本書廣泛涉及了統計學、神經網絡、模糊控制、人工智能及群智能計算等學科的先進思想和理論,將各種算法應用到模式識別領域中。以一種新的體系,系統而全面地介紹模式識別的理論、方法及應用。本書共分為12章,內容包括:模式識別概述、基於貝葉斯決策理論的分類器設計、判別函數分類器設計、聚類分析、模糊聚類分析、神經網絡聚類設計、模擬退火算法聚類設計、遺傳算法聚類設計、蟻群算法聚類設計、粒子群算法聚類設計、模板匹配法、餘弦相似度算法。 本書將理論與實際相結合,針對具體案例進行了算法設計與分析,並將各種算法運用在MATLAB程序中,為廣大研究工作者和工程技術人員提供了便利。