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本书的主要特点：

*的特征生成技术，包括基于小波。小波包，分形的特征，还阐述了独立分量分析。

新增了关子支持向量机，变形模板匹配的章节，以及关于约束优化的附录。

特征选择技术。

线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络。

独立于上下文的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。

不仅介绍了聚类算法的*发展，而且还介绍了一些经典方法，诸如模糊。基因、退火等算法技术。

各种应用，包括图像分析。字符识别，医学诊断。语音识别以及信道均衡。

Preface

CHAPTER 1 INTRODUCTION

CHAPTER 2 CLASSIFIERS BASED ON BAYES DECISION THEORY

CHAPTER 3 LINEAR CLASSIFIERS

CHAPTER 4 NONLINEAR CLASSIFIERS

CHAPTER 5 FEATURE SELECTION

CHAPTER 6 FEATURE GENERATION:LINEAR TRANSFORMS

CHAPTER 7 FEATURE GENERATION II

CHAPTER 8 TEMPLATE MATCHING

CHAPTER 9 CONTEXT-DEPENDENT CLASSIFICATION

CHAPTER 10 SYSTEM FVALUATION

CHAPTER 11 CLUSTERING:BASIC CONCEPTS

CHAPTER 12 CLUSTERING ALGORITHMS I:SEQUXENTIAL ALGORITHMS

CHAPTER 13 CLUSTERING ALGORITHMS II:HIERARCHICAL ALGORITHMS

CHAPTER 14 CLUSTERING ALGORITHMS III:SCHEMES BASED ON FUNCTION OPTIMIZATION

CHAPTER 15 CLUSTERING ALGORITHMS IV

CHAPTER 16 CLUSTER VALIDITY

Sergios Theodoridis 是希腊雅典大学信息系教授。于1973年在雅典大学获得物理学学士学位，又分别子 1975年，1978年在英国伯明翰大学获得信号处理与通信硕士和博士学位。主要研究方向是自适应信号处理。通信与模 式识别。他是欧洲并行结构及语言协会(PARLE-95)的主席和欧

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A general principle adopted by most of these techniques is the decomposition of the problem into smaller problems that are easier to handle.

For each smaller problem, a single node is employed. Its parameters are determined either iteratively using appropriate learning algorithms.

From the way these algorithms build the network, they are sometimes referred to as constructive techniques.

The other direction we will follow to design a multilayer perceptron is to fix the architecture and compute its synaptic parameters so as to minimize an appropriate cost function of its output.

This method not only overcomes the drawback of the resulting large networks of the previous section but also makes these networks powerful tools for a number of other applications, beyond pattern recognition.

However, this method is confronted with a serious difficulty. This is discontinuity of the step(activation) function, prohibiting differentiation with respect to the unknown parameters(synaptic weights).

A popluar family of continuous differentiable functions, which approximate the step function, is the family of sigmoid functions. A typical representative is the logistic function:

f(x) = frac{1}{1+exp(-ax)}

All these functions are also known as squashing functions since their output is limited in a finite range of values.

From the moment we move away from the step function, all we have said before about mapping the input vectors onto the vertices of a unit hyper-cube is no longer valid. It is now the cost function that takes on the burden for correct classification.

编辑推荐

模式识别在所有的自动化，信息处理和检索应用中都至关重要。本书由该领域内的两位**专家合著而成，从工 程角度，全面阐述了模式识别的应用，涉及的主题从图像分析到语音识别与通信，书中涉及到了神经网络的前沿材料， 着重描述了包括独立分量和支持向量机在内的**进展。本书是享誉世界的名著，经过十余年的发展，已成为此领域 *全面的参考书，被世界众多高校选用为教材。除了适合教学外，也可供工程技术人员参考。

书籍介绍

本书的主要特点：

　　最新的特征生成技术，包括基于小波。小波包，分形的特征，还阐述了独立分量分析。

　　新增了关子支持向量机，变形模板匹配的章节，以及关于约束优化的附录。

　　特征选择技术。

　　线性以及非线性分类器的设计，包括贝叶斯分类器、多层感知器，决策树和RBF网络。

　　独立于上下文的分类，包括动态规划和隐马尔科夫建模技术。

　　不仅介绍了聚类算法的最新发展，而且还介绍了一些经典方法，诸如模糊。基因、退火等算法技术。

　　各种应用，包括图像分析。字符识别，医学诊断。语音识别以及信道均衡。