前　言

模式识别技术迅猛发展，目前已经成为当代科技研究的重要领域之一。模式识别不仅取得了丰富的理论成果，而且其应用也扩展到了人工智能、机器人、系统控制、遥感数据分析、生物医学工程、军事目标识别等领域，几乎遍及各个学科，在国民经济、国防建设、社会发展的各个方面得到了广泛应用，因而越来越多的人认识到模式识别技术的重要性。

本书以实用性、可操作性和实践性为宗旨，以酒瓶颜色分类器的设计为例，将理论与实践相结合，介绍各种相关分类器的设计。

第1章的主要内容为模式识别的概念、模式识别的方法及其应用。

第2章为基于贝叶斯决策理论的分类器设计，首先介绍了贝叶斯决策的概念，让读者在理论上对贝叶斯分类器有所了解，然后介绍了基于最小错误率和最小风险的贝叶斯分类器的设计，将理论应用到实践，让读者真正学会用该算法解决实际问题。

第3章为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，主要介绍了判别函数的相关概念，然后介绍了线性判别函数Fisher分类器的设计和LDA分类器的设计，针对新蒙文字母识别实例进行了支持向量机算法的设计与分析，使读者可以感受到算法在具体实例中的应用。

第4章为聚类分析，聚类分析作为最基础的分类方法，它涵盖了大量经典的聚类算法及衍生出来的改进算法，首先介绍了相关理论知识，然后依次介绍了K-均值算法、PAM算法、ISODATE算法、AP算法、粗糙集聚类及层次聚类的分类器设计，还针对具体实例介绍了基于PCA算法的新蒙文字母识别的研究。

第5章为模糊聚类分析，首先介绍了模糊逻辑的发展、模糊相关的一些数学理论、模糊逻辑与模糊推理一整套模糊控制的理论，然后介绍了模糊ISODATA分类器的设计，针对具体实例介绍了模糊聚类C均值算法的车牌字符分割方法，还介绍了利用模糊聚类进行数据分类的MATLAB实现。

第6章为神经网络聚类设计，首先介绍了神经网络的概念及其模型等理论知识，然后介绍了PNN网络、BP网络、RBF网络、Hopfield网络、卷积神经网络、小波神经网络及其他一些应用广泛的神经网络相关的分类器。

第7章为模拟退火算法聚类设计，首先介绍了模拟退火算法的基本原理、基本过程，然后介绍了其分类器的设计。

第8章为智群优化算法中的遗传算法，包括遗传算法的原理及遗传算法分类器设计的详细过程。

第9章为蚁群优化算法中的蚁群算法，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，并将蚁群算法与C均值算法做了比较。

第10章为粒子群算法，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，并介绍了基于K-均值算法的粒子群算法。

第11章为模板匹配法在模式识别中的应用，并选择具体的实例进行了设计与分析。

第12章为余弦相似度算法的原理与应用。

本书特点如下：

实用性强：针对实例介绍理论和技术，使理论和实践相结合，避免了空洞的理论说教。

符合认知规律：每一种模式识别算法，本书都分为理论基础和实例两部分进行讲解，掌握基础理论后，读者通过实例就可以了解算法的实现思路和方法，再进一步掌握核心代码，可以很快掌握模式识别技术。

本书的内容大多来自作者的科研与教学实践，在介绍各种理论和方法的同时，将不同算法应用于实际中。

本书由周润景、武立群、蔺雨露、周敬编著。其中，武立群编写了第1章，蔺雨露编写了第2章，张红敏编写了第3章，周敬编写了第4章，周润景编写了第5～12章，全书由周润景统稿、定稿。

在本书的编写过程中，作者力求完美，但由于水平有限，书中不足之处敬请指正。

编著者