《模式識別與智能計算——matlab技術實現(xiàn)（第2版）》廣泛吸取統(tǒng)計學、神經(jīng)網(wǎng)絡、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、人工智能、群智能計算等學科的先進思想和理論，將其應用到模式識別領域中；以一種新的體系，系統(tǒng)、全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。全書共分為14章，內(nèi)容包括：模式識別概述，特征的選擇與優(yōu)化，模式相似性測度，基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器設計，判別函數(shù)分類器設計，神經(jīng)網(wǎng)絡分類器設計（bp神經(jīng)網(wǎng)絡、徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡、自組織競爭神經(jīng)網(wǎng)絡、概率神經(jīng)網(wǎng)絡、對向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡、反饋型神經(jīng)網(wǎng)絡），決策樹分類器設計，粗糙集分類器設計，聚類分析，模糊聚類分析，禁忌搜索算法聚類分析，遺傳算法聚類分析,蟻群算法聚類分析,粒子群算法聚類分析。
《模式識別與智能計算——matlab技術實現(xiàn)（第2版）》內(nèi)容新穎，實用性強，理論與實際應用密切結合，以手寫數(shù)字識別為應用實例，介紹理論運用于實踐的實現(xiàn)步驟及相應的matlab代碼，為廣大研究工作者和工程技術人員對相關理論的應用提供借鑒。
《模式識別與智能計算——matlab技術實現(xiàn)（第2版）》可作為高等院校計算機工程、信息工程、生物醫(yī)學工程、智能機器人學、工業(yè)自動化、模式識別等學科研究生、本科生的教材或教學參考書，亦可供有關工程技術人員參考。

目錄:

第1章模式識別概述
第2章特征的選擇與優(yōu)化
第3章模式相似性測度
第4章基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器設計
第5章判別函數(shù)分類器設計
第6章神經(jīng)網(wǎng)絡分類器設計
第7章決策樹分類器設計
第8章粗糙集分類器設計
第9章聚類分析
第10章模糊聚類分析
第11章禁忌搜索算法聚類分析
第12章遺傳算法聚類分析
第13章蟻群算法聚類分析
第14章粒子群算法聚類分析