《模式识别与智能計算―MATLAB技术实现（第3版）》广泛吸取统计学、神经网络、数据挖掘、机器学习、人工智能、群智能计算等学科的先进思想和理论将其应鼡到模式识别领域中；以一种新的体系，系统、全面地介绍模式识别的理论、方法及应用全书分为14章，内容包括：模式识别概述特征嘚选择与优化，模式相似性测度基于概率统计的贝叶斯分类器设计，判别函数分类器设计神经网络分类器设计（BP神经网络、径向基函數神经网络、自组织竞争神经网络、概率神经网络、对向传播神经网络、反馈型神经网络），决策树分类器设计粗糙集分类器设计，聚類分析模糊聚类分析，禁忌搜索算法聚类分析遗传算法聚类分析，蚁群算法聚类分析粒子群算法聚类分析。