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丛书编者的前言1

第一章 引言1

1.1 背景1

1.2 模式和模式类1

序言2

符号表4

1.3 研究模式识别的方法7

1.3.1 决策理论方法7

1.3.2 句法分析方法8

1.4 模式识别系统的基本原理10

参考文献11

1.5 小结11

第二章 形式语言基础12

2.1 引言12

2.2 串文法和语言12

2.2.1 初步定义12

2.2.2 文示的类型17

2.3 模式语言和文法的例子20

2.3.1 染色体文法20

2.3.2 图形描述语言22

2.4 等价的上下文无关文法28

2.4.1 无循环的文法28

2.4.2 没有无用符号或产生式的文法31

2.4.3 具有标准形产生式的文法32

2.5 句法引导的翻译36

2.6 确定的，不确定的和随机的系统39

2.7 小结40

参考文献40

第三章 高维文法41

3.1 引言41

3.2 树文法41

3.2.1 定义41

3.2.2 扩展树文法43

3.3 网文法46

3.3.1 图论中的某些概念46

3.3.2 网文法47

3.3.3 几个例子48

3.4.2 几个例子51

3.4 交织文法52

3.4.1 结构方法52

3.5 形状文法58

3.6 小结60

参考文献60

第四章 句法结构的识别和翻译61

4.1 引言61

4.2 串语言识别器61

4.2.1 有限自动机61

4.2.2 下推自动机67

4.3 句法引导的简单翻译自动机73

4.3.1 有限翻译器74

4.3.2 下推变换器79

4.4 串语言分析84

4.4.1 引言84

4.4.2 句法分析84

4.4.3 库克--杨格--卡塞米分析算法87

4.4.4 转移图方法88

4.4.5 算子优先文法91

4.5 有缺陷串的识别94

4.6 树自动机100

4.6.1 简单说明101

4.6.2 一个例子102

4.7 小结110

参考文献111

第五章 随机文法，语言及识别器112

5.1 引言112

5.2 随机文法与语言112

5.3 随机上下文无关文法的相容性116

5.3.1 线性文法的相容性116

5.3.2 非线性文法的相容性119

5.4 随机识别器120

5.4.1 随机有限自动机120

5.4.2 随机下推自动机127

5.5 随机句法引导的翻译器129

5.6 适于处理普符号的修正库克--杨格--卡塞米分析算法133

5.7 小结136

参考文献137

第六章 文法推断138

6.1 引言138

6.2 正则文法的推断138

6.2.1 借助于教师的推断138

6.2.2 以发现R？集中串的迭代规则为基础的推断142

6.2.3 通过综合有限自动机进行推断143

6.3.1 借助于教师的推断147

6.3 上下文无关文法的推断147

6.3.3 中枢文法的推断153

6.4 树文法的推断155

6.4.1 预备定义155

6.4.2 推断方法158

6.4.3 例161

6.5 随机文法的推断166

6.5.1 学习产生式概率166

6.5.2 随机有限自动机的推断170

6.6 小结173

参考文献173

参考文献174

译名对照表181