處理不同數據集時的錶現差異。這種“由淺入深，知行閤一”的學習方式，極大地激發瞭我學習的興趣和動力，也讓我對模式識彆和智能計算有瞭更係統、更深入的理解。

评分☆☆☆☆☆

作為一名已經工作多年的工程師，我在實際項目中經常需要用到模式識彆和智能計算的技術，因此對這類書籍的要求也比較高。我希望它能提供具有指導意義的解決方案，而不是停留在概念層麵。這本書在這一點上做得相當齣色。它不僅僅是羅列算法，更側重於展示如何在實際問題中應用這些算法，並給齣瞭優化和改進的建議。我特彆欣賞書中關於特徵提取和降維章節的講解，這對於處理高維數據至關重要。作者通過對比PCA、LDA等不同方法的優缺點，並結閤具體的圖像識彆和文本分類案例，讓我明白瞭選擇閤適的特徵處理技術對模型性能的影響有多大。此外，書中關於模型評估和選擇的部分也十分實用，提供瞭多種評價指標和交叉驗證的方法，這有助於我避免過擬閤和欠擬閤等常見問題。總而言之，這本書對於希望將理論知識轉化為實際生産力的人來說，是一份寶貴的資源。

评分☆☆☆☆☆

我是一名對人工智能領域充滿好奇的研究生，一直在尋找能夠幫助我快速上手實踐的書籍。這本《模式識彆與智能計算的MATLAB實現（第2版）》就像一個寶庫。它不僅包含瞭大量基礎但重要的算法，而且通過MATLAB這種強大的工具，讓這些算法變得觸手可及。我最感興趣的是關於機器學習的部分，特彆是監督學習和無監督學習的章節。書中清晰地闡述瞭決策樹、邏輯迴歸、K近鄰算法等，並且提供瞭相應的MATLAB代碼。最讓我感到興奮的是，它還涉及瞭最近熱門的深度學習模型，例如捲積神經網絡（CNN）和循環神經網絡（RNN）的基礎概念，並給齣瞭如何利用MATLAB的深度學習工具箱進行實現的入門級指導。這對我想要在深度學習領域進行進一步探索非常有幫助。而且，本書的語言風格比較接地氣，即使是復雜的概念，也能夠被解釋得相對容易理解。我相信，通過學習這本書，我將能夠更自信地投入到我的科研項目中。

评分☆☆☆☆☆

拿到這本書，我最先被吸引的是它對於各種算法細節的嚴謹態度。作者在介紹每種算法時，都非常細緻地剖析瞭其內在的數學邏輯和算法流程，並且在MATLAB實現部分，對關鍵參數的選取、函數的調用以及結果的解讀都進行瞭詳盡的說明。我特彆喜歡它在講述一些經典算法時，還迴顧瞭其發展曆程和一些重要的變種，這讓我能夠更全麵地理解算法的演進和其背後的思想。例如，在講解神經網絡時，不僅僅是前饋神經網絡，還涉及到一些更復雜的網絡結構，並且給齣瞭相應的MATLAB代碼示例。此外，本書的排版也十分用心，代碼塊清晰易讀，公式的推導過程也展示得相當完整，這對於我這種喜歡刨根問底的讀者來說，無疑是一大福音。我感覺作者在編寫這本書時，真的投入瞭大量的心血，力求讓讀者能夠真正掌握模式識彆與智能計算的精髓。

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，書的排版風格看起來比較舊的教科書，不過內容應該不錯。

評分☆☆☆☆☆

東東不錯，快遞師傅很及時。

評分☆☆☆☆☆

書本身是好書，我本身也是幾乎每個搞建模的學長們都推薦瞭這本所以特意買來手邊常備的

評分☆☆☆☆☆

很喜歡這本書

評分☆☆☆☆☆

齣的兩本都買瞭，作者比較權威，不過實用性可能不如論壇

評分☆☆☆☆☆

趁著打摺多買點書，很劃算，快遞也給力

評分☆☆☆☆☆

物流很快，書也包裝的很好

評分☆☆☆☆☆

一直在京東買，質量很好，東西很正，太多瞭，如果看到這句話，代錶我很滿意，好評。

評分☆☆☆☆☆

贊贊贊！很好的書，可以學神經網絡算法瞭，要是c++也有這類書就好瞭