《主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用：基于MATLAB或C++语言的实现》较系统全面地介绍了多元统计学中非常重要、非常基础的主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用，包括基本理论、方法和应用案例。
　　《主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用：基于MATLAB或C++语言的实现》共6章，主要内容为：基于多元统计学的模式识别方法综述、主成分分析在人脸识别中的应用、主成分分析在火焰燃烧状态识别中的应用、主成分分析在图像压缩中的应用、基于主成分分析的NO。排放异常在线诊断、双主元的动态核方法在TE化工过程故障诊断的应用。
　　《主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用：基于MATLAB或C++语言的实现》内容详细、实用性强，叙述深入浅出，可操作性强，理论推导具体，实现步骤细致，并给出了相应的MATLAB或c++语言代码，为广大研究工作者和工程技术人员提供了相关的案例分析。
　　《主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用：基于MATLAB或C++语言的实现》可作为高等院校计算机工程、信息工程、模式识别等专业的硕士研究生和高年级本科生的教材，也可供从事自动化领域的工程技术人员阅读和参考。

　　模式识别已经成为当今智能化时代最活跃、最受关注、最有前景的研究领域之一，已经发展成为一门独立的新学科。该学科所涉及的各种方法与基础数学中的多元统计学方法有着密切联系，而主成分分析方法及其核函数恰恰是多元统计学分析方法中解决线性和非线性模式问题最基础、最重要、最有效的理论方法之一，并且已经扩展到人工智能的各个领域。
　　本书围绕主成分分析方法及其核函数在解决不同领域模式识别问题（包括人脸识别、火焰燃烧状态识别、图像压缩、故障诊断）中所用到的不同理论过程展开详细的描述，给出了详细的实现步骤，通过案例给出具体的操作指导。
　　本书特点如下：
　　（1）针对不同的模式识别领域的问题，每章给出了相应领域的研究现状，为科研人员了解该领域的发展进程、目前主要用到的理论或技术方法提供一个总览框架。
　　（2）侧重于理论方法和具体问题的融合。理论公式的介绍强调与具体问题的结合，而不是简单的公式罗列，给出每个变量的具体物理含义及其在应用案例中的作用，具有很强的可理解性。
　　（3）针对实例介绍给出了具体案例的实现过程，叙述深入浅出、通俗易懂，设计步骤完整，可操作性强，易于迁移，并提供MATLAB或C++语言仿真程序。
　　（4）针对每一种模式识别领域问题的解决，书中分别给出了理论基础、实现步骤、编程代码。在掌握这些基本理论之后，按照实现步骤可以了解该算法的求解思路，读者可以很快熟练掌握主成分分析方法及其核函数。

前言
第1章 基于多元统计学的模式识别方法综述
1．1 模式识别综述
1．1．1 基本概念
1．1．2 发展历程
1．1．3 特点
1．1．4 模式识别的应用
1．2 状态监测与故障诊断综述
1．3 主成分分析方法
1．3．1 主成分分析方法的综述
1．3．2 主成分分析的概念
1．3．3 主成分分析的优缺点
1．3．4 主成分分析的应用
1．3．5 主成分分析的假设和局限
1．4 核主成分分析方法
1．4．1 核主成分分析的文献综述
1．4．2 核主成分分析的概念
1．5 两种常用方法的比较
参考文献

第2章 主成分分析在人脸识别中的应用
2．1 人脸识别技术的研究现状
2．2 人脸图像的预处理
2．3 人脸特征提取与识别方法
2．3．1 基于主成分分析的人脸特征提取方法
2．3．2 基于最小欧氏距离的人脸识别方法
2．4 GUI界面设计
2．5 0RL人脸数据库识别测试仿真
2．6 人脸识别实例研究
2．7 MATLAB程序代码
参考文献
……

第3章 主成分分析在火焰燃烧状态识别中的应用
第4章 主成分分析在图像压缩中的应用
第5章 基于PCA的NOx排放异常在线诊断
第6章 双主元的动态核方法在TE化工过程故障诊断的应用