本书介绍了模式识别的各种算法应用于数字图像识别及其编程实现步骤。全书共分为10章，主要内容包括：模式识别的基本概念、位图的基础知识，设计分类器需要考虑的内容，分类器特征的建立，Bayes分类器，判别函数，神经网络分类器的设计；设计聚类问题需要考虑的内容，聚类问题特征的建立，各种聚类分析方法，模糊模式识别的知识，遗传算法在聚类分析中的应用。本书以手写数字模式识别为例，实用性强，在实际应用中具有广泛的代表性。选材新颖，包括了神经网络、遗传算法等新技术；针对每一种模式识别技术，书中分为理论基础、实现步骤、编程代码三部分，所有算法都用Matlab实现，方便了读者的扩展应用，使初学者可以很快掌握模式识别技术。 含光盘1张。

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