模式识别及应用 教学大纲

《数据库原理及应用》教学大纲.

《数据库原理及应用》教学大纲 课程编号： 课程英文名称：Principle And Application of Database 课程类别：专业基础课程课程性质：必修课 学分： 3.5 总学时：64 理论学时：48 实验学时：16 开课对象：计算机应用与维护（专科） 开课分院、系：电子信息分院，计算机系 一、课程的性质、目的和任务 数据库是当前计算机领域中应用最广泛、发展最迅速的技术，数据库原理与应用课程是计算机相关专业的专业基础课。本课程的任务是培养学生数据库技术的综合应用能力。本课程主要介绍数据库的基本概念、数据模型，SQL语言，关系数据库及关系数据库理论、数据库设计方法，数据库保护以及SQL Server关系数据库系统的应用。通过本课程的学习，使学生掌握数据库的基本理论和数据库的应用技术，为后续课程学习以及今后从事数据库系统的开发打下一定的基础。 二、先修课程及预备知识 先修课程：计算机文化基础、程序设计语言 三、课程内容、基本要求及学时分配 1.数据库系统基本概念（4学时） [1]基本概念 [2]数据库技术及发展 [3]数据库系统的结构 基本要求： ①了解数据库技术的发展情况，理解数据库系统的结构。 ②掌握数据库的基本概念。 2.数据模型与概念模型（4学时） [1]信息的三种世界 [2]概念模型 [3]数据模型 基本要求： ①了解信息的三种世界，深刻理解概念模型和数据模型。 ②掌握概念模型和数据模型的表示方法。 3.关系数据库（4学时） [1]关系模型及其定义 [2]关系代数 基本要求： ①了解关系模型的数据结构，关系模型的完整性约束。 ②掌握关系代数的运算方法。

软件工程课程教学大纲

《软件工程》课程教学大纲 （Soft Engineering） 课程编号： 学分：3 学时：48 （其中：讲课学时：42 实验学时：上机学时：6 ）先修课程：C语言程序设计、数据结构与算法、计算机网络、数据库原理与应用、操作系统 后续课程：面向对象程序设计、信息工程监理、信息系统测评技术、软件工程实训 适用专业：计算机相关专业 开课部门：专业数学教研室 一、课程教学目的和课程性质 《软件工程》是信息与计算机科学专业本科学生的专业选修课，是一门综合性和实践性很强的课程。本课程主要介绍如何把工程化的思想和技术应用于软件系统的开发过程，以及在软件开发过程中必须遵循的基本原理、方法和工程标准。通过教学，使学生对软件生产工程化的具体思想、要求和方法均有较全面的了解, 为今后独立从事软件系统的开发打下相应的工程基础。 二、课程的主要内容及基本要求 第1单元软件工程学概述（3学时） [知识点] 软件的发展过程、软件危机、软件工程及开发方法。 [重点] 软件工程的基本概念、软件工程学的基本内容和软件生命周期中各阶段的基本任务。 [难点] 软件过程模型 [基本要求] 1、识记：软件、软件危机、软件工程、软件工程方法学； 2、领会：软件工程过程模型的定义及其特点； 3、简单应用：软件危机的产生原因； 4、综合应用：解释软件工程产生的原因，结合不同的软件特点对其开发应

当采用的软件过程模型。 [考核要求] 1、软件工程的定义； 2、软件生命周期的定义及其各个开发阶段的任务； 3、软件工程方法学定义及经典软件过程模型。 第2单元可行性研究（5学时） [知识点] 可行性研究的主要内容、任务及研究过程，系统流程图、数据流图、数据字典。 [重点] 系统流程图、数据流图的画法。 [难点] 可行性研究中的上层数据流图的构成方法。 [基本要求] 1、识记：可行性研究的主要内容、任务； 2、领会：如何画出所需的系统流程图； 3、简单应用：分析所需的数据字典并根据数据字典定义方法定义相关词条； 4、综合应用：在可行性研究过程中分析系统流程图，总结其数据字典，画出上层的数据流图。 [考核要求] 1、可行性研究的主要内容、任务； 2、数据流图的定义及画法，能够分析并画出可行性研究中的上层数据流图； 3、数据字典的组成及其符号定义方法。 第3单元需求分析（5学时） [知识点] 需求分析的任务、与用户沟通获取需求的方法、分析建模与规格说明、实体—联系图、状态转换图、其他图形工具、数据规范化。 [重点] 实体-联系图的概念及画法、状态转换图的定义及画法和常用图形工具的使用方法。 [难点]

天津大学模式识别2课程教学大纲

天津大学《模式识别2》课程教学大纲 课程代码：2160265 课程名称：模式识别2 学 时： 20 学 分： 1 学时分配： 授课：12 上机：8 实验： 实践： 实践（周）： 授课学院： 计算机学院 适用专业： 计算机科学与技术 先修课程： 高等数学，线性代数，概率统计 一．课程的性质与目的 本课程讲授模式识别的基本理论与基本方法。具体介绍模式识别问题定义，贝叶斯分类器，错误率估计，概率密度估计，窗方法，线性判别分类器，多类别分类，紧邻法，支持向量机，人工神经网络，分类树，K均值聚类，分级聚类等基础模式识别算法的理论和实际使用方法。 二．教学基本要求 要求学生了解模式识别的基本理论，掌握基本算法原理，能够根据给出的数据和要求，选择合适的算法，使用现有的软件解决模式识别的模型训练，测试，性能评价问题。 三．教学内容 第一章：模式识别的问题定义与数据收集 介绍模式识别的问题定义方法，数据形式，模型形式，并指导学生进行一次实际的数据收集。 实践内容：收集包括身高，体重，性别三个维度的数据，并按照模式识别的数据要求进行整理 第二章：贝叶斯分类器及其性能评价 介绍贝叶斯分类器，两种错误的概念及其估计，证明最小错误率分类器，介绍概率密度估计的基本理论，窗估计方法，介绍性能评价体系，交叉验证的概念，过学习的概念，推广性的概念。 实践内容：利用第一章中收集的数据，建立贝叶斯分类器并进行性能评价。

第三章：线性分类器 介绍线性分类器的基本理论，Fisher线性判别器，线性分类器的性能评价。 实践内容：利用第一章的数据，建立Fisher线性分类器，并进行性能评价。 第四章：人工神经网络和支持向量机简介 介绍人工神经网络的基本概念和算法，反向传播（BP）训练算法，支持向量机基本概念和算法。简单介绍统计机器学习理论（SLT）的最基本概念：VC维，泛化能力，模型选择定理。 实践内容：利用第一章中的数据，建立人工神经网络和支持向量机模型，并进行性能评价。 第五章：紧邻法 介绍紧邻法的基本理论和方法，紧邻法的错误率边界定理，紧邻法的实现技术，紧邻法在应用上的优势与局限，稀疏性问题。 实践内容：利用第一章中的数据，建立紧邻法分类模型并进行性能评价 第六章：分类树 介绍分类树的基本理论和方法，介绍C4.5算法的理论与实现。 实践内容：利用第一章中的数据，建立分类树模型并进行性能评价。 第七章：聚类 介绍聚类与无监督学习的基本理论和方法，介绍K均值聚类，分级聚类的理论与实现。简单介绍K均值聚类算法的局限和改进算法。简单介绍半监督学习的基本方法。 实践内容：利用第一章中的数据，建立聚类模型，并进行模型评价 第八章：分类器组合与在线算法 介绍分类器组合的基本理论和基本算法，介绍Logistic和semi-logistic 回归技术,AdaBoost技术，Bagging和BootStrap技术，介绍模型训练的在线算法的基本概念和实现算法在线化的基本方法。 实践内容：利用第一章中的数据，建立组合分类器，并进行模型评价 四．学时分配

模式识别的研究现状与发展趋势

模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，

数据库应用技术——SQL Server 2008 R2-教学大纲

《SQL Server数据库技术及应用 （2008 R2）》 课程大纲

目录 一、课程的性质与作用 (1) 1.课程的性质 (1) 2.课程的作用 (2) 二、课程目标 (3) 1.能力目标 (3) 2.知识目标 (4) 3.素质目标 (4) 三、课程的教学内容、学时分配及教学形式 (5) 四、课程教学设计指导框架 (6) （一）设计学习情境 (6) 1.学习情境1—教务管理信息系统的数据库开发与维护 (6) 2.学习情境2—图书管理信息系统的数据库开发与维护 (7) 3.学习情境3—企/事业管理信息系统的数据库开发与维护 (8) （二）设计教学单元 (9) 1.学习情境1的单元教学目标与结果形式 (10) 2.学习情境2的单元教学目标与结果形式 (12) 3.学习情境3的单元教学目标与结果形式 (14) 五、课程教学条件 (15) （一）教学团队的基本要求 (15) 1.课程教学团队规模 (15) 2.课程负责人要求 (15) 3.任课教师专业背景及能力要求 (15) 4.兼职教师要求 (15) （二）教学硬件环境基本要求 (15) （三）教学资源基本要求 (16) 1.以案例和项目为载体的主教材 (16) 2.以工作过程为导向的配套教学资源 (16) 3.本课程的省级精品课程网站 (17) 4.推荐参考书 (17) 5.推荐参考网站 (17) 六、其他说明 (18)

（一）学生学习基础要求 (18) （二）校企合作方式 (19) （三）教学模式建议 (19) 1.教学形式 (19) 2.教学方法 (21) 3.教学手段 (21) 4.组织安排 (22) 5.考核评价 (22)

模式识别的应用

模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。//https://www.360docs.net/doc/1117287984.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这 种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实

身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。

《行业应用软件》课程教学大纲

GDOU-B-11-213《行业应用软件》课程教学大纲 课程简介 教学内容 本课程讲解行业应用软件开发的基本概念、原则和业务流程，通过档案、教务、学生、酒店、图书、考勤、工资、库房管理等软件开发项目的实践，训练学生掌握行业软件开发的工程化思想、方法和技术。 课程以Delphi和Rose软件结合的方式阐述开发行业软件项目的整个过程。介绍了开发软件项目的Rose建模；后台数据库设计与实现；前台应用程序窗体设计、页面设计以及代码设计等等开发技术和方法，通过档案、教务、学生、酒店、图书、考勤、工资、库房管理等软件开发项目案例开发过程的详细分析和引导，使学生熟练掌握使用软件开发设计工具开发行业应用软件系统的方法和技术。 修读专业：软件工程：信息系统方向 先修课程：数据库原理、软件工程、软件构造、软件设计、软件需求/系统分析 教材：《Delphi 7.0+Rose项目开发实践》吕伟臣周涛科学出版社 课程大纲 一、课程的性质与任务： 本课程是软件工程-信息系统方向的方向选修课。主要讲解行业应用软件开发的基本概念和原则，通过大量软件开发项目案例的学习，训练学生掌握行业软件开发的工程化思想、方法和技术。 课程以Delphi和Rose软件结合的方式阐述开发行业软件项目的整个过程。内容包含软件项目的Rose建模；后台数据库设计与实现；前台应用程序窗体设计、页面设计以及代码设计等等。通过档案、教务、学生、酒店、图书、考勤、工资、库房管理等软件开发项目案例开发过程的详细分析和引导，使学生熟练掌握使用软件开发设计工具开发行业应用软件系统的方法和技术。 二、课程的目的与基本要求： 通过对档案、教务、学生、酒店、图书、考勤、工资、库房管理等软件开发项目案例开发过程的详细分析和训练，学生能够熟练使用流行的软件开发设计工具开发具体的行业应用软件系统。为学生今后从事具体行业的软件分析、设计和开发打下坚实的基础。

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；

数据库原理及应用教学大纲

数据库原理及应用教学大纲 课程名称：数据库原理及应用I 适用专业：成人教育学生 一、课程性质与教学目的 数据库技术是计算机科学中发展最快的领域之一，也是应用最广的技术之一，它已成为计算机信息系统与应用系统的核心技术和重要基础。 本课程是计算机专业的必修课程。通过本课程的学习，使学生理解数据库系统的基本原理：包括数据库的一些基本概念，各种数据模型的特点，关系数据库基本概念，SQL 语言，关系数据理论，数据库的设计理论。掌握数据库应用系统的设计方法、了解数据库技术的发展动向，以指导今后的应用。 二、本课程的相关课程 数据库系统是信息系统的基础，数据库技术是计算机信息系统和应用系统实现的关键技术。目前它已成为一门科学。 计算机文化基础、高级语言程序设计、操作系统、数据结构与算法等课程为本门课程的先修课程，在不同的方面为本门课程打下相关的知识基础。 学习了本门课程，掌握相关知识和技能，又为进一步进行其他课如软件工程、数据库应用系统开发，信息系统分析与设计等提供了相关的知识基础。 三、本课程的基本内容及要求 （一）基本内容 本课程主要介绍：数据库技术的基础知识、关系数据模型、关系数据库标准语言SQL、DBMS实例及SQL的高级应用、关系数据库理论、数据库系统保护技术(数据库恢复技术、并发控制、数据库的安全性、数据库的完整性)、数据库技术的新发展以及数据库设计等内容。 （二）基本要求 知识方面：1.数据库技术基础知识、关系数据模型 2.关系数据库标准语言SQL语法 3.关系数据理论、关系规范化理论 4.数据库恢复技术、并发控制、数据库的安全性、完整性以及数据库技术的 新发展等内容。 5.数据库设计

办公软件高级应用教学大纲

《办公软件高级应用》教学大纲适用专业：全院各专业课程性质：必修 总学时数：72其中实验学时：36开课学期：2 大纲执笔人：大纲审核人： 一、课程的性质 本课程的主要教授对象是学院所有专业的学生，它是一门公共必修课程，该课程是让学习者在已经学习了《计算机应用基础》课程的基础下，来进一步学习Office办公软件的高级应用，了解掌握三个领域（Word、Excel、PowerPoint）的深层次知识。本课程着重于办公软件Office的应用，强调了实用性和可操作性，也强调了知识性和系统性。其任务是使学生更进一步的掌握Microsoft Office套装软件的熟练运用，提高计算机的实际操作能力。 二、教学目标 随着日常工作信息化程度的日益提高，文档、数据处理已经成为高校毕业生应当具备的一项基本技能。开设《办公软件高级应用》课程，主要目的是让学生能够与时俱进地在实际办公环境中开展具体应用，更贴近岗位实际应用操作，让学生掌握更加专业、娴熟的办公技能和具备较强的信息处理能力，增强学生职场竞争力，为培养适应我省经济社会发展需要的高素质应用技能型人才奠定基础。使学生掌握Office办公软件的高级操作和应用，在已学的计算机知识下，能更进一步的去提高自身的计算机操作能力和办公软件综合运用能力。 三、课程教学学时分配与结业标准

四、课程教学内容 第一章计算机基础知识（4学时） 1、课程内容 ⑴计算机的发展简史。 ⑵计算机的特点及应用。 ⑶计算机系统的组成。 ⑷微型计算机及操作系统。 ⑸计算机的基本工作原理。 ⑹计算机内部表示信息的方法。 ⑺多媒体技术。 ⑻信息安全及计算机病毒。 ⑼程序设计与程序设计语言。 2、重点、难点 ⑴教学重点：微机系统构成 ⑵教学难点：数制和信息编码 3、基本要求 ⑴了解计算机的发展史、硬件配置、外部设备的使用方法及软件系统的基本概念。 ⑵理解计算机中数制和编码的特点、二进制、八进制、十六进制的进位、位权的概念 ⑶理解和掌握微型计算机的系统构成。 (4) 掌握二进制、八进制、十六进制间的转换规则及方法。 第二章 Word 2010高级应用（20学时） 1、课程内容 （1）认识 Word 2010 (2) 导航窗口 （3）长文档编辑 （4）域 （5）宏 （6）邮件合并 （7）窗体控件

图像处理与分析-本科课程教学大纲

华南理工大学本科课程教学大纲基本格式 《图像处理与分析技术》教学大纲 总学时：54 理论课学时：48 实验课学时：6 一、课程的性质 人类从外接获得的信息约有75%是从图像中获得的。随着计算机技术的高速发展,数字图像技术今年来得到极大的重视和长足的进展，并已在科学研究、军事、遥感、天文、地质、工业生产、医疗卫生、教育、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展、改善人们的生活水平起到了重要的作用。本课程介绍图像处理和分析的基本原理、典型方面和实用技术。通过本课程的学习，较为全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。为将来应用于实际和进行科学研究打下良好的基础。本课程适合相关专业的大学本科高年级学生和研究生学习。 二、课程的目的与教学基本要求 教学目的：使学生对图像处理与分析的理论和技术有较全面的了解和掌握。 基本要求：通过本课程学习，掌握基本概念和原理，应用其中的理论和方法解决问题。 三、课程适用专业 信号与信息处理、通信与信息系统、计算机应用技术、生物医学工程等 四、课程的教学内容、要求与学时分配 1．理论教学部分： 第一章绪论(2学时) 图像处理和分析系统介绍,数字图像的数学描述. 第二章图像和视觉基础(2学时) 1亮度视觉 2颜色视觉 第三章图像变换(4学时) 1.傅立叶变换和性质 2.图像变换的通用公式 3.其它可分离图像变换、离散余弦变换、沃尔什-哈德码变换 4 霍德林变换

第四章图像增强(6学时) 1.图像的对比度增强 2.图像的噪声平滑滤波 3.图像的边缘 第五章图像恢复和重建(6学时) 1.图像退化模型 2.常用频域和空域复原方法 3.投影重建 第六章图像编码(6学时) 1.基本概念-图像的信息熵值,数据冗余,图像编码模型 2.哈夫曼编码技术 3.预测编码 4.变换编码 5.国际标准简介 第七章图像分割 1.阈值法 2.区域生长,分裂合并 3.边缘检测 4.二值图像处理方法 第八章.图像目标的表达和描述(6学时) 1.边界表达 2.区域的几何特征 3.区域的纹理特征 第九章.模式识别方法简介(4学时) 1.统计模式识别方法 2.句法模式识别方法 3.模糊集合识别方法 2．实验教学部分（课内共6学时，未计课外实验时间）1）DFT、DCT正反变换实现 2）直方图均衡、直方图规定化、时域模板处理、频域高低通滤波3）去运动模糊、去失焦、逆滤波、维纳滤波 4）DPCM编码、游程编码、HUFFMAN编码 5）目标描述与识别(分割、描述、识别)

《数据库应用技术》教学大纲

数据库应用技术》教案大纲 适用专业 ： 高职计算机应用技术 学时学分 ： 48 学时， 3 学分 课程类型 ： B 类（理论 +实践）课 课程性质 ： 必修课 课程编号 ： 20302600 执笔人 ： 蔡贵荣 审定人 ： 蔡江云 编撰日期 ： 2009 年 8 月修订 、课程性质和任务 本课程是 B 类（理论 +实践）课， 3 学分，计划 48 学时，其中实践 24 学时，占总学时 50%，是高职计算机应用技术专业学生的职业技能课。 本课程的任务是介绍数据库的基本知识、 SQL Server 数据库管理与开发的基本技能和实际 应用案例。通过本课程的学习，学生应掌握 SQL Server 2005 的实用技术、掌握 T-SQL 编程技 术、掌握数据完整性和数据安全性的技术、掌握数据库常规管理技术，从而使学生能够独立完 成数据库工程的分析和设计，并运用所学到的知识开发实际的数据库工程。 、教案内容和要求 第 1 单元 SQL Server 2005 基础知识 教案内容： 1.1SQL Server 2005 概述 SQL Server 2005 的体系结构 数据库和数据库对象 SQL Server 2005 1.2SQL Server 2005 SQL Server 2005 SQL Server 2005 Microsoft SQL Server 的安装 1.3SQL Server 2005 的配置 注册服务器 配置服务器选项 1.4SQL Server Management Studio 教案要求： 1. 了解 Microsoft SQL Server 2005 2. 了解 Microsoft SQL Server 2005 3. 理解 SQL Server 体系结构的特点和 数据库引擎的作用 4. 理解数据库和组成数据库的各种对象的类型和作用 5. 熟练掌握 SQL Server Management Studio 工具的使用 第 2 单元数据库对象建立与维护 教案内容： 2.1 数据库 数据库的基本概念 数据库的创建 数据库的修改 删除数据库 2.2 表 表的数据类型 创建表 创建约束 向表中添加数据 查看表 修改、删除表 的特点 的安装 版本的特点 的运行环境要求 管理工具的使用 的特点 的安装和配置

应用软件课程教学大纲

《应用软件》课程教学大纲 课程名称：应用软件 / Application Software 课程代码：030524 学时：48 学分：3 讲课学时：30 上机/实验学时： 16 考核方式：考查先修课程：高等数学线性代数概率统计 适用专业：信息管理专业 开课院系：管理学院信息管理与信息系统系 教材： 刘卫国陈昭平张颖.MATLAB程序设计与应用.高等教育出版社.2002 主要参考书： 1．石博强、滕贵法．MATLAB数学计算范例教程.中国铁道出版社.2004 2．孙祥、徐流美、吴清．MATLAB7.0基础教程．清华大学出版社.2005 3．崔怡．MATLAB5.3实例详解．航空工业出版社．2000 4．程卫国、冯峰、姚东．MATLAB5.3应用指南．人民邮电出版社．1999 一、课程的性质和任务 《MATLAB程序设计与应用》是为管理学院各专业同学开设的一门选修课，使同学在本科期间掌握一个用计算机解决实际问题，构建数学模型，进行系统仿真的工具。本课程是一门实践性应用性非常强的课程，要求学生要理论联系实际，在掌握熟悉MATLAB应用程序基本应用后，重点应放在与其他实际问题的结合应用能力上。 二、教学内容和基本要求 第1章MATLAB概述 1.l MATLAB的发展 1.2 MATLAB的主要功能 l.3 MATLAB系统的运行环境与安装 l.4 MATLAB系统的启动与退出 1.5 MATLAB命令窗口 1.6 MATLAB文件管理 1.7 MATLAB帮助系统 1.8 MATLAB功能演示 第2章MATLAB数据 2.1 MATLAB数据的特点 2.2变量和赋值 2.3 MATLAB矩阵 2.4 MATLAB运算 2.5字符串 2.6结构和单元 第3章MATLAB程序设计 3.l M文件

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

《数据库应用》课程教学大纲

《数据库应用》课程教学大纲 课程类别：专业核心课 适用专业：经济信息管理/工商企业管理/会计/市场营销 适用层次：高起专 适用教育形式：网络教育/成人教育 考核形式：考试 所属学院：经济管理学院 先修课程：无 一、课程简介 本课程是一门专业课程。主要讲述数据处理的方法和相关技术。具体包括数据库的概念、关系的结构、表的形成、表单的制作和数据的分析管理。 二、课程学习目标 数据库应用领域已从数据处理、事务处理、信息管理扩大到计算机辅助设计、人工智能、信息系统等更广阔的应用领域。本课程面向实际应用，研究如何存储、使用和管理数据，有较强的理论性和实用性。本课程旨在介绍数据库系统以及关系数据库系统的基本概念、基础理论以及相关知识，同时，系统讲述数据库设计理论和数据库系统的安全性、完整性、并发控制等相关概念和技术，为学生全面了解数据库技术在管理信息系统中的应用，运用数据库技术从事信息管理，开发、运行和维护管理信息系统打下坚实的基础。 三、课程的主要内容及基本要求 （一）理论学时部分 第一章数据库系统基础 『知识点』 数据库基本概念；数据库技术的产生和发展；数据库管理系统的功能；数据库管理系统的组成；数据库应用系统的体系结构；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模

型。 『重点』 数据库管理系统的功能和组成；数据库应用系统的三级数据模式；概念模型与数据模型。 『难点』 三级数据模式；概念模型与数据模型。 『基本要求』 1、识记：数据库、DBMS、数据模型。 2、领会：DBMS的功能与组成；三级模式结构如何保证数据与程序的独立性；建立数据模型的意义。 3、简单应用：要求学生能正确认识管理需求，并用概念模型表达。 第二章关系数据库 『知识点』 关系数据结构及性质；关系的完整性；关系代数。 『重点』 关系数据结构。 『难点』 关系数据结构；主键约束、外键约束。 『基本要求』 1、识记：关系数据结构的定义和相关基本概念；关系的性质；完整性约束；关系代数运算。 2、领会：关系模型与集合代数的关系；关系操作语言。 3、简单应用：要求学生正确认识关系的候选键、主码、外码、主属性。

办公软件初级应用教学大纲

附件1：浙江传媒学院课程教学大纲编制审批表课程名称办公软件高级应用课程编号 课程性质□大学通识教育课（必修）；□大学通识教育课（选修）； □学科类基础平台课；□专业课 适用专业全校各专业 编制类别 □新开课程大纲制定； □已有课程大纲修订 执笔人 （签名） 危烽 教研室 审核意见 负责人签字：年月日 系审批 意见 负责人签字：年月日 课程归口 学院意见 负责人签字：（公章）年月日学生所在 学院意见 负责人签字：（公章）年月日 报教务处备案情况备案日期： 经手人签字： 、 管 路 敷 设 技 术 通 过 管 线 不 仅 可 以 解 决 吊 顶 层 配 置 不 规 范 高 中 资 料 试 卷 问 题 ， 而 且 可 保 障 各 类 管 路 习 题 到 位 。 在 管 路 敷 设 过 程 中 ， 要 加 强 看 护 关 于 管 路 高 中 资 料 试 卷 连 接 管 口 处 理 高 中 资 料 试 卷 弯 扁 度 固 定 盒 位 置 保 护 层 防 腐 跨 接 地 线 弯 曲 半 径 标 等 ， 要 求 技 术 交 底 。 管 线 敷 设 技 术 中 包 含 线 槽 、 管 架 等 多 项 方 式 ， 为 解 决 高 中 语 文 电 气 课 件 中 管 壁 薄 、 接 口 不 严 等 问 题 ， 合 理 利 用 管 线 敷 设 技 术 。 线 缆 敷 设 原 则 ： 在 分 线 盒 处 ， 当 不 同 电 压 回 路 交 叉 时 ， 应 采 用 金 属 隔 板 进 行 隔 开 处 理 ； 同 一 线 槽 内 强 电 回 路 须 同 时 切 断 习 题 电 源 ， 线 缆 敷 设 完 毕 ， 要 进 行 检 查 和 检 测 处 理 。 、 电 气 课 件 中 调 试 对 全 部 高 中 资 料 试 卷 电 气 设 备 ， 在 安 装 过 程 中 以 及 安 装 结 束 后 进 行 高 中 资 料 试 卷 调 整 试 验 ； 通 电 检 查 所 有 设 备 高 中 资 料 试 卷 相 互 作 用 与 相 互 关 系 ， 根 据 生 产 工 艺 高 中 资 料 试 卷 要 求 ， 对 电 气 设 备 进 行 空 载 与 带 负 荷 下 高 中 资 料 试 卷 调 控 试 验 ； 对 设 备 进 行 调 整 使 其 在 正 常 工 况 下 与 过 度 工 作 下 都 可 以 正 常 工 作 ； 对 于 继 电 保 护 进 行 整 核 对 定 值 ， 审 核 与 校 对 图 纸 ， 编 写 复 杂 设 备 与 装 置 高 中 资 料 试 卷 调 试 方 案 ， 编 写 重 要 设 备 高 中 资 料 试 卷 试 验 方 案 以 及 系 统 启 动 方 案 ； 对 整 套 启 动 过 程 中 高 中 资 料 试 卷 电 气 设 备 进 行 调 试 工 作 并 且 进 行 过 关 运 行 高 中 资 料 试 卷 技 术 指 导 。 对 于 调 试 过 程 中 高 中 资 料 试 卷 技 术 问 题 ， 作 为 调 试 人 员 ， 需 要 在 事 前 掌 握 图 纸 资 料 、 设 备 制 造 厂 家 出 具 高 中 资 料 试 卷 试 验 报 告 与 相 关 技 术 资 料 ， 并 且 了 解 现 场 设 备 高 中 资 料 试 卷 布 置 情 况 与 有 关 高 中 资 料 试 卷 电 气 系 统 接 线 等 情 况 ， 然 后 根 据 规 范 与 规 程 规 定 ， 制 定 设 备 调 试 高 中 资 料 试 卷 方 案 。 、 电 气 设 备 调 试 高 中 资 料 试 卷 技 术 电 力 保 护 装 置 调 试 技 术 ， 电 力 保 护 高 中 资 料 试 卷 配 置 技 术 是 指 机 组 在 进 行 继 电 保 护 高 中 资 料 试 卷 总 体 配 置 时 ， 需 要 在 最 大 限 度 内 来 确 保 机 组 高 中 资 料 试 卷 安 全 ， 并 且 尽 可 能 地 缩 小 故 障 高 中 资 料 试 卷 破 坏 范 围 ， 或 者 对 某 些 异 常 高 中 资 料 试 卷 工 况 进 行 自 动 处 理 ， 尤 其 要 避 免 错 误 高 中 资 料 试 卷 保 护 装 置 动 作 ， 并 且 拒 绝 动 作 ， 来 避 免 不 必 要 高 中 资 料 试 卷 突 然 停 机 。 因 此 ， 电 力 高 中 资 料 试 卷 保 护 装 置 调 试 技 术 ， 要 求 电 力 保 护 装 置 做 到 准 确 灵 活 。 对 于 差 动 保 护 装 置 高 中 资 料 试 卷 调 试 技 术 是 指 发 电 机 一 变 压 器 组 在 发 生 内 部 故 障 时 ， 需 要 进 行 外 部 电 源 高 中 资 料 试 卷 切 除 从 而 采 用 高 中 资 料 试 卷 主 要 保 护 装 置 。

模式识别及应用--教学大纲

《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号：40021340 英文名称：Pattern Recognition and Its Applications 适用专业：电子信息工程 责任教学单位：电子工程系电子信息 教研室 总学时：32 学分：2 考核形式：考查 课程类别：专业课 修读方式：必修 教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 （1）Bayes法则 （2）Bayes风险 （3）基于Bayes法则的分类器 （4）最小最大决策 （5）Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 （1）正态密度函数 （2）正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 （1）基于最近邻规则的试探法 （2）最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 （1）K均值算法 （2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。

软件工程教学大纲

《软件工程》教学大纲 前言 软件工程”是面向高年级计算机软件与应用学生的专业限选课程。本课程介绍了在软件开发与维护过程中应用软件工程方法的必要性和迫切性，介绍了软件工程的基本原理、概念与技术方法。在让学生了解有关知识与方法的同时，采用实践相配合的方式提高学生对专业知识的综合应用能力与技能，使学生在接收理论知识的基础上提高并加强工程化知识与实践知识的教育，为学生在今后工作中从事计算机大规模软件开发与维护打下扎实的基础。 教学目的要求和容 绪论 [目的要求] 1．了解软件工程的相关语境 2．理解与计划、管理和控制软件开发项目的人员相关的主题 3．掌握传统软件工程的分析、设计和测试方法 4．掌握跨越整个软件工程过程的面向对象方法 [教学容] 1．产品和过程， 2．管理软件项目 3．传统软件工程方法 4．面向对象软件工程 第一部分产品和过程

第一章产品 [目的要求] 1．理解什么是计算机软件的概念 2．了解为什么我们要努力建造高质量的基于计算机的系统3．掌握关于软件仍存在什么样的神话 [教学容] 1．计算机软件的概念 2．软件的特征、软件的应用 3．软件危机 4．软件神话 第二章过程 [目的要求] 1．掌握什么是计算机过程 2．了解是否存在一般性的方法评价一个过程的质量 3．掌握软件开发中可以应用什么过程模型 4．了解线性过程模型和迭代过程模型有什么区别 5．掌握各种模型的优点和缺点 [教学容] 1．软件工程：一种层次化技术 2．软件过程 3．软件过程模型 4．线性顺序模型

5．原型实现模型 6．RAD模型 7．演化软件过程模型 8．基于构件的开发（自学） 9．形式化方法模型（自学） 10．第四代技术（自学） 11．过程技术（自学） 12．产品和过程（自学） 第二部分管理软件项目 第三章项目管理的概念 [目的要求] 1．理解在一个软件项目中为什么必须对人员、问题和过程进行管理2．了解W5HH原则 [教学容] 1．管理的谱系 2．人员 3．产品 4．过程 5．项目 6．W5HH原则 7．关键实践（自学）