模式识别与人工智能（基于Python）

本书针对每种模式识别算法，分为理论基础和实例操作两部分进行介绍。读者掌握基础理论后，通过实例可以了解算法的实现思路和方法；进一步掌握核心代码编写，就可以很快掌握模式识别技术。
书中涵盖人工智能与模式识别，涵盖模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设
计、粒子群算法聚类设计。

 

本书将模式识别与人工智能理论和实际应用相结合,以酒瓶颜色分类为例,介绍各种算法理论及相应
的Python实现程序。全书共10章,内容包括模式识别概述、贝叶斯分类器设计、判别函数分类器设计、聚
类分析、模糊聚类分析、神经网络聚类设计、模拟退火算法聚类设计、遗传算法聚类设计、蚁群算法聚类设
计、粒子群算法聚类设计,涵盖各种常用的模式识别技术。
本书可作为高等院校自动化、计算机、电子和通信等专业研究生和高年级本科生的教材,也可作为计
算机信息处理、自动控制等相关领域工程技术人员的参考用书。

第1章模式识别概述

1.1模式识别的基本概念

1.1.1模式的描述方法

1.1.2模式识别系统

1.2模式识别的基本方法

1.3模式识别的应用

习题

第2章贝叶斯分类器设计

2.1贝叶斯决策及贝叶斯公式

2.1.1贝叶斯决策

2.1.2贝叶斯公式

2.2基于最小错误率的贝叶斯决策

2.2.1基于最小错误率的贝叶斯决策理论

2.2.2最小错误率贝叶斯分类的计算过程

2.2.3最小错误率贝叶斯分类的Python实现

2.2.4结论

2.3最小风险贝叶斯决策

2.3.1最小风险贝叶斯决策理论

2.3.2最小错误率与最小风险贝叶斯决策的比较

2.3.3贝叶斯算法的计算过程

2.3.4最小风险贝叶斯分类的Python实现

2.3.5结论

习题

第3章判别函数分类器设计

3.1判别函数简介

3.2线性判别函数

3.3线性判别函数的实现

3.4基于LMSE的分类器设计

3.4.1LMSE分类法简介

3.4.2LMSE算法的原理

3.4.3LMSE算法的步骤

3.4.4LMSE算法的Python实现

3.4.5结论

3.5基于Fisher的分类器设计

3.5.1Fisher判别法简介

3.5.2Fisher分类器设计

3.5.3Fisher算法的Python实现

3.5.4识别待测样本类别

3.5.5结论

3.6基于支持向量机的分类法

3.6.1支持向量机的基本思想

3.6.2支持向量机的主要优点

3.6.3训练集为非线性情况

3.6.4核函数

3.6.5多类分类问题

3.6.6基于SVM的Python实现

3.6.7结论

习题

第4章聚类分析

4.1聚类分析简介

4.1.1聚类的定义

4.1.2聚类准则

4.1.3基于试探法的聚类设计

4.2数据聚类——K均值聚类

4.2.1K均值聚类简介

4.2.2K均值聚类算法的优缺点

4.2.3K均值聚类算法的Python实现

4.2.4待聚类样本的分类结果

4.2.5结论

4.3数据聚类——基于取样思想的K均值算法的改进

4.3.1K均值算法的改进

4.3.2基于取样思想的改进K均值聚类算法的Python实现

4.3.3结论

4.4数据聚类——K近邻法聚类

4.4.1K近邻法简介

4.4.2K近邻法的算法研究

4.4.3K近邻法数据分类器的Python实现

4.4.4结论

4.5数据聚类——PAM聚类

4.5.1PAM算法的主要流程

4.5.2PAM算法的Python实现

4.5.3K均值聚类算法与PAM算法的分析比较

4.5.4结论

4.6数据聚类——层次聚类

4.6.1层次聚类方法和分类简介

4.6.2簇间距离度量方法

4.6.3层次聚类方法存在的不足

4.6.4层次聚类的Python实现

4.6.5结论

4.7数据聚类——ISODATA算法概述

4.7.1ISODATA算法简介

4.7.2ISODATA算法的Python实现

4.7.3结论

习题

第5章模糊聚类分析

5.1模糊逻辑的发展

5.2模糊集合

5.2.1由经典集合到模糊集合

5.2.2模糊集合的基本概念

5.2.3隶属度函数

5.3模糊集合的运算

5.3.1模糊集合的基本运算

5.3.2模糊集合与经典集合的联系

5.4模糊关系与模糊关系的合成

5.4.1模糊关系的基本概念

5.4.2模糊关系的合成

5.4.3模糊关系的性质

5.4.4模糊变换

5.5模糊逻辑与模糊推理

5.5.1模糊逻辑技术

5.5.2语言控制策略

5.5.3模糊语言变量

5.5.4模糊命题与模糊条件语句

5.5.5判断与推理

5.5.6模糊推理

5.6数据聚类——模糊聚类

5.6.1模糊聚类应用背景

5.6.2基于Python的模糊算法构建——数据模糊化

5.6.3基于Python的模糊算法构建

5.6.4结论

5.7数据聚类——模糊C均值聚类

5.7.1模糊C均值算法

5.7.2模糊C均值聚类的Python实现

5.7.3模糊C均值聚类结果分析

5.7.4结论

5.8数据聚类——模糊ISODATA聚类

5.8.1模糊ISODATA聚类的应用背景

5.8.2模糊ISODATA算法的基本原理

5.8.3模糊ISODATA算法的基本步骤

5.8.4模糊ISODATA算法的Python实现

5.8.5结论

5.9模糊神经网络

5.9.1模糊神经网络的应用背景

5.9.2模糊神经网络简介

5.9.3模糊神经网络分类器的Python实现

5.9.4结论

习题

第6章神经网络聚类设计

6.1什么是神经网络

6.1.1神经网络的发展历程

6.1.2生物神经系统的结构及冲动的传递过程

6.1.3人工神经网络的定义

6.2人工神经网络模型

6.2.1人工神经元的基本模型

6.2.2人工神经网络的基本构架

6.2.3人工神经网络的工作过程

6.2.4人工神经网络的特点

6.3前馈神经网络

6.3.1感知器网络

6.3.2BP网络

6.3.3BP网络的建立及执行

6.3.4BP网络分类器的Python实现

6.3.5BP网络其他学习算法的应用

6.4反馈神经网络

6.4.1离散Hopfield网络的结构

6.4.2离散Hopfield网络的工作方式

6.4.3离散Hopfield网络的稳定性和吸引子

6.4.4离散Hopfield网络的连接权设计

6.4.5离散Hopfield网络分类器的Python实现

6.4.6结论

6.5径向基函数

6.5.1RBF的网络结构及工作方式

6.5.2RBF网络参数选择

6.5.3RBF网络分类器的Python实现

6.5.4结论

6.6广义回归神经网络

6.6.1GRNN的结构

6.6.2GRNN的理论基础

6.6.3GRNN的特点及作用

6.6.4GRNN分类器的Python实现

6.6.5结论

6.7小波神经网络

6.7.1小波神经网络的基本结构

6.7.2小波神经网络的训练算法

6.7.3小波神经网络的结构设计

6.7.4小波神经网络分类器的Python实现

6.7.5结论

6.8其他形式的神经网络

6.8.1竞争型人工神经网络——自组织竞争

6.8.2竞争型人工神经网络——自组织特征映射神经网络

6.8.3竞争型人工神经网络——学习向量量化神经网络

6.8.4概率神经网络

6.8.5CPN分类器的Python实现

习题

第7章模拟退火算法聚类设计

7.1模拟退火算法简介

7.1.1物理退火过程

7.1.2Metropolis准则

7.1.3模拟退火算法的基本原理

7.1.4模拟退火算法的组成

7.1.5模拟退火算法新解的产生和接受

7.1.6模拟退火算法的基本过程

7.1.7模拟退火算法的参数控制问题

7.2基于模拟退火思想的聚类算法

7.2.1K均值聚类算法的局限性

7.2.2基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法

7.2.3几个重要参数的选择

7.3算法的实现

7.3.1实现步骤

7.3.2模拟退火实现模式分类的Python程序

7.4结论

习题

第8章遗传算法聚类设计

8.1遗传算法简介

8.2遗传算法原理

8.2.1遗传算法的基本术语

8.2.2遗传算法进行问题求解的过程

8.2.3遗传算法的基本要素

8.3算法实现

8.3.1种群初始化

8.3.2适应度函数的设计

8.3.3选择操作

8.3.4交叉操作

8.3.5变异操作

8.3.6完整Python程序及仿真结果

8.4结论

习题

第9章蚁群算法聚类设计

9.1蚁群算法简介

9.2蚁群算法原理

9.2.1基本蚁群算法的原理

9.2.2模型建立

9.2.3蚁群算法的特点

9.3基本蚁群算法的实现

9.4算法改进

9.4.1MMAS算法简介

9.4.2完整Python程序及仿真结果

9.5结论

习题

第10章粒子群算法聚类设计

10.1粒子群算法简介

10.2经典的粒子群算法的运算过程

10.3两种基本的进化模型

10.4改进的粒子群优化算法

10.4.1粒子群优化算法的原理

10.4.2粒子群优化算法的基本流程

10.5粒子群算法与其他算法的比较

10.6粒子群算法分类器的Python实现

10.6.1设定参数

10.6.2初始化

10.6.3完整Python程序及仿真结果

10.7结论

习题

参考文献

 

所谓模式识别就是用计算的方法根据样本的特征将样本划分到一定的类别中。模式识别是通过计算机用数学技术方法研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。随着科技的发展，模式识别技术在社会中的应用越来越广泛，涵盖许多领域，例如金融、医疗、安全等。模式识别技术能够通过对大量数据进行分析和处理，从中提炼出有用信息，对于决策和解决问题非常有帮助。目前，模式识别技术已经进入成熟阶段，应用场景也越来越广泛。

本书以实用性为宗旨，以对酒瓶颜色的分类设计为例，将理论与实践相结合，介绍各种相关分类器的设计。

第1章介绍模式识别的概念、方法及其应用。

第2章介绍贝叶斯分类器的设计。首先介绍贝叶斯决策的概念，让读者对贝叶斯理论有所了解，然后介绍基于最小错误率和最小风险的贝叶斯分类器设计，将理论应用于实践，让读者真正学会运用该算法解决实际问题。

第3章介绍判别函数分类器的设计。判别函数包括线性判别函数和非线性判别函数，本章首先介绍判别函数的相关概念，然后介绍线性判别函数LMSE和Fisher分类器的设计及非线性判别函数SVM分类器的设计。

第4章介绍聚类分析。聚类分析作为最基础的分类方法，涵盖大量经典的聚类算法及衍生出的改进算法。本章首先介绍相关理论知识，然后依次介绍K均值聚类、K均值改进算法、KNN聚类、PAM聚类、层次聚类及ISODATA分类器设计。

第5章介绍模糊聚类分析。首先介绍模糊逻辑的发展、模糊数学理论、模糊逻辑与模糊推理等一整套模糊控制理论，然后介绍模糊分类器、模糊C均值分类器、模糊ISODATA分类器及模糊神经网络分类器的设计。

第6章介绍神经网络聚类设计。首先介绍神经网络的概念及其模型等理论知识，然后介绍基于BP网络、Hopfield网络、RBF网络、GRNN、小波神经网络、自组织竞争网络、SOM网络、LVQ网络、PNN、CPN的分类器设计。

第7章介绍模拟退火算法聚类设计。首先介绍模拟退火算法的基本原理、基本过程，然后介绍其分类器的设计。

第8章介绍遗传算法聚类设计，包括遗传算法原理及遗传算法分类器设计的详细过程。

第9章介绍蚁群算法聚类设计，包括蚁群算法的基本原理、基于蚁群基本算法的分类器设计和改进的蚁群算法MMAS的分类器设计。

第10章介绍粒子群算法聚类设计，包括粒子群算法的运算过程、进化模型、原理及其模式分类的设计过程。

本书没有像大多数模式识别的书那样讲解烦琐的理论，而是简明扼要地介绍每种算法的核心，并通过大量的实例介绍模式识别知识。书中针对每种模式识别算法,分理论基础和实例操作两部分进行介绍。读者掌握基础理论后,通过实例可以了解算法的实现思路和方法； 进一步掌握核心代码编写,就可以很快掌握模式识别技术。

本书内容来自作者的科研与教学实践。读者在学会各种理论和方法后,可将书中的不同算法加以改造应用于自己的实际工作。

本书第1~3章由徐宏伟编写，第4章代由孙伟霞编写，第5章由姜杰编写，第8章由杜鑫编写，其余由周润景编写。

在本书的编写过程中,作者虽已力求完美,但由于水平有限,书中难免有不足之处,敬请读者指正。

作者2025年3月