[神经网络模式识别及其实现]·[美]AbhijitS.PandyaRobertB.Macy·电子工业社版

【神经网络模式识别及其实现】[美]AbhijitS.PandyaRobertB.Macy电子工业.pdf尽管有许多有关统计模式识别的著作,但它们并不包括神经网络方法。反过来,有关本书试图在同一框架下讨论模式分类和神经网络方法,并使之适合于专业人员。认为神 经网络是由复杂机制控制、能提供令我们惊奇或失望结果的黑盒子是不应该的。只要有了对 基本理论和实际例子的理解,专业人员就能够更好地在设计中作出正确选择,使神经网络的应 对于每一个网络示例,我们努力为每一个方法给出直观的解释,并在合适的地方用严格的 数学方法加以论证和扩充。为了丰富和更加明确地描述各种概念、模型和算法,给出了大多数 所讨论的神经网络模型的实际C+实现程序,提供了论题的解释图表和方法的描述。序言 为什么在已经有许多优秀著作的情况下,我们还感觉有必要写一部专著,来论述模式识别 这个传统的论题？答案在于,我们是要深人全面地讨论作为自然模式分类器或聚类器的神经 网络。人工神经网络计算是一个极为活跌的研究领域,它的一个重要应用就是处理模式化信 息以及含有潜在模式的信息。神经网络研究无论过去还是现在的迅速进展,促进了模式识别 其它相关方法的发展。较之传统的统计模式识别的范畴,模式识别已经成为更为广泛意义上 的方法学。将人工神经网络计算引人传统模式识别中,则使模式识别这一方法学变得更加具 模式识别系统是基于复杂模式或对象的可测属性,或由可测属性得到的特征,对这些模式 进行自动分类或聚类的录目 第一章引言 1模式识别系统 1人工神经网络方法的产生 1模式识别序言 1统计模式识别 1按句法规则的模式识别 1字符识别问题 1题目的组织 参考书与文献 第二章神经网络概述 2生物神经网络概述 2.
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