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模式識別方法及在復(fù)雜體系中的應(yīng)用
模式識別 (分類) 作為人工智能的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域, 利用計算機通過算法根據(jù)樣本的特征信息, 對樣本進行類別歸屬。本書介紹總結(jié)了多種傳統(tǒng)及新型的模式識別方法包括主成分分析法、偏最小二乘判別分析法、線性判別分析法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等的發(fā)展、原理、特點、優(yōu)缺點以及作者研究過程中在不同的實際復(fù)雜環(huán)境、生物、化學(xué)體系中的成功應(yīng)用實例。
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