本書廣泛吸取統計學、神經網絡、數據挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其應用到模式識別領域中；以一種新的體系，系統、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。本書第5版在現有版本的基礎上做了優化，改動量為30%，篇幅由之前的13章壓縮到11章，內容包括：模式識別概述，特徵的選擇與優化，模式相似性測度，基於概率統計的貝葉斯分類器設計，判別函數分類器設計，神經網絡分類器設計(BP神經網絡、徑向基函數神經網絡、自組織競爭神經網絡、概率神經網絡、對向傳播神經網絡、反饋型神經網絡)，決策樹分類器設計，聚類分析，遺傳算法聚類分析,群體智能算法分析等。本書內容新穎，實用性強，理論與實際應用密切結合，以手寫數字識別為應用實例，介紹理論運用於實踐的實現步驟及相應的Matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用提供借鑒。
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