本书包括三部分内容。第一部分统计模式识别，主要对统计模式识别理论的经典理论方法简单综述，特别是支持向量机理论。第二部分重点把仿生模式识别理论如何提出了同族事物在高维空间中的同调连续性原则等，以及其核心的最佳化点覆盖识别的理论从基本概念，数学模型，理论体系，应用实例等几个方面由浅及深充分展开讨论。第三部分多权值神经元，本书在神经网络结构的数学模型方面进行了探讨与研究，提出了方向基函数神经元网络与多权值神经元网络。

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