文档介绍：模式识别*模式识别*课程对象计算机学院(软件学院)本科生的专业选修课研究生的专业课*模式识别*与模式识别相关的学科统计学概率论线性代数(矩阵计算)信号处理机器学****人工智能图像处理计算机视觉*模式识别*教学方法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实例教学:主要通过实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中避免陷入过多的、繁琐的数学推导。*模式识别*教学目标了解模式识别的基本概念和方法能够运用所学知识和方法解决部分实际问题为深入研究模式识别的理论和方法打下基础*模式识别*教材/参考文献钟珞,模式识别,武汉大学出版社边肇祺,模式识别(第二版),清华大学出版社蔡元龙,模式识别,西北电讯工程学院出版社第一章绪论*模式识别*:模式识别是研究用计算机来实现人类模式识别能力的一门学科。模式识别–直观,无所不在,“物以类聚”周围物体的认知:桌子、椅子人的识别:张三、李四声音的辨别:汽车、火车,狗叫、人语人和动物的模式识别能力是极其平常的,但对计算机来说却是非常困难的。*模式识别*什么是模式广义地说,模式是一些供模仿用的、完美无缺的标本。本课程把所见到的具体事物称为模式,而将它们归属的类别称为模式类。模式的直观特性:可观察性可区分性相似性*模式识别*,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。50年代NoamChemsky提出形式语言理论——傅京荪提出句法结构模式识别。,模糊模式识别方法得以发展和应用。80年代以Hopfield网、BP网为代表的神经网络模型导致人工神经元网络复活,并在模式识别得到较广泛的应用。90年代小样本学****理论,支持向量机也受到了很大的重视。