模式识别的 课程要求
模式识别课程设计
模式识别课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用，培养学生运用模式识别解决实际问题的能力。
具体目标如下：1.知识目标：（1）了解模式识别的定义、发展历程和应用领域；（2）掌握特征提取、相似度测量和分类器设计等基本方法；（3）熟悉常见的模式识别算法，如K近邻、决策树、支持向量机等；（4）理解模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。
2.技能目标：（1）能够运用模式识别方法解决实际问题；（2）具备基本的编程能力，能够实现简单的模式识别算法；（3）学会使用模式识别相关软件和工具，如MATLAB、Python等。
3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识，鼓励积极探索新的模式识别方法；（2）培养学生团队合作精神，学会与他人共同解决问题；（3）培养学生具有良好的职业道德，关注模式识别在现实生活中的影响。
二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.模式识别的基本概念和方法；2.特征提取和相似度测量；3.分类器设计及常见分类算法；4.模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用；5.模式识别相关软件和工具的使用。
三、教学方法为实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：用于讲解基本概念、方法和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解模式识别的应用；3.实验法：让学生动手实践，掌握模式识别相关软件和工具的使用；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养团队合作精神。
四、教学资源为实现教学目标，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《模式识别与应用》；2.参考书：《模式识别导论》、《模式识别与机器学习》；3.多媒体资料：教学PPT、相关视频资料；4.实验设备：计算机、模式识别相关软件和工具。
五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。
评估内容包括：1.平时表现：包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%；4.实验报告：包括实验完成情况、实验结果分析等，占总成绩的10%。
《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》。
模式识别教案
模式识别教案一、课题模式识别二、教学目标1. 知识与技能目标- 学生能够理解模式识别的基本概念，包括模式、模式类等。
- 了解模式识别的主要方法，如统计模式识别和结构模式识别的基本原理。
- 能够区分不同模式识别方法的适用场景。
2. 过程与方法目标- 通过案例分析，培养学生观察、分析和归纳总结的能力。
- 以小组合作探究的方式，让学生体验模式识别在实际生活中的应用开发过程，提高学生的团队协作能力和解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观目标- 激发学生对模式识别这一人工智能领域的兴趣，培养学生对新兴技术的探索精神。
- 让学生意识到模式识别在现代科技发展和社会生活中的重要性，增强学生的科技意识。
三、教学重点&难点1. 教学重点- 模式识别的基本概念，如模式、模式类、特征提取等。
- 统计模式识别和结构模式识别的原理及主要算法。
- 模式识别在实际生活中的典型应用，如人脸识别、指纹识别等。
2. 教学难点- 理解统计模式识别中概率密度函数的估计方法，如最大似然估计等。
- 掌握结构模式识别中模式的描述和匹配方法，如句法分析等。
四、教学方法小组合作探究法、案例分析法、问题驱动法五、教学过程1. 导入（10分钟）- 教师展示一些图片，包括不同人的脸、不同的指纹、各种手写数字等。
然后提问学生：“你们是如何区分这些图片中的不同对象的呢？”引导学生思考人类识别物体的方式。
- 教师话术：“同学们，今天我们来看这些有趣的图片。
你们看，这里有很多不同的人脸，还有不同的指纹，以及手写的数字。
大家想一想，当你们看到这些的时候，你们是怎么知道哪张脸是不同的人，哪个指纹属于不同的手指，这些数字又分别是什么呢？其实，这就是一种识别的能力，而今天我们要学习的模式识别，就是让计算机也具备这样的能力。
”- 接着，教师再展示一些利用模式识别技术实现的成果，如门禁系统中的人脸识别、手机上的指纹解锁等视频，进一步激发学生的兴趣。
2. 概念讲解（15分钟）- 教师给出模式识别的定义：模式识别是指对表征事物或现象的各种形式的（数值的、文字的和逻辑关系的）信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。
模式识别1.1
6）击键分析
1.2 模式识别系统
1.2.1 简例：建立感性认识
以癌细胞识别为例，了解机器识别的全过程。
1. 信息输入与数据获取 将显微细胞图像转换成数字化细胞图像，是计算机分析的原 始数据基础。 灰度数字图像 的像素值反映光密
浆C
度的大小。
核N 背景B 经过染色处理过的彩色图象 灰度图象
数字化显微细胞图像
1 .1 模式识别的概念
1 模式识别的发展过程
1929年 G. Tauschek发明阅读机 ，能够阅读0-9的数字。 30年代 Fisher提出统计分类理论,奠定了统计模式识别的基础。 因此，在60～70年代，统计模式识别发展很快，但由于被识别 的模式愈来愈复杂，特征也愈多，就出现“维数灾难”。但由于 计算机运算速度的迅猛发展，这个问题得到一定克服。统计模式 识别仍是模式识别的主要理论。 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论 美籍华人付京荪 提出句法结构模式识别。 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理论得到 了较广泛的应用。 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人工神经元 网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应用。 90年代 小样本学习理论，支持向量机也受到了很大的重视
墙壁 f c d e E
a
b D
冠词 The
名词 girl
动词 studies （a）
子 模 式
副词 hard
地板 g
景物 A
（b）
物体 B
背景 C
三棱柱 D
长方体 E
地 板 g 面 e
墙 壁 f
基 元
基 元
面 a
三 角 形 b
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。
模式识别与应用课程设计
模式识别与应用课程设计一、课程目标知识目标：1. 让学生掌握模式识别的基本概念，理解其在实际生活中的应用。
2. 使学生了解并掌握常用的模式识别算法，如统计方法、机器学习方法等。
3. 帮助学生了解模式识别技术在各领域的发展趋势。
技能目标：1. 培养学生运用模式识别技术解决实际问题的能力。
2. 提高学生运用编程语言（如Python）实现模式识别算法的技能。
3. 培养学生分析数据、提取特征、选择合适算法并进行模型训练的能力。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对模式识别技术及其应用的兴趣，激发学生的创新意识。
2. 培养学生严谨的科学态度，养成良好的学术道德。
3. 增强学生团队合作意识，提高沟通与协作能力。
课程性质分析：本课程为应用性较强的学科，结合当前热门的人工智能技术，旨在培养学生的实际操作能力和创新思维。
学生特点分析：学生具备一定的数学基础和编程能力，对新鲜事物充满好奇，喜欢探索未知领域。
教学要求：1. 理论与实践相结合，注重培养学生的动手操作能力。
2. 采用案例教学，让学生在实际问题中感受模式识别技术的魅力。
3. 强化团队合作，培养学生的沟通与协作能力。
二、教学内容1. 模式识别基本概念：包括模式、特征、分类、聚类等基本概念及其相互关系。
教材章节：第一章 模式识别概述2. 模式识别算法：重点讲解统计方法、机器学习方法及其在实际中的应用。
教材章节：第二章 统计模式识别；第三章 机器学习与模式识别3. 特征提取与选择：介绍常用的特征提取和选择方法，如主成分分析、线性判别分析等。
教材章节：第四章 特征提取与选择4. 模型评估与优化：讲解模型评估指标、过拟合与欠拟合问题，以及优化方法。
教材章节：第五章 模型评估与优化5. 模式识别应用案例分析：分析实际案例，如人脸识别、语音识别等。
教材章节：第六章 模式识别应用案例分析6. 实践环节：安排学生进行编程实践，实现简单的模式识别算法，如K-近邻、支持向量机等。
《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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人脸图象处理与识别
人脸检测和定位 人脸识别 应用：
图象压缩 视频监视 基于内容的图象检索
文字处理与识别
在线(on line)，离线(off line) 字体识别 语种识别
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掌纹识别 签字识别 虹膜识别 …
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基因序列特征分析与结构预测 同源序列的多序列比对 蛋白质空间结构预测
…CGTCCAGACTATGATA… …CGTCCAGCCTATGATA… …CGTCCAGGCTATGATA… …CGTCCAGTCTATGATA…
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脑电波指挥计算机：人脑与外界的交流
Stork,John Wiley & Sons, Inc. 还有一些电子版的资料(在网络学堂)
答疑
网络学堂/师生讨论 联系方式：zcs@ 62796872 助教： 王征：w-z04@ 陈守纯：chen-sc04@
模式识别
清华大学 自动化系 张长水
zcs@
模式识别
基础要求： 具有较好的微积分，代数和概率统计的基础。 具有较强的编写程序的能力。
1
模式识别
授课形式 讲课为主 课堂讨论
考核方式 半闭卷的考试70%
作业：按时交(不允许补作业)。 15% 项目：15% 课堂讨论：
注意事项
作业：按时交(不允许补作业)。 在网络学堂提交作业时确信提交成功。 抄一次作业：本次作业按照0分计算，并 且最后总成绩减10分
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注意事项
报告： 必要时自己编写程序实现项目。 项目需要以报告和演示程序形式提交。 （ 2-3 人 一 组 ， 在 讨 5
如何学习该课程
听课 作业 报告 讨论 阅读相关文献 尝试解决一个实际问题
模式识别
使用计算机对数据分析和分类 举例：
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指纹识别
• 为什么研究指纹 识别？
• 1对1（确认） • 1对多 • 准确性 • 速度 • 存储量 • 价格…
语音信号处理与识别
• 语音识别 • 说话人识别 • 语种识别 • 口音识别
注意事项
报告： 存在一次抄袭行为本次报告0分，另外总成
绩减10分。
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注意事项
讨论： 是否经常发言。 是否能积极思考，正确回答问题。 语言表达能力。
奖励
特别好的项目报告有嘉奖。
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教材,参考书
教材:模式识别，第二版，边肇祺，张学 工等，清华大学出版社
参考书: Pattern Classification, Second edition Richard O. Duda,Peter E. Hart,David G.