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模式識別基礎(電力行業十四五規劃教材)/高等教育電氣與自動化類專業系列

  • 作者：編者:翟永傑//王亞茹//馬燕鵬//王乾銘|責編:喬莉
  • 出版社：中國電力
  • ISBN：9787519898205
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：175
人民幣：RMB 43 元      售價：元
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內容大鋼
    本書為電力行業「十四五」規劃教材。
    本書主要介紹了模式識別的基礎知識，包括貝葉斯決策、近鄰法、線性判別法、神經網路、支持向量機、聚類分析、特徵選擇與提取、深度學習部分演算法原理與實現方法，並附相應常式。
    本書可作為高等學校電子信息類本科和研究生課程的教材使用，也可作為高職院校相關專業課程教材，同時可供對該領域感興趣的讀者自學使用。
作者介紹
編者:翟永傑//王亞茹//馬燕鵬//王乾銘|責編:喬莉
目錄
前言
第1章 模式識別概述
  1.1 模式識別的定義
  1.2 模式識別的應用
  1.3 模式識別方法示例
  1.4 模式識別基本概念
  習題
第2章 貝葉斯決策
  2.1 錯誤率
  2.2 基於最小錯誤率的貝葉斯決策
  2.3 基於最小風險的貝葉斯決策
  2.4 其他貝葉斯決策方法
  習題
第3章 近鄰法
  3.1 最近鄰法
  3.2 最近鄰法的錯誤率分析
  3.3 k近鄰法
  3.4 快速近鄰演算法
  習題
第4章 線性判別法
  4.1 判別函數法
  4.2 訓練樣本錯分問題
  4.3 迭代法
  4.4 多類問題的感知器準則函數方法
  4.5 最小均方誤差準則函數
  4.6 感知器與神經元
  習題
第5章 神經網路
  5.1 線性不可分問題
  5.2 線性判別函數組合方法
  5.3 BP神經網路
  5.4 神經網路演算法的應用
  習題
第6章 支持向量機
  6.1 機器學習
  6.2 統計學習理論
  6.3 支持向量機
  6.4 支持向量機演算法實現
第7章 聚類分析
  7.1 相似性測度
  7.2 聚類準則
  7.3 聚類演算法
  習題
第8章 特徵選擇與提取
  8.1 對特徵的認識
  8.2 特徵生成
  8.3 特徵選擇
  8.4 特徵提取
  習題
第9章 深度學習

  9.1 特徵生成問題
  9.2 自編碼器
  9.3 卷積神經網路
  9.4 電腦視覺
  9.5 電力視覺技術
  習題
參考文獻

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