模式識別：原理、應用及實現（簡體書）

本書主要介紹模式識別的基礎知識、基本方法、原理實現和典型工程應用，全書共10章。第1章介紹模式識別的基礎知識：第2章介紹貝葉斯決策理論；第3章介紹概率密度函數的參數估計；第4章介紹非參數判別分類方法；第5章介紹聚類分析；第6章介紹特徵提取與選擇；第7章介紹模糊模式識別；第8章介紹神經網絡在模式識別中的應用；第9章介紹典型深度學習模型及應用；第10章介紹模式識別的工程應用。每章的內容安排從問題背景引人，系統講述基本原理、方法和實踐應用(通過Python軟件編程)。本書內容傳統與前沿結合，理論與實踐並重，做到基本理論、實際編程與工程應用的統一。本書已人選“武漢理工大學本科教材建設專項基金項目”。

本書可作為高等院校電子信息類、計算機類、自動化類等相關專業本科生的教材，以及信息與通信工程、控制科學與工程、計算機科學與技術等專業研究生的教材；也可作為從事人工智能相關研究與開發的工程技術人員的參考書。