Fr. 53.50

Mustererkennung mit Markov-Modellen - Theorie - Praxis - Anwendungsgebiete

Allemand · Livre de poche

Expédition généralement dans un délai de 6 à 7 semaines

Description

En savoir plus

Markov-Modelle dienen zur Lösung verschiedener Mustererkennungsprobleme wie der automatischen Sprach- und Schrifterkennung oder der Analyse biologischer Sequenzen. Der theoretische Rahmen der Modellbildung und die praxisrelevanten Algorithmen werden ausführlich dargestellt. Mit diesem Lehrbuch gelingt sowohl Studierenden der Informatik als auch Entwicklern und Forschern im Bereich Mustererkennung der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.

Table des matières

1 Einleitung.- 1.1 Thematischer Kontext.- 1.2 Funktionsprinzipien von Markov-Modellen.- 1.3 Zielsetzung und Aufbau.- 2 Anwendungen.- 2.1 Sprache.- 2.2 Schrift.- 2.3 Biologische Sequenzen.- 2.4 Ausblick.- I Theorie.- 3 Grundlagen der Statistik.- 4 Vektorquantisierung.- 5 Hidden-Markov-Modelle.- 6 n-Gramm-Modelle.- II Praxis.- 7 Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten.- 8 Konfiguration von Hidden-Markov-Modellen.- 9 Robuste Parameterschätzung.- 10 Effiziente Modellauswertung.- 11 Modellanpassung.- 12 Integrierte Suchverfahren.- III Systeme.- 13 Spracherkennung.- 14 Schrifterkennung.- 15 Analyse biologischer Sequenzen.

A propos de l'auteur

Dr.-Ing. habil. Gernot A. Fink, Universität Bielefeld

Résumé

Mustererkennung bildet die Grundlage für die Lösung verschiedener Problembereiche in der Informatik. Spracherkennung, Schrifterkennung, Analyse biologischer Sequenzen: Mit diesem Lehrbuch gelingt Studierenden der Informatik der fundierte Einstieg in Theorie und Praxis.

Préface

Spracherkennung - Schrifterkennung - Analyse biologischer Sequenzen

Commentaires des clients

Aucune analyse n'a été rédigée sur cet article pour le moment. Sois le premier à donner ton avis et aide les autres utilisateurs à prendre leur décision d'achat.

Écris un commentaire

Super ou nul ? Donne ton propre avis.

Pour les messages à CeDe.ch, veuillez utiliser le formulaire de contact.

Il faut impérativement remplir les champs de saisie marqués d'une *.

En soumettant ce formulaire, tu acceptes notre déclaration de protection des données.