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Pattern Recognition and String Matching - Dechang Chen & Xiuzhen Cheng
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Dechang Chen & Xiuzhen Cheng:

Pattern Recognition and String Matching - gebunden oder broschiert

ISBN: 9781402009532

The research and development of pattern recognition have proven to be of importance in science, technology, and human activity. Many useful concepts and tools from different disciplines h… Mehr…

Nr. A1000769545. Versandkosten:Lieferzeiten außerhalb der Schweiz 3 bis 21 Werktage, , Versandfertig innert 1 - 2 Werktagen, zzgl. Versandkosten. (EUR 17.44)
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Pattern Recognition and String Matching - Chen, Dechang|Cheng, Xiuzhen
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Chen, Dechang|Cheng, Xiuzhen:

Pattern Recognition and String Matching - gebunden oder broschiert

2003, ISBN: 1402009534

[EAN: 9781402009532], Neubuch, [PU: Springer US], COMPUTERS - GENERAL INFORMATION INTELLIGENCE (AI) & SEMANTICS THEORY OPTICAL DATA PROCESSING MATHEMATIK SONSTIGES ALGORITHMS CLASSIFICATI… Mehr…

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Pattern Recognition and String Matching
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Pattern Recognition and String Matching - Taschenbuch

2003

ISBN: 9781402009532

*Pattern Recognition and String Matching* - Auflage 2003 / gebundene Ausgabe für 132.99 € / Aus dem Bereich: Bücher, Wissenschaft, Mathematik Medien > Bücher nein Buch (gebunden) Hardcove… Mehr…

1402009534. Versandkosten:Shipping in 2 weeks, , Versandkostenfrei nach Hause oder Express-Lieferung in Ihre Buchhandlung., DE. (EUR 0.00)
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Dechang Chen:
Pattern Recognition and String Matching - gebunden oder broschiert

2003, ISBN: 1402009534

[EAN: 9781402009532], Neubuch, [PU: Springer-Verlag New York Inc.], New copy - Usually dispatched within 4 working days., Books

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PATTERN RECOGNITION AND STRING M - gebunden oder broschiert

2003, ISBN: 1402009534

[EAN: 9781402009532], Neubuch, [PU: Springer], New. In shrink wrap. Looks like an interesting title!, Books

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Bibliographische Daten des bestpassenden Buches

Details zum Buch
Pattern Recognition and String Matching
Autor:
Titel:
ISBN-Nummer:

9781402009532


This volume is the most comprehensive one in its field. It is a collection of 28 state-of-the-art articles contributed by experts of pattern recognition, string matching, or both. It contains fundamental concepts and notations, as well as reports on current research with respect to both methodology and applications. In particular, it includes string matching related techniques for structural pattern recognition. It also explores many applications of pattern recognition strategies to image segmentation, intrusion detection, handwriting recognition and others. This book is a good reference tool for scientists who depend on problems in pattern recognition and string matching. Target readers include researchers in computer science, statistics, mathematics, and electrical Engineering, as well as students. It is suitable for both specialists and uninformed readers.

Detailangaben zum Buch - Pattern Recognition and String Matching


EAN (ISBN-13): 9781402009532
ISBN (ISBN-10): 1402009534
Gebundene Ausgabe
Taschenbuch
Erscheinungsjahr: 2002
Herausgeber: SPRINGER NATURE
772 Seiten
Gewicht: 1,461 kg
Sprache: eng/Englisch

Buch in der Datenbank seit 2007-05-10T21:24:38+02:00 (Vienna)
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ISBN/EAN: 9781402009532

ISBN - alternative Schreibweisen:
1-4020-0953-4, 978-1-4020-0953-2
Alternative Schreibweisen und verwandte Suchbegriffe:
Autor des Buches: cheng, chen john
Titel des Buches: combinatorial optimization, chi, pattern recognition string matching, the pattern, pattern book

Daten vom Verlag:

Autor/in: Dechang Chen
Titel: Combinatorial Optimization; Pattern Recognition and String Matching
Verlag: Springer; Springer US
772 Seiten
Erscheinungsjahr: 2003-11-30
New York; NY; US
Sprache: Englisch
109,99 € (DE)

BB; Hardcover, Softcover / Mathematik/Sonstiges; Diskrete Mathematik; Verstehen; algorithms; classification; clustering; cognition; combinatorial optimization; computer science; feature selection; handwriting; handwriting recognition; learning; Matching; neural networks; optimization; pattern; pattern recognition; combinatorics; Discrete Mathematics; Artificial Intelligence; Data Structures and Information Theory; Complex Systems; Theoretical, Mathematical and Computational Physics; Künstliche Intelligenz; Algorithmen und Datenstrukturen; Informationstheorie; Kybernetik und Systemtheorie; Mathematische Physik; EA; BC

Correcting the Training Data.- Context Free Grammars and Semantic Networks for Flexible Assembly Recognition.- Stochastic Recognition of Occluded Objects.- Approximate String Matching for Angular String Elements with Applications to On-line and Off-line Handwriting Recognition.- Uniform, Fast Convergence of Arbitrarily Tight Upper and Lower Bounds on the Bayes Error.- Building RBF Networks for Time Series Classification by Boosting.- Similarity Measures and Clustering of String Patterns.- Pattern Recognition for Intrusion Detection in Computer Networks.- Model-Based Pattern Recognition.- Structural Pattern Recognition in Graphs.- Deriving Pseudo-Probabilities of Correctness Given Scores (DPPS).- Weighed Mean and Generalized Median of Strings.- A Region-Based Algorithm for Classifier-Independent Feature Selection.- Inference of K-Piecewise Testable Tree Languages.- Mining Partially Periodic Patterns With Unknown Periods From Event tream.- Combination of Classifiers for Supervised Learning: A Survey.- Image Segmentation and Pattern Recognition: A Novel Concept, the Histogram of Connected Elements.- Prototype Extraction for k-NN Classifiers using Median Strings.- Cyclic String Matching: Efficient Exact and Approximate Algorithms.- Homogeneity, Autocorrelation and Anisotropy in Patterns.- Robust Structural Indexing through Quasi-Invariant Shape Signatures and Feature Generation.- Energy Minimisation Methods for Static and Dynamic Curve Matching.- Recent Feature Selection Methods in Statistical Pattern Recognition.- Fast Image Segmentation under Noise.- Set Analysis of Coincident Errors and Its Applications for Combining Classifiers.- Enhanced Neighbourhood Specifications for Pattern Classification.- Algorithmic Synthesis in Neural Network Training for Pattern Recognition.-Binary Strings and multi-class learning problems.

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