目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

目 录第1章 MATLAB简介... 1 1.1 MATLAB概述... 1 1.2 MATLAB环境... 1 1.2.1 MATLAB安装... 1 1.2.2 MATLAB启动与退出... 4 1.3 MATLAB的开发环境... 5 1.3.1 工作界面... 5 1.3.2 命令窗口... 6 1.3.3 当前目录浏览器窗口... 8 1.3.4 工作空间浏览器窗口... 9 1.3.5 历史命令窗口... 10 1.3.6 数组编辑器窗口... 11 1.4 MATLAB帮助系统.

人工神经网络在遥感图像分析与处理中的应用，徐佳，，结合遥感影像及人工神经网络的特性，介绍人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的应用现状，重点分析了在遥感图像分类、遥感图像