模式识别 【数理化】

本书系统地论述了各类经典的模式识别的理论与方法，同时全面地反映了本学科的新近科技成果。本书讨论的主流模式识别技术是：统计模式识别、模糊模式识别、神经网络技术、句法模式识别、信息融合及树分类器方法...

模式识别原理与应用 【数理化】

本书内容包括模式识别、结构模式识别、模糊模式识别、神经网络模式识别、多分类器融合、文本分类、语音识别、图像识别和视频识别等。

数学模式建构方法论 【数理化】

本书用模式建构观点对公理方法、结构方法、抽象度方法进行了阐述，重点探讨了如何把它们应用于大学教学。

数学与逼真推理 下 逼真推论之模式 【数理化】

潜在变项模式：SIMPLIS的应用 【数理化】

自适应模式识别与神经网络 【数理化】

三角级数研究中的单调性条件 发展和应用 【数理化】

数学作为一门科学，含有四要素：数学起源于逻辑推理,从定义(包括公理、原理等源流性知识基础)出发，演绎出性质(包括运算、推理)，使计算成为可能和可行，最终应用于数学和其它科学技术分支.当人们开始研究级数论时，发...

模式识别导论 【数理化】

本书按照统计模式识别、句法模式识别、模糊模式识别法和神经网络模式识别法四大理论体系组织全书，其中统计模式识别是模式识别的经典内容和基础知识，模糊模式识别法和神经网络模式识别法两部分反映了模式识别...

模式观与数学方法论 【数理化】

本书主要介绍了数学知识及其特点、模式观与模式识别等。

数学问题与模式探求 中学生思维训练 【数理化】