本文档是模式分类领域的经典教科书，经过了四分之一个世纪的沉淀，在第二版中，作者们继续保持了原有的宗旨，旨在系统性地阐述模式识别主要话题，并尽可能基于基础原理进行讲解。作者相信，这能够为解决诸如语音识别、光学字符识别、信号分析等更专业领域的应用问题提供必需的基础。从1973年至今，算法在学习和模式识别领域取得了巨大进步，这仅被计算机硬件的改进所超越。尽管第一版中所提出的一些突出问题已经得到了解决，但仍有一些问题同以往一样令人沮丧。模式识别的显著实用性，使得这一领域充满活力和令人兴奋。作者强调，虽然当时模式识别看起来可能是一个专业领域，但如今它已经成长为一个极为宽泛的学科，其应用领域包括语音识别、光学字符识别、手写和手势识别、唇读、地质分析、文档搜索以及粒子加速器中气泡室轨迹的识别等，横跨了众多的人机交互问题，比如基于笔的计算。该书的当前版本比第一版厚了许多，证明了已建立理论体系的庞大规模。尽管大多数读者可能更关注开发模式识别系统，但也有少数读者可能对理解现有模式识别系统、特别是人类和动物神经系统感兴趣。当然，探讨模式识别的生物学根源不在本书的讨论范围之内。作为神经生物学家和心理学家的兴趣，本文档的OCR扫描技术导致了部分文字识别错误或遗漏，但经过理解与整理，仍可确保内容的通顺。

设计模式分类以及六大原则整理

经典的模式识别教材Duda《模式分类》第二版(教材)

MatlabBP神经网络用于模式分类-abbr_3e5c8b0f2a34cd20b7e03aec43afe776.rar BP 神经网络用于模式分类 大型网络的首选算法 - 函数拟合,模式识别，很不错的！！！

基于MATLAB的SVM分类器，运用高斯核函数，进行非线性的运算，对于分类和拟合有较好的效果。对于分类结果，有直观的图标进行介绍。

随着可穿戴医疗的发展，一些研究人员更加关注可穿戴血压的估算。 通常，光电容积描记术（PPG）信号用于提取特征以进行回归分析。 然而，尽管可以在该领域中应用许多回归方法（例如，线性回归，ANN，SVR等），但是如何提高血压预测的准确性仍然是一个大问题。 本文基于模式分类，首先提出了一种血压估计方法。 与以前的回归分析相比，血压的不同范围分为不同的类别。 然后根据提取的特征将信号分类为相应的类别。 可以通过找到间隔中值来获得血压值。 实验表明，分类的思想可以实现血压预测的更高准确性。

国科大《模式分类》历年期末考试试卷集锦系列 （1）2000-2005 刘成林、向世明，学弟学妹们好好复习喲！

BP神经网络用于模式分类和函数拟合，代码质量高，可运行，有注释。

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模式分类课件，中文的。