數(shù)字信息模式識別理論與應(yīng)用

前言
第1章　緒論　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　1.1　問題的提出　　　　　　　　　　　　　　　　　
　1.2　數(shù)據(jù)信息特征的涵義與研究內(nèi)容　　　　　　　　
　1.3　數(shù)據(jù)特征分析理論方法　　　　　　　　　　　
　1.4　存在的主要問題和本書的研究內(nèi)容　　　　　　　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
第2章　信息模式識別基礎(chǔ)理論　　　　　　　　　　
　2.1　模式識別基礎(chǔ)理論　　　　　　　　　　　　　
　2.2　信息論基礎(chǔ)　　　　　　　　　　　　　　　　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
第3章　信息模式測度　　　　　　　　　　　　　　
　3.1　模式相似測度　　　　　　　　　　　　　　　
　3.2　交叉距離測度　　　　　　　　　　　　　　　
　3.3　關(guān)聯(lián)信息測度　　　　　　　　　　　　　　　
　3.4　信息距離測度　　　　　　　　　　　　　　　　　
　3.5　信息系數(shù)測度　　　　　　　　　　　　　　　
　3.6　模糊熵測度　　　　　　　　　　　　　　　　
　3.7　模糊交叉熵測度　　　　　　　　　　　　　　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
第4章　基于統(tǒng)計理論的數(shù)據(jù)壓縮與特征提取方法研究
　4.1　基于可分離性準(zhǔn)則的特征提取　　　　　　　　　
　4.2　基于K-L變換的數(shù)據(jù)壓縮與特征提取　　　　　　
　4.3　主成分分析及其信息特性　　　　　　　　　　
　4.4　小結(jié)　　　　　　　　　　　　　　　　　　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　　　
第5章　投影尋蹤理論及其在特征提取中的應(yīng)用　　　
　5.1　投影尋蹤理論及其發(fā)展　　　　　　　　　　　
　5.2　投影尋蹤指標(biāo)研究　　　　　　　　　　　　
　5.3　投影尋蹤方法的拓展及應(yīng)用
　5.4　基于投影尋蹤的高光譜遙感數(shù)據(jù)特征提取與識別　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　
第6章　獨立分量分析及其在特征分析中的應(yīng)用　　
　6.1　獨立分量分析基本原理　　　　　　　　　　　
　6.2　基于信息論的獨立性判據(jù)　　　　　　　　　　
　6.3　基于信息論的目標(biāo)函數(shù)　　　　　　　　　　　
　6.4　判據(jù)的近似逼近方法　　　　　　　　　　　　
　6.5　基于互信息的獨立分量分析模型　　　　　　　
　6.6　非線性主成分分析　　　　　　　　　　　　
　6.7　信息極大快速算法　　　　　　　　　　　　
　6.8　實驗分析　　　　　　　　　　　　　　　　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　　
第7章　數(shù)字信息模式識別理論的擴展與應(yīng)用　　　
　7.1　基于JD準(zhǔn)則母體均值變化的判識　　　　　　　
　7.2　基于信息熵的數(shù)據(jù)探測法　　　　　　　　　　
　7.3　基于最大熵原理的測繪數(shù)據(jù)分布模型研究　　　　
　7.4　最小描述長度原理及其應(yīng)用　　　　　　　　　
　7.5　基于對稱交叉熵的信息特征提取　　　　　　　
　7.6　基于互信息的特征提取方法　　　　　　　　　
　參考文獻　　　　　　　　　　　　　　　　　　
附錄A　矩陣的有關(guān)知識　　　　　　　　　　　　
附錄B　模糊理論有關(guān)知識