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第一章 模板匹配识别法6

第一节 特征选取问题6

第二节 如何定义“差距”7

第三节 减少识别计算量的方法7

第四节 模板匹配法中提高识别能力的一些措施9

第二章 统计决策法10

第一节 Bayes决策方法10

第二节 “参数估计”统计决策法21

第三节 “非参数”统计决策法28

第三章 句法方法的模式识别69

第一节 形式语言概述70

第二节 模式的句法表示方法76

第三节 文法推断81

第四节 用句法分析作模式识别94

第五节 用随机文法的模式识别109

第六节 最小距离误差修正法的模式识别116

第四章 模式识别的直接法118

第一节 直接法的含义及与判决表间的联系118

第二节 将判决表化为子表系列的方法及判决树119

第三节 直接法应用的推广121

第五章 聚类方法123

第一节 合并聚类法123

第二节 修改聚类法125

第三节 模糊聚类法127

第六章 特征提取和特征选择131

第一节 概述131

第二节 K—L变换方法131

第三节 与最小错误识别概率有关的特征选择法137

第七章 声音识别142

第一节 声音识别中的特征提取142

第二节 话者识别系统159

第三节 话音识别系统165

第四节 利用随机文法方法的话音识别171

第八章 文字识别175

第一节 文字识别系统的组成和类型175

第二节 文字识别系统的光电转换和预处理175

第三节 文字识别的特征提取177

第四节 句法方法的文字识别系统180

第五节 随机文法方法的文字识别系统187

第九章 景物识别和景物分析189

第一节 景物识别和景物分析的含义189

第二节 景物识别中的预处理190

第三节 景物识别中的分割191

第四节 景物识别中的特征提取196

第五节 景物识别系统的识别部分204

第十章 医学信息识别206

第一节 用Bayes统计法的识别（诊断）系统206

第二节 样本序贯输入的判别函数诊断法207

第三节 染色体类型识别208

第四节 心电图（ECG）自动诊断209

附录Ⅰ Parzen窗口法收敛性的证明213

附录Ⅱ 最近邻准则错误概率的分析215

附录Ⅲ 单样本校正法收敛性的证明218

附录Ⅳ 线性规划问题220

附录Ⅴ 模糊集合的概念224

附录Ⅵ 动态规划方法226