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模式识别 黄凤岗 编著 宋克欧
编著者 1997年7月于哈尔滨 前言 模式识别所要处理和解决的向题是一个复杂的难以用语言准 确完整表达的问题,因此模式识别系统必须具备自学习、自组织、自适应的柔性处理能力。神经网络就具备这种能力,有资格作为模 式识别的基础模型。事实上,传统的一些分类算法、特征提取算法 与神经网络算法是一脉相承的。基于感知器准则函数和平方误差 准则函数的线性分类器学习算法可作为单层前向神经网络的学习 算法。BP网就是一种分段线性分类器。高阶神经网络是一种广义 线性分类器。Kohonen聚类网络算法与c-均值算法本质上是一致 将模糊理论引入模式识别,有利于提高模式识别系统的柔性 处理能力。
04模拟退火算法4遗传算法 5模式相似性测度和聚类准则 Kohonen聚类网络 ISODATA算法 自适应聚类网络.聚类分析的遗传算法方法 6模糊数学的基本知识 6模糊集合 6模糊关系 模糊识别的直接方法 基于模糊等价关系的聚类分析 模糊-均值算法 模糊Kohonen聚类网络 7基于距离的可分性准则 7. 