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出版者:国防科技大学出版社

作者:孙即祥

出品人:

页数:460

译者:

出版时间:2002-1

价格:38.00元

装帧:

isbn号码:9787810246057

丛书系列:

图书标签:

模式识别
计算机科学
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具体描述

《现代模式识别》系统深入地论述了模式识别的理论与方法，较全面地反映了本学科的新近科技成果。全书分12章，讨论的主流模式识别技术是：统计模式识别、模糊模式识别、神经网络技术、人工智能方法、句法模式识别。

好的，这是一份关于《现代模式识别》这本书的详细简介，其中不涉及该书的具体内容，而是侧重于介绍该领域的一般性知识、发展脉络、核心问题以及其在现代科技中的重要性。 --- 图书简介：模式识别的理论前沿与实践基石导言：信息洪流中的洞察之眼在当今这个数据爆炸的时代，我们无时无刻不被海量的信息所包围。从社交媒体上的海量文本、城市监控系统中的实时视频流，到医疗影像的精细分析和工业生产线的质量检测，这些数据蕴含着巨大的潜在价值。然而，如何从这些纷繁复杂、充满噪声的原始信息中提取出有意义的模式、进行准确的分类和预测，成为了现代科学与工程领域的核心挑战。模式识别（Pattern Recognition）正是应对这一挑战的关键学科，它致力于研究如何让计算机系统“学会”从经验数据中学习规律，并对新的、未知的数据做出可靠的判断和决策。第一部分：模式识别的理论基石与发展脉络模式识别并非横空出世的新兴技术，它根植于统计学、概率论、信息论、以及早期的计算机科学。本书旨在为读者构建一个坚实的理论框架，理解模式识别的本质。从感知到计算的飞跃：早期对模式识别的研究，很大程度上是受到人类感官系统如何工作的启发。早期的感知机模型尝试模仿神经元的连接方式，虽然在早期阶段受挫，但为后来的深度学习奠定了基础。我们探讨如何将现实世界的“模式”——无论是图像中的形状、声音中的语调，还是文本中的语义结构——转化为可供计算机处理的数学向量和特征表示。统计学的核心地位：在相当长的一段时间内，统计决策理论是模式识别领域的主导范式。这包括对贝叶斯理论的深入理解，如何构建概率模型来量化不确定性，以及如何利用极大似然估计等方法从样本数据中推断出最优的分类边界。理解特征空间中的概率分布，是实现鲁棒识别的前提。特征工程的艺术与科学：在“大数据”时代之前，如何有效地从原始数据中提取出最具判别力的特征（Feature Extraction and Selection）是一门至关重要的“手艺”。不同的应用场景需要截然不同的特征描述符。例如，在图像处理中，边缘、纹理、颜色直方图的构建，以及如何利用降维技术（如PCA）去除冗余信息，都是这一阶段的核心议题。第二部分：核心算法与分类器的演进模式识别系统的性能往往取决于所采用的分类器。本书将系统梳理从经典方法到现代主流技术的演变过程。经典决策方法：我们将回顾支撑早期系统的经典分类器，如K近邻（KNN）算法，它直观地依赖于“邻近性”来做出判断；以及支撑线性可分问题的支持向量机（SVM）。SVM以其在小样本和高维空间中的优异表现而著称，其核心思想在于寻找最大间隔超平面，这体现了结构风险最小化的优化思想。集成学习的威力：单一模型的局限性促使研究者转向集成学习（Ensemble Methods）。通过结合多个弱分类器的决策结果，集成学习，如随机森林（Random Forests）和梯度提升机（GBM），极大地提升了模型的稳定性和预测精度，有效对抗了过拟合的风险。深度学习的革命性影响：近年来，随着计算能力的飞速提升和大规模标注数据集的出现，深度神经网络（Deep Neural Networks）已经成为模式识别领域毋庸置疑的主流。从多层感知机（MLP）到专门处理序列和空间的卷积网络（CNN）和循环网络（RNN），深度学习通过自动化的特征学习过程，极大地简化了传统上繁琐的特征工程步骤，并在图像、语音等复杂任务上达到了前所未有的性能水平。第三部分：关键应用领域与挑战模式识别技术并非孤立存在，它是连接理论与实际应用之间的桥梁。本书将探讨其在几个关键领域中的实践应用和面临的挑战。计算机视觉：图像识别、目标检测与跟踪是该领域的焦点。如何处理光照变化、遮挡、视角变换等复杂情况，要求算法具备高度的几何不变性和语义理解能力。自然语言处理（NLP）：文本分类、情感分析、机器翻译等任务本质上也是模式识别问题。如何将离散的词汇映射到连续的语义空间（词嵌入），并捕捉句子和篇章的复杂依赖关系，是NLP模式识别的核心挑战。生物信息学与医疗诊断：从DNA序列的分类到医学影像（如X光片、核磁共振）的病灶检测，模式识别正成为辅助医生进行精确诊断的有力工具，这要求系统必须具备极高的可靠性和可解释性。第四部分：面向未来的方向与伦理考量模式识别技术仍在快速迭代，未来的发展方向集中在更少样本下的学习、更强的泛化能力以及更透明的决策机制。少样本学习与迁移学习：如何在标注数据稀缺的情况下依然能够有效学习？迁移学习和元学习（Meta-Learning）正试图通过复用已有知识来加速新任务的学习过程。可解释性与鲁棒性：随着系统被部署到关键决策领域，仅仅“准确”是不够的，系统还需要“为什么”做出该决策。可解释性AI（XAI）成为了研究热点。同时，如何确保系统不会被微小的、人眼难以察觉的扰动（对抗样本）所欺骗，也是确保系统鲁棒性的关键。结语：构建智能的基石模式识别是构建智能系统的基石之一。它不仅是一系列算法的集合，更是一种将复杂世界结构化、量化并最终实现自动化的思维范式。通过对理论深度和应用广度的全面探讨，本书旨在为读者提供一个全面而深入的视角，以驾驭信息时代的挑战，并驱动未来的技术创新。