模式识别大纲
模式识别(国家级精品课程讲义)
1.1 概述－模式识别的基本方法
一、统计模式识别
理论基础：概率论，数理统计 主要方法：线性、非线性分类、Bayes决策、聚类分析 主要优点：
1）比较成熟 2）能考虑干扰噪声等影响 3）识别模式基元能力强 主要缺点： 1）对结构复杂的模式抽取特征困难 2）不能反映模式的结构特征，难以描述模式的性质 3）难以从整体角度考虑识别问题
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式 的集合。
模式识别的例子
计算机自动诊断疾病:
1. 获取情况(信息采集) 测量体温、血压、心率、 血液化验、X光透射、B超、心电图、CT等尽可 能多的信息，并将这些信息数字化后输入电脑。 当然在实际应用中要考虑采集的成本，这就是 说特征要进行选择的。
2. 运行在电脑中的专家系统或专用程序可以分析 这些数据并进行分类，得出正常或不正常的判 断，不正常情况还要指出是什么问题。
5元
反 射 光 波 形
10元
20元 50元 100元
1 2 3 4 5 6 7 8
1.1 概述－系统实例
数据采集、特征提取：
长度、宽度、磁性、磁性的位置，光反射亮度、光 透射亮度等等
特征选择：
长度、磁性及位置、反射亮度
分类识别：
确定纸币的面额及真伪
1.1 概述－系统实例
训练集：是一个已知样本集，在监督学习方法 中，用它来开发出模式分类器。
模式识别
★ 相关学科
●统计学 ●概率论 ●线性代数（矩阵计算）
●形式语言 ●人工智能 ●图像处理 ●计算机视觉
等等
讲授课程内容及安排
第一章 第二章 第三章 第四章 第五章 第六章 第七章
引论 聚类分析 判别域代数界面方程法 统计判决 学习、训练与错误率估计 最近邻方法 特征提取和选择 上机实习
实验课程-091042-模式识别
模式识别实验教学大纲(实验课程)◆课程编号：091042◆课程英文名称：Pattern Recognition◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修☐学科选修☐跨学科选修☐专业核心 专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：计算机科学与技术、网络工程、软件工程四年级◆先修课程：高等数学、线性代数、概率与数理统计、程序设计语言◆总学分：1◆总学时：32一、课程简介与教学目标《模式识别实验》是配合计算机科学与技术、网络工程和软件工程专业课程《模式识别》开设的实验课程。
要求学生在理解模式识别理论及方法的基础上，应具有设计、实现、分析和维护模式识别等方面的能力。
通过本实验课程的训练，使学生熟练掌握模式识别的基本原理和方法，加深对各方法涉及的基础知识的认识，强化编程技能，培养创新能力。
二、教学方式与方法教学方式：学生动手实验为主，辅以适当的提问、小组讨论及实验点评等。
教学方法：探讨式教学、启发式教学、实验教学相结合；尝试包括实验设计、研究设计、答辩、总结等环节的教学。
三、教学重点与难点（一）教学重点理解模式识别系统的基本原理，掌握模式识别中Bayes分类器、Parzen窗估计与K N近邻估计、最近邻方法和C均值聚类算法等，学会使用相应工具进行模式识别方法的设计与实现，从而进一步理解模式识别课程中所讲授的理论知识。
（二）教学难点H-K算法、基于K-L变换的实现。
四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《模式识别（第2版）》，边肇祺，张学工等，清华大学出版社，2000。
（二）教学参考书1．《模式识别导论》，齐敏、李大健、郝重阳，清华大学出版社，2009；2．《模式识别原理》，孙亮，北京工业大学出版社，2009；3．《模式识别（第3版）》，张学工，清华大学出版社，2010；4．《模式识别(英文版·第3版)(经典原版书库)》，(希腊)西奥多里迪斯等著，机械工业出版社，2006。
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。
机器学习与模式识别-教学大纲
《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。
本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。
其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。
通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。
从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。
目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。
目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。
《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(研究生大纲)
模式识别课程编码:课程英文译名:Pattern Recognition课程类别:学位课开课对象:模式识别与智能系统开课学期:第2学期学分: 3 学分;总学时: 48 学时;理论课学时:48 学时;实验学时:0 学时;上机学时:先修课程:学习本课程之前,应先学习《概率论》、《线性代数》课程。
教材:《模式识别》清华大学出版社,2000年1月,第二版参考书:【1】《数字图像处理》 Kenneth.R.Castleman著,朱志刚等译,电子工业出版社 1998年9月一、课程的性质、目的和任务《模式识别》是模式识别与智能系统硕士生一门学位课。
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。
本课程的任务是使学生掌握模式识别的基本原理和方法,了解模式识别在实际系统中的应用。
二、课程的基本要求通过本课程的学习,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。
掌握模式识别的应用和系统设计。
三、教学方式课程采用教师课堂讲授和学生课外自学相结合的教学方式。
教师课堂讲模式识别方面的核心内容,学生通过阅读参考书和文献资料,进一步深入了解课程的最新研究成果。
四、课程的主要教学内容和学时分配授课时数:48学时主要内容:第一章绪论1.1 模式和模式识别的概念1.2 模式识别系统1.3 关于模式识别的一些基本问题第二章贝叶斯决策理论2.1 几种常用的决策规则2.2 正态分布时的统计决策2.3 分类器的错误率分析第三章概率密度函数的估计3.1 参数估计的基本原理3.2 监督参数估计3.3非监督参数估计第四章线性判别函数4.1线性判别函数和线性分类器的基本概念4.2 常用准则函数的线性分类器设计4.3 多类问题第五章非线性判别函数5.1 分段线性判别函数的基本概念5.2 分段线性分类器设计5.3 二次判别函数5.4 近邻法第六章特征的选择与提取6.1 基本概念6.2 类别可分离性6.3 特征提取6.4 特征选择第七章非监督学习方法7.1 引言7.2 单峰子集(类)的分离方法7.3 类别分离的间接方法7.4 分级聚类方法第八章模式识别的发展与应用8.1 神经网络模式识别8.2 模糊模式识别方法8.3 识别方法在语音信号数字处理中的应用8.4 印刷体汉字识别中的特征提取五、习题及课外教学要求通过习题巩固和加深对所学知识的理解,培养分析能力计算能力,为此要布置适量的习题。
机器学习与模式识别-教学大纲
《机器学习与模式识别》教学大纲课程编号：071243B课程类型：□通识教育必修课□通识教育选修课■专业必修课□专业选修课□学科基础课总学时：48讲课学时：32 实验（上机）学时：16学分：3适用对象：计算机科学与技术专业先修课程：程序设计基础与应用、数据结构、高等数学、算法导论一、教学目标《机器学习与算法导论》是计算机科学技术专业的一门专业选修课程。
本课程是面向计算机技术开设的专业选修课。
其教学重点是使学生掌握常见机器学习算法，包括算法的主要思想和基本步骤，并通过编程练习和典型应用实例加深了解；同时对机器学习的一般理论，如假设空间、采样理论、计算学习理论，以及无监督学习和强化学习有所了解。
模式识别部分是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。
通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
学生通过本门课程的学习，能够对机器学习和模式识别的内容有一个较为全面的了解和认识，更深刻地理解机器学习的实质内容，使学生具备前沿的计算机技术必要的专业知识。
从而，为学生今后从事计算机技术应用与计算机技术前沿研究，以及相关领域的科学研究做好理论和技术上的准备。
目标1：通过对机器学习与模式识别基本概念、原理、和基本方法的讲解，让学生理解并掌握机器学习和模式识别的基本技术。
目标2：培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。
目标3：鼓励学生运用知识解决各自学科的实际问题，培养他们的独立科研的能力和理论联系实际的能力。
二、教学内容及其与毕业要求的对应关系（黑体，小四号字）本课程主要介绍决策论与信息论基础、概率分布、回归的线性模型、分类的线性模型、核方法、支持向量机、图模型、混合模型和期望最大化、隐Markov 模型和条件随机场模型、统计决策方法、概率密度函数的估计、线性分类器、非线性分类器、其他分类方法、特征选择、特征提取、非监督模式识别、模式识别系统的评价等。
《模式识别》课程教学大纲(本科)
《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。
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。
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。
本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，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。
本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。
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。
学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。
（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。
本课程为后续智能优化方法打下理论基础。
三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。
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《模式识别》教学大纲
一、课程的教学目标和任务
本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。
本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统计模式识别和结构模式识别的基础算法。
本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。
二、教学内容及学时分配
总学时：32学时
第一章绪论（5学时）
1、课程内容
一、模式识别中的概念
二、模式识别系统构成
三、特征选择方法概要
2、重点、难点
⑴教学重点：本课程是计算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能
⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。
3、基本要求
灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。
第二章分类器设计（10学时）
1、课程内容
第一节基于概率统计的贝叶斯分类器设计
一、贝叶斯决策的基本概念
二、基于最小错误率的的贝叶斯决策
三、基于最小风险的贝叶斯分类实现
第二节判别函数分类器设计
一、判别函数的基本概念
二、LMSE分类算法
三、fisher分类算法
第三节神经网络分类器设计
一、人工神经网络的基本原理
二、BP神经网络
第四节决策树分类器
一、决策树的基本概念
二、决策树分类器设计
第五节粗糙集分类器
一、粗糙集理论的基本概念
二、粗糙集在模式识别中的应用
三、粗糙集分类器设计
2、重点、难点
⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性；
⑵教学难点：阐明分类器设计中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。
了解不同分类器的基本概念；理解不同分类器的基本理论推导以及相关概念；掌握分类器的设计过程。
第三章聚类分析（10学时）
1、课程内容
第一节聚类的设计
第二节基于试探的未知类别聚类算法
一、最邻近规则试探法
二、最大最小距离算法
第三节层次聚类算法
一、最短距离法
二、最长距离法
三、中间距离法
四、重心法
五、类平均距离法
第四节动态聚类算法
一、K均值算法
二、迭代自组织的数据分析算法(ISODATA)
第五节模拟退火聚类算法
一、模拟退火的基本概念
二、基于模拟退火思想的改进K均值聚类算法
第六节模糊聚类分析
一、模糊集概念与运算
二、模糊关系
三、基于模糊的聚类分析
2、重点、难点
⑴教学重点：聚类方法为什么是模式识别中，自动化较高，人为干预较少，目前应用很广发的分类识别方法。
⑵教学难点：对于聚类识别中的算法，理论推导是算法的基础，附加MATLAB实验，增强学生处理能力，加深对算法的认识。
了解聚类识别的基本概念；理解聚类算法的基本理论推导以及相关概念；掌握聚类算法处理问题的特点，以及如何构建聚类分析。
第四章复杂的聚类分析算法（7学时）
1、课程内容
第一节遗传算法聚类分析
一、遗传算法的基本概念
二、遗传算法的构成要素
三、控制参数的选择
四、基于遗传算法的聚类分析
第二节蚁群算法聚类分析
一、蚁群算法的基本概念
二、聚类数目已知的蚁群聚类算法
三、聚类数目未知的蚁群聚类算法
第三节粒子群算法聚类分析
一、粒子群算法的基本概念
二、基于粒子群算法的聚类分析
2、重点、难点
⑴教学重点：在上一章基础上介绍更为复杂的聚类算法，加深学生对算法的认识。
⑵教学难点：加强学生matlab实验的应用能力，为最终的论文考查做准备。
3、基本要求
了解复杂聚类算法的基本概念；理解复杂聚类算法的基本理论推导以及相关概念；掌握聚类算法处理问题的特点，以及如何构建聚类分析。
三、课程教学的基本要求
1、课堂讲授
运用理论分析法、理论联系实验、讨论等教学方法，深入浅出的进行教学。
2、考核与成绩评定
考核：模式识别论文写作，雷同论文取消成绩，对于思想新颖论文给予高分评定。
成绩评定：论文占70%，课后作业、课堂作业占20%，出勤10%。
3、论文评分标准
字数要求：1500字以上。
评分标准：100分
主要分为：论文结构50分；语言组织20分；创新10分；价值20分。
具体评分标准如下：
（1）论文结构：50分
A．论文层次分明，内容组织有序：40~50分；
B．论文层次一般，内容组织一般：30~39分；
C．论文层次不合理，内容组织不合理：30分以下。
（2）语言组织：20分
A．语言简练，通顺。
16~20分；
B．语言一般，基本通顺。
12~15分；
C．语言不通顺，有错字。
11分以下。
（3）创新：10分
A．论文具有前瞻性，有较多的创新见解：8~10分；
B．论文具有前瞻性，有少数的创新见解：4~7分；
C．论文没有前瞻性，无创新：0~3分。
（4）价值：20分
A．论文有较高的理论或使用价值，能够解决实际问题或体现所学理论知识；16~20分；
B．论文使用价值或理论价值一般，有一定的参考价值；8~15分；
C．论文没有价值：0~7分。
四、学时分配的建议
五、建议教材和参考书目
1、建议教材
模式识别与智能计算:Matlab技术实现，杨淑莹著，电子工业出版社，2008-01.。