模式识别及应用 教学大纲
《模式识别》课程教学大纲
《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。
二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。
课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。
模式识别课程教学大纲.doc
《模式识别》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：110441课程名称：模式识别英文名称：pattern recognition课程类别：专业选修课学时：总学时54学分：3适用对象：信息与计算科学专业本科考核方式：考查（开卷）先修课程：离散数学、高级语言程序设计、数据结构、高等数学、工程数学、数字图像处理二、课程简介模式识别诞生于20世纪20年代，随着计算机的出现，人工智能的兴起，模式识别迅速发展成为一门学科。
它所研究的理论和方法在很多技术领域中得到广泛的重视，推动了人工智能系统的发展，扩大了计算机应用的可能性。
几十年来模式识别研究取得了大量的成果在很多地方得到了成功的应用。
但是，由于模式识别涉及到很多复杂的问题，现有的理论和方法对于解决这些问题还有很多不足之处。
还有待进一步研究发展。
《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。
模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛，是计算机及其相关专业进行科学研究的基础。
这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。
为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
《Pattern recognition》is a course about classification of physical phenomenon with the help of computer, the result should best match the real matter under the condition of least probability. The theory of pattern recognition is widely used, including medicine, military affairs, etc. and it is also the base of computer speciality and other related speciality.三、课程性质与教学目的本课程一综合性学科，同时又需要一定的理论基础。
模式识别课程实验教学大纲
《模式识别》课程实验教学大纲一、制定实验教学大纲的依据根据本校《2004级本科指导性培养计划》和《模式识别》课程教学大纲制定。
二、本课程实验教学在培养实验能力中的地位和作用《模式识别》课程是电子信息专业、自动化专业教学计划一门以应用为基础的专业选修课。
是研究如何用机器去模拟人的视觉、听觉、触觉以识别外界环境的理论与方法，其主要任务是使学生获得如何对对象进行分类的有关理论和方法方面的知识。
实验课是本课程重要的教学环节,其目的是使学生掌握统计模式识别的基本分类方法的算法设计及其验证方法，通过接受设计性实验的训练，以提高学生的分析、解决问题的能力。
三、本课程应讲授的基本实验理论1、非监督参数估计的基本原理；2、比较监督参数估计、非监督参数和非参数估计三种样本集估计概率密度方法的差异；3、用Parzen窗法进行总体分布非参数估计的原理；4、Kn近邻法进行总体分布非参数估计的原理；5、感知器算法的基本思想；6、应用感知器算法实现线性可分样本的分类方法；7、高维特征空间向低维特征空间转换的Fisher准则方法。
四、实验教学应达到的能力要求1、掌握根据概率密度用MATLAB生成实验数据的原理和方法；2、掌握用Parzen窗法和Kn近邻法进行总体分布的非参数估计方法，以加深对非参数估计基本思想的认识和理解；3、通过自编程序和程序运行结果，说明Parzen窗法和Kn近邻法各自的优缺点；4、掌握根据已知类别的样本用感知准则进行线性判别函数设计的方法；5、通过编制程序，实现感知器准则算法，并实现线性可分样本的分类；6、掌握高维特征空间向低维特征空间转换的Fisher准则方法；7、通过编制程序并上机运行体会Fisher线性判别的基本思路，理解线性判别的基本思想，掌握Fisher线性判别问题的实质。
五、学时、教学文件学时：本课程总学时为32学时,其中实验为4学时，占总学时的13％。
教学文件：校编《模式识别实验指导书》；实验报告学生自拟。
模式识别教学大纲
模式识别教学大纲模式识别是利用机器模仿人脑对现实世界各种事物进行描述、分类、判断和识别的过程，是信息科学和人工智能的重要组成部分。
模式识别与我们日常生活中所用到的智能技术息息相关，小到手机上的智能语音播报，指纹匹配和人脸识别，大到自动驾驶、医学检测、智能制造都用到了模式识别的相关算法和理论。
课程概述模式识别是一门与人工智能密切相关的专业课，本课程主要系统介绍模式识别的基本理论和方法，包括：模式识别的基本理论、监督模式识别中常用的线性和非线性分类器、非监督模式识别的分类器设计方法以及特征选择和提取的方法、分类器的评价方法等。
模式识别作为一门实践性很强的学科，授课的时候采用算法的理论讲解和实验演示相结合的方法来进行。
通过本课程的学习，不仅可以系统掌握模式识别的基本知识、理论和方法，了解模式识别的发展趋势和应用领域，还能够为将来进一步深入学习和研究模式识别和人工智能打下坚实的基础，帮助我们提高解决工程问题的能力。
授课目标模式识别作为一门实践性很强的学科，授课的时候采用算法的理论讲解和实验演示相结合的方法来进行。
通过本课程的学习，可以系统掌握模式识别的基本知识、理论和方法，了解模式识别的发展趋势和应用领域，不仅能够为将来进一步深入学习和研究模式识别和人工智能打下坚实的基础，还会帮助我们提高解决工程问题的能力。
课程大纲第一章绪论第一讲模式与模式识别第二讲模式识别的主要方法第三讲模式识别系统的应用举例第四讲模式识别系统的典型构成第一章绪论部分的单元测试第二章贝叶斯决策理论第一讲贝叶斯决策基础第二讲基于最小错误率的贝叶斯决策第三讲基于最小风险的贝叶斯决策第四讲贝叶斯分类器的设计第五讲正态分布时的统计决策第六讲matlab代码演示实例贝叶斯决策理论测试（一）贝叶斯决策理论单元测试（二）第三章概率密度函数的估计第一讲最大似然估计第二讲贝叶斯估计第三讲贝叶斯学习概率密度函数的估计的单元测试第四章线性分类器第一讲引言第二讲线性判别函数的基本概念第三讲Fisher线性判别第四讲Fisher线性判别matlab演示第五讲感知器算法第六讲感知器算法实例第七讲感知器算法matlab演示第八讲最小平方误差判别关于感知器算法和最小平方误差判别的测验关于fisher线性判别准则的测验第五章非线性分类器第一讲分段线性判别函数第二讲二次判别函数第三讲神经网络的基础知识和BP神经网络第四讲神经网络参数的确定第五讲多层神经网络在模式识别中的应用方法第六讲BP神经网络的matlab实例单元测试（一）单元测试（二）单元测试（三）第六章其他分类方法近邻法的测试第一讲近邻法原理第二讲快速搜索近邻法第三讲剪辑近邻法第四讲压缩近邻法第七章决策树第一讲决策树第二讲id3算法第三讲随机森林决策树的测试第八章非监督模式识别第一讲动态聚类方法第二讲分级聚类方法非监督模式识别测试题第九章特征选择和特征提取第一讲特征选择和提取的基本概念第二讲特征选择的判据第三讲特征选择的最优和次优算法第四讲特征提取的PCA算法第五讲K-L变换第六讲特征提取的matlab演示实例特征选择的测试题目特征提取的单元测试第十章模式识别系统的评价第一讲监督模式识别中错误率的估计方法第二讲监督模式识别中的交叉验证及自举法第三讲影响分类器性能估计的其它因素第四讲非监督模式识别系统性能的评价系统评价的测试预备知识具有一定的数学基础，掌握了线性代数以及概率论与数理统计两门课程涉及到的知识，如果有人工智能的相关基础就更好了！参考资料[1] 张学工《模式识别》（第3版），清华大学出版社，2010年。
模式识别 教学大纲
模式识别教学大纲一、课程概述模式识别是一门涉及计算机科学、数学和统计学等多个领域的学科，旨在让学生了解和掌握模式识别的基本概念、原理和应用。
本课程将介绍模式识别的主要方法和技术，并通过实践案例，培养学生的模式识别能力和实践应用能力。
二、教学目标1. 理解模式识别的基本概念和原理；2. 掌握常用的模式识别方法和技术；3. 能够运用模式识别技术解决实际问题；4. 培养学生的团队合作和创新思维能力。
三、教学内容1. 引言和基本概念1.1 模式识别的定义和应用领域1.2 模式识别的相关概念：样本、特征、分类等2. 模式识别方法2.1 统计模式识别2.1.1 贝叶斯决策理论2.1.2 最大似然估计和最大后验概率估计 2.1.3 参数估计和模型选择2.2 数学模式识别2.2.1 线性回归和逻辑回归2.2.2 主成分分析和典型相关分析2.2.3 支持向量机和神经网络2.3 深度学习2.3.1 卷积神经网络2.3.2 循环神经网络2.3.3 长短时记忆网络3. 特征提取与选择3.1 特征抽取方法3.1.1 基于统计的特征提取3.1.2 基于图像处理的特征提取3.1.3 基于频域分析的特征提取3.2 特征选择方法3.2.1 信息增益和卡方检验3.2.2 嵌入式特征选择3.2.3 过滤式特征选择4. 分类与评估4.1 经典分类算法4.1.1 K近邻算法4.1.2 决策树算法4.1.3 朴素贝叶斯算法4.2 模型评估和交叉验证4.2.1 准确率、精确率、召回率和F1值 4.2.2 ROC曲线和AUC值4.2.3 K折交叉验证和留一法5. 实践案例分析5.1 图像识别5.1.1 手写数字识别5.1.2 人脸识别5.2 语音识别5.2.1 声纹识别5.2.2 语音情感识别5.3 生物信息识别5.3.1 DNA序列识别5.3.2 蛋白质结构识别四、教学方法1. 理论讲授：通过教师讲解，介绍模式识别的基本概念、原理和方法。
2. 实践操作：组织学生进行编程实践，实现模式识别算法并应用于案例分析。
《模式识别及应用》课程教学大纲
《模式识别及应用》课程教学大纲编号：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：2.0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。
本课程的主要教学方法：本课程以理论教学为主，实践教学为辅。
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。
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。
第一部分模式识别及应用概述教学重点：模式识别的概念。
教学难点：模式识别的概念。
教学要点及要求：理解模式识别系统，模式识别的应用；掌握模式识别的概念。
第二部分统计模式识别——概率分类法教学重点：概率分类的判别标准。
教学难点：概率分类的判别标准，正态密度及其判别函数。
教学要点及要求：了解密度函数的估计；理解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；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。
《模式识别原理与技术》课程大纲
《模式识别原理与技术》课程大纲课程名称（中文）：模式识别原理与技术课程名称（英文）：Pattern Recognition Principles and Techniques课程编码：Y0703034C开课单位：电气信息学院授课对象：任课教师：郑胜学时：32 学分：2 学期：2考核方式:平时成绩占百分之30，考试成绩(可开卷)占百分之70先修课程：概率论、线性代数、数字信号处理等课程简介：一、教学目的与基本要求：（150字以内）这门课的教学目的是让学生掌握模式识别的基本原理和方法。
本课程的主要任务是，通过对模式识别的基本理论和方法、应用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。
通过各教学环节，本课程应达到下列要求：认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程；理解统计分类法的基本思想，掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法；理解聚类分析的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法。
二、课程内容与学时分配1、课程主要内容：（200字以内）1)绪论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)聚类分析6)特征提取/选择7)人工神经网络及支持向量机在模式识别中的应用2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）三、实验、实践环节及习题内容与要求四、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）：1. 模式识别导论. 李金宗. 1994年. 高等教育出版社2. 模式识别. 边肇祺. 2000年1月第2版. 清华大学出版社3. Pattern Recognition（第二版）. Sergios Theodoridis. Konstantinos Koutroumbas. 机械工业出版社. 2006年撰写人：郑胜学位分委员会签字：学院主管研究生教学院长签字：。
《模式识别基础》课程教学大纲
《模式识别基础》课程教学大纲一、课程基本信息课程代码：05110359课程名称：模式识别基础课程英文名称：Pattern Recognition Fundamental课程所属单位：计算机与信息工程系信息管理与信息系统教研室课程面向专业：计算机科学与技术本科课程类型：选修课先修课程：概率统计，计算机图象处理学分：1.5总学时：30（其中理论学时：20实验学时：10）二、课程性质与目的模式识别课程是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。
本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和开展前景。
主要教学内容是统计模式识别技术，包含：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择。
模式识别中包含大量的方法，这些方法正在推动着不同领域内众多应用的开展。
一般认为模式识别方法最大的实用性在于“智能”仿真，它在我们的日常生活中随处可见。
模式识别包含由特征和属性所描述的对象的数学模型，也涉及到•般意义上对象间的相似性的抽象概念。
具体采用何种数学形式、模型和处理方法取决于所要解决问题的类型。
从这个意义上讲，模式识别其实就是用数学解决实际问题。
三、课程教学内容与要求（一）绪论1教学内容与要求本章主要讨论模式识别的一些基本概念和问题。
要求掌握模式识别和模式的概念，了解一般模式识别系统的组成与功能。
2教学重点（1）绪论（2）模式识别和模式的概念（3）模式识别系统（4）关于模式识别的一些基本问题3教学难点模式识别的系统组成和一些基本问题。
（二）贝叶斯决策理论1、教学内容与要求本章介绍贝叶斯决策理论，是统计模式识别进行分类的一个基本方法。
要求熟练掌握常用的决策规那么及统计决策，理解分类器的错误率问题。
2、教学重点（1）几种常用的决策规那么（2）正态分布时的统计决策（3）关于分类器的错误率问题3、教学难点决策规那么。
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学时分配表：
学时分配
序
学备
章节及名称
Байду номын сангаас
讲实上
号
时注
课验机
1 第一章 概论
2
2
第二章 统计模式识
2
6
6
别——概率分类法
3 第三章 聚类分析
44
8
第四章 模糊模式识
4
4
4
别
第五章 神经网络识
5
6
6
别理论及模型
第六章 特征提取与
6
6
6
选择
合
28 4
32
计
实验和上机要求： 实验的名称：聚类分析
实验的目的：设计基于等价关系的 C 均 值模型并编程实现
《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
实验的内容和要求：（1）写出算法计算 公式；（2）基于等价关系的 C 均值模型数据 结构设计；（3）程序设计的实现流程；（4） 编程实现训练算法；（5）验证实例。
使用的设备和仪器：微型计算机，Visual Basic 或 Visual C++程序设计环境
编制人：韦雪洁 审核人：王俊红
2006 年 2006 年
（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。