内容简介
本书系统地论述了各类经典的模式识别的理论与方法，同时还较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。全书共7章。第1章为引论，第2章至第6章介绍的统计模式识别，包括：聚类分析、最近邻法、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、特征提取与选择，第7章对模糊模式识别方法、神经网络技术、句法模式识别、信息融合及树分类器的基础知识进行了介绍。
本书可供电子科学与技术、信息与通信工程、控制科学与工程、计算机科学与技术及其他领域的有关专业和研究方向的本科高年级学生及硕士生作为信息分析、检测、识别的教材或教学参考书，也可供相关专业的科研人员参考。