资源名称：模式识别与智能计算-matlab技术实现
内容简介：
《模式识别与智能计算:Matlab技术实现》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论，将其应用到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用。全书共分为13章，内容包括：模式识别概述，特征的选择与提取，模式相似性测度，贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计，神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函数冲经网络、自组织竞争神经网络、慨率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器，粗糙集分类器，聚类分析，模糊聚类分析，遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析，粒子群算法聚类分析。
资源目录：
第1章 模式识别概述
第2章 特征的选择与提取
第3章 模式相似性测度
第4章 基于概率统计的贝叶斯分类器设计
第5章 判别函数分类器设计
第6章 神经网络分类器设计
第7章 决策树分类器
第8章 粗糙集分类器
第9章 聚类分析
第10章 模糊聚类分析
第11章 遗传算法聚类分析
第12章 蚁群算法聚类分析
第13章 粒子群算法聚类分析
参考文献
资源截图：
嗨，这是一条评论。 要开始审核、编辑及删除评论，请访问仪表盘的“评论”页面。 评论者头像来自Gravatar。