Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:James C Bezdek

出品人:

页数:272

译者:

出版时间:1981

价格:0

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isbn号码:9781475704525

丛书系列:

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图书简介：《高级信号处理与盲源分离技术》 作者： 约翰·A·史密斯 (John A. Smith) 出版社： 科技前沿出版社 (Frontier Science Press) 出版日期： 2024年5月 --- 内容概述 本书《高级信号处理与盲源分离技术》深入探讨了现代通信、生物医学工程以及环境监测领域中至关重要的信号处理理论、算法设计及其在复杂多源信号分离中的应用。全书聚焦于如何从混杂、带噪的数据流中精确地识别、提取和重构出原始的、独立的源信号，尤其关注那些无法直接获取精确先验信息的“盲”分离场景。 本书摒弃了传统的仅依赖于低阶统计量的线性模型，转而构建了一个全面且现代化的框架，涵盖了从基础的傅里叶分析到尖端的深度学习方法在信号分离中的集成应用。其核心目标是为工程师和研究人员提供一套坚实、实用的工具箱，用以解决现实世界中遇到的各种复杂信道和混合问题。 第一部分：基础重构与矩阵分解 本书伊始，首先对经典信号处理的基础进行了回顾与深化，特别是那些作为现代盲源分离（BSS）算法基石的数学工具。 第一章：信号表示与稀疏性 本章详细阐述了信号在不同域中的表示方法，重点介绍了小波变换（Wavelet Transform）在捕获非平稳信号特征方面的优势，并引入了冗余字典学习（Redundant Dictionary Learning）的概念。讨论了信号的稀疏性度量及其在降噪和压缩中的作用。区别于传统的基于正交基的方法，本章强调了如何构建最优的非正交基来更好地描述信号结构。 第二章：经典分解算法的局限与演进 本章对主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）进行了深入剖析。重点分析了在实际应用中，当数据不满足完全独立或线性混合等理想假设时，这些经典算法性能下降的原因。随后，介绍了最大化非高斯性度量的各种新颖技术，包括基于信息论的度量（如负熵、互信息）和如何设计稳健的非线性函数来估计源信号的概率密度函数。 第三章：高阶统计与代数方法 本部分专门探讨了利用四阶及更高阶矩（如峰度、偏度）进行源分离的方法。着重介绍了基于张量分解（Tensor Decomposition）的BSS框架。通过将多通道数据提升至高阶张量，使得分离过程能够利用更多维度上的统计信息，有效处理非平稳和时变信道下的多用户/多传感器混合问题。内容涉及PARAFAC (PARAFAC) 和Tucker分解在信号分离中的具体实现细节和计算复杂性分析。 第二部分：现代盲源分离的核心算法 第二部分是本书的核心，详细介绍了当前最前沿、最具实用价值的盲源分离算法，这些算法通常涉及迭代优化和复杂的概率推理。 第四章：基于判别准则的优化框架 本章聚焦于如何构建有效的判别函数（Cost Function）来指导分离矩阵的优化。详细介绍了最小化输出信号的相关性、最大化互信息以及基于最小二乘的近似算法。本章特别关注于非平稳信道下的分离挑战，引入了时间相关性约束和自适应权重函数，确保分离过程在环境变化时仍能保持收敛和准确性。 第五章：判别性源分离：非线性建模 认识到许多现实世界的混合过程是非线性的，本章系统地介绍了非线性盲源分离（NL-BSS）的建模方法。包括基于核方法的映射（Kernel Methods），即将混合信号映射到高维再生核希尔伯特空间（RKHS）中，在新的空间中尝试线性分离，然后再映射回原空间。此外，还深入探讨了基于局部结构优化的非线性分离技术。 第六章：贝叶斯推理与迭代优化 本章转向概率建模和统计推断。详细阐述了如何利用变分贝叶斯（Variational Bayes）方法对源信号和信道进行联合估计。通过设定合适的先验分布和似然函数，算法能够在不依赖于单一最优解的情况下，提供源信号概率分布的完整估计。本章还包含了高效的期望最大化（EM）算法在信号分离中的应用，特别适用于存在缺失数据或观测噪声模型不确定的情况。 第三部分：先进应用与深度学习融合 本书的第三部分将理论与现代计算范式相结合，展示了如何利用深度学习架构解决传统方法难以处理的复杂问题。 第七章：深度学习在信号分离中的架构设计 本章介绍了如何利用深度神经网络（DNN）来学习复杂的、高维度的源-混合映射关系。重点介绍了深度聚束网络（Deep Clustering Networks）和时间序列预测网络（Sequence-to-Sequence Models）在语音分离和脑电图（EEG）伪影去除中的应用。探讨了如何设计损失函数以替代传统的统计度量，例如使用感知损失或频谱损失，以更好地匹配人类感知的质量。 第八章：鲁棒性与对抗性分析 在实际部署中，分离系统必须具备高度的鲁棒性。本章分析了信号中存在的各种干扰和异常点对分离性能的影响。介绍了抗干扰预处理技术，以及如何利用生成对抗网络（GANs）的思想，构建一个判别器来评估分离信号的“真实性”和独立性，从而指导分离器的迭代优化方向，提升系统对未知干扰的抵抗能力。 第九章：多模态数据融合与时空建模 本书最后一部分探讨了超越单源、单传感器限制的复杂场景。介绍了如何整合来自不同类型传感器（如视觉、听觉、传感器阵列）的数据进行联合分离（Multi-modal BSS）。这需要先进的时空联合建模技术，例如使用图卷积网络（GCN）来捕捉传感器间的空间依赖性，并结合循环神经网络（RNN）处理时间序列特征，以实现更精准、更具情境感的源信号重构。 --- 本书特色 1. 理论与实践的平衡： 每章均配有详细的数学推导，并辅以大量的MATLAB/Python代码示例（参考资源包），帮助读者立即将算法应用于实际数据。 2. 聚焦非理想条件： 大量篇幅用于处理现实世界中普遍存在的非高斯性、非线性、非平稳和信道衰落等挑战。 3. 前沿视野： 深度整合了近五年来在信号处理领域中取得突破性进展的深度学习模型，为下一代分离系统奠定基础。 目标读者 本书适合于电子工程、通信工程、生物医学工程、计算机科学以及应用数学等领域的硕士及博士研究生、科研人员以及需要处理复杂多源信号的行业工程师。读者应具备扎实的线性代数、概率论和基础数字信号处理知识。

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作为一名对计算科学前沿领域保持高度关注的学术爱好者，我对“模糊目标函数算法”这个概念的独特之处感到非常好奇。在传统的优化和模式识别问题中，目标函数通常是清晰明确的，但现实世界中的许多问题，其“最优”状态本身就带有模糊的边界，或者评判“好坏”的标准并非全然客观。这本书的书名直接指向了这种模糊性的处理方式，让我推测它可能探讨如何设计和应用能够动态适应数据分布和用户偏好的目标函数。我期待书中能够深入剖析模糊集理论、模糊逻辑在目标函数构建中的作用，以及如何通过迭代或演化算法来优化这些模糊目标函数，从而实现更具智能和适应性的模式识别。如果书中还能提供一些关于如何将模糊目标函数与贝叶斯方法、支持向量机等现有强大算法进行融合的思路，那就更完美了。我希望这本书能够为我打开一扇新的视角，让我理解如何用更“模糊”但更贴近现实的方式来解决复杂的计算问题。

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我是一位对算法理论和实践都同样重视的软件工程师，在开发涉及大量数据处理和模式发现的系统时，我经常会遇到数据质量不高、特征不明确的情况。虽然我熟悉各种机器学习算法，但我总觉得在某些特定场景下，它们对数据的“精确”要求过于苛刻，反而丢失了信息。这本书的书名“Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms”立刻吸引了我，让我联想到它可能提供了一种新的思路来应对这种挑战。我设想书中会详细介绍如何构建更加鲁棒的目标函数，这些目标函数能够容忍数据中的不确定性和模糊性，从而提高算法在现实世界复杂数据上的表现。我特别希望它能提供一些关于如何将模糊目标函数应用于异常检测、欺诈识别、用户行为分析等领域的具体指导，并提供可供参考的代码实现或伪代码。我期待这本书能够在我现有的算法知识体系中，注入一种更加灵活和实用的工具，让我能够开发出更具创新性和实用性的解决方案。

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作为一名对人工智能和计算智能充满好奇的学生，我非常期待能找到一本能够系统性地介绍“模糊目标函数算法”在模式识别领域应用的著作。目前我接触到的模式识别教材，大多侧重于传统的统计学方法和机器学习算法，虽然它们在很多问题上表现出色，但面对现实世界中那些数据分布不均匀、特征之间存在模糊关系的情况时，就显得有些捉襟见肘。我一直觉得，理解和利用这种“模糊性”是提升模型鲁棒性和泛化能力的关键。这本书的书名直接点出了“模糊目标函数”这一核心概念，让我联想到它可能会讲解如何设计能够捕捉数据内在模糊性的度量标准，以及如何利用这些度量来指导模型的学习过程。我特别希望书中能够涵盖一些前沿的模糊系统设计思想，并阐述它们如何与深度学习等现代技术相结合，创造出更强大的模式识别工具。如果书中还能提供一些关于如何评估模糊目标函数算法性能的指标和方法，以及不同算法之间的比较分析，那将是对我学习和研究非常有价值的补充。

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我是一名在生物医学工程领域工作的研究者，经常需要处理大量的实验数据，而这些数据往往存在着噪声、缺失值以及不同测量仪器带来的系统误差，导致很难用传统的精确模型来准确地描述和分类。我一直在寻找一种能够更加灵活地处理这些不确定性和模糊性的分析方法。“模式识别”是我工作中的一个重要工具，而“模糊目标函数算法”这个概念，则让我眼前一亮。我推测这本书会深入探讨如何利用模糊逻辑的原理来构建能够反映生物信号模糊特性的目标函数，并将其应用于疾病诊断、生物标志物发现等实际问题。我非常希望能从中学习到如何设计能够有效处理多尺度、多模态生物数据的模糊算法，以及如何评估这些算法在生物医学领域的有效性。如果书中能够包含一些关于如何将模糊目标函数与图像处理、信号分析技术相结合的案例，那将对我非常有启发。我对如何量化和利用生物系统固有的模糊性来提高模型的准确性和可解释性抱有极大的兴趣。

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这本书的名字听起来就非常吸引人，我一直对模式识别和模糊逻辑的交叉领域抱有浓厚的兴趣。我从事数据分析工作已经好几年了，也阅读了不少关于机器学习和统计建模的书籍，但总觉得在处理那些边界模糊、难以明确分类的数据时，传统的算法似乎总有些力不从心。尤其是在现实世界的应用中，很多问题都不是非黑即白的，比如医学诊断、金融风险评估，甚至是图像识别中对相似物体的区分，都存在着程度上的不确定性。所以我一直在寻找能够提供更精细、更灵活分析方法的工具，而“模糊目标函数”这个概念，听起来就正是我所期待的那种能够应对这种复杂性的解决方案。我设想这本书会深入探讨如何构建和优化这样的模糊目标函数，以及如何将它们有效地融入到各种模式识别算法中。我特别好奇它会不会介绍一些经典的模糊聚类或模糊分类算法，并解释它们在处理不确定性数据时的优势，以及在实际应用中可能遇到的挑战和相应的解决方案。希望它能提供一些具体的代码示例或者案例分析，让我能够更好地理解和应用这些理论。

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