1．导论 2．Bayes决策理论 3．概率密度估计 4．线性判别函数 5．神经网络 6．统计学习理论

1 引言 2 几种常用的决策规则 3 正态分布时的统计决策 4 关于分类器的错误率问题

在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺

4.1 研究对象及相关概率 4.2 贝叶斯决策 4.3 贝叶斯分类器的错误率 4.4 聂曼-皮尔逊决策 4.5 概率密度函数的参数估计 4.6 概率密度函数的非参数估计 4.7 后验概率密度分类的势函数方法

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为了实现对每卷带钢板形质量的定量评价,应用模糊分类理论构建了板形实测应力的板形缺陷(浪形)模式识别方法,提出了整卷带钢全部各帧应力值的识别结果的板形评价方法,开发了轧后带钢板形质量的识别和统计系统。实践表明该系统能在线及时提供每卷带钢板形定量的实物质量指标