模式识别教学大纲
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。
DX3004模式识别与人工智能--教学大纲
《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。
04010290模式识别导论
《模式识别导论》课程教学大纲一、课程基本信息课程编号：04010290课程中文名称：模式识别导论课程英文名称：Introduction of Pattern Recognition课程性质：专业任意选修课考核方式：考查开课专业：自动化、探测制导与控制技术开课学期：7总学时：24 （其中理论24学时，实验0学时）总学分：1.5二、课程目的和任务通过本课程的学习，使学生了解当前模式识别理论的发展现状，初步掌握模式识别的基本方法，使学生对模式、模式识别等基本概念有明确地认识，具有实用统计模式识别完成模式分类的能力。
三、教学基本要求（含素质教育与创新能力培养的要求）1、掌握模式、模式识别的含义；2、掌握基于Bayes决策理论的模式分类方法；3、掌握线性分类的基本方法；4、掌握近邻法；5、了解聚类分析的基本方法；6、了解特征提取的基本方法。
四、教学内容与学时分配第一章绪论（2学时）模式和模式识别；模式识别的发展和应用；模式识别的研究方法。
第二章Bayes决策理论（4学时）最小错误率的Bayes决策；最小风险的Bayes决策；Bayes分类器和判别函数；正态分布模式的Bayes分类器；均值向量和协方差矩阵的估计。
第三章线性判决函数（4学时）线性判决函数和决策面；最小距离分类器；感知机准则函数；平方误差准则函数；多类模式的线性分类器。
第四章非线性判决函数（4学时）分段线性判别函数；近邻法；K－近邻法；快速近邻法。
第五章聚类分析（4学时）模式相似性测度和聚类准则；分级聚类法；C—均值算法。
第六章特征提取（6学时）类别可分性准则；特征选择；基于距离的特征提取；基于K-L变换的特征提取。
五、教学方法及手段（含现代化教学手段）课堂讲授、专题讨论。
六、实验（或）上机内容无七、前续课程、后续课程前续课程：概率论与数理统计、线性代数后续课程：无八、教材及主要参考资料教材：[1] 黄凤岗，宋克欧. 模式识别[M]. 哈尔滨：哈尔滨工程大学出版社，1998.主要参考资料：[1] 杨光正等. 模式识别[M].合肥：中国科技大学出版社，2000.[2] 边肇祺，张学工. 模式识别[M].北京：清华大学出版社，2000.撰写人签字：院（系）教学院长（主任）签字：。
模式识别课程教学大纲
《模式识别》课程教学大纲课程编号：50420361课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类别：专业限选课学分：2学时：40开课学期：一开课周次：11-20开课教研室：自动化系计算机控制教研室任课教师及职称：刘禾教授先修课程：概率论适用专业：模式识别与智能系统、控制理论与控制工程课程目的和基本要求：课程设置的目的使硕士研究生掌握模式识别的基本理论与方法。
通过课程学习要求学生掌握模式识别的基本理论与方法，了解这些理论与方法的一些典型应用。
通过本课程学习使学生初步具有运用相应理论解决实际问题的能力。
课程主要内容：本课程总学时40学时，从统计模式识别、聚类分析和模糊模式识别等几个方面介绍模式识别的基本理论和知识,全部课程内容分九章，各章具体内容、学时分配如下：第一章概述（4 学时）内容：模式识别分类、系统构成、一些模式识别实用技术和模式识别系统评价方法。
第二章贝叶斯分类方法（4学时）内容：几种常用的分类决策方法：如基于最小错误率的贝叶斯决策、基于最小风险的贝叶斯决策和最大最小决策等。
介绍分类器设计一般规则。
第三章特征的选择与提取（2学时）内容：特征的选择原则和基本方法，特征提取对分类的影响分析。
第四章线性判别函数（4学时）内容：线性分类的基本概念和线性判别函数基本形式，Fisher线性判别方法，支持向量机和多类问题的分类方法。
第五章非线性判别函数（4学时）内容：非线性的分段线性判别方法，特征空间变换，非线性空间的支持向量机和决策树方法。
第六章人工神经网络（8学时）内容：神经网络基础，常用神经网络介绍，基于神经网络的模式识别方法。
第七章聚类分析（6学时）内容：模式的相似性测度，类的定义及类间距和各种聚类算法介绍，如层次聚类算法、动态聚类法和概念合取聚类法等。
第八章模糊模式识别方法（4学时）内容：模糊集、模糊关系和模糊分类方法。
第九章应用举例（4学时）内容：介绍国内外最新研究成果和应用实例。
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。
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。
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。
粮油信息处理及模式识别课程教学大纲
粮油信息处理及模式识别课程教学大纲一、课程简介课程主要任务是通过本课程的学习，学生应掌握粮油信息的基本概念、采集技术、数据处理方法和模式识别方法在粮油工程中的应用，了解先进的粮油信息采集技术和数据处理方法，了解模式识别方法在粮油工程中的应用前景，拓宽学生视野，对专业产生兴趣。
目的是培养学生分析、解决问题的能力，能够根据特定的要求运用所学理论制定合适的信息采集方案，选择适当的数据处理方法，为今后从事粮油信息科学研究、工业生产和品质检测工作打下坚实的基础。
二、课程目标（一）课程具体目标1. 掌握粮食信息处理及模式识别的基础知识，具有分析问题中粮食信息处理的能力；2. 能基于粮食信息处理及模式识别的专业知识，正确表达一个计算机工程问题的解决方案；3. 能客观评价粮食行业领域的相关粮食信息处理及模式识别工程对社会、安全以及文化的影响。
（二）课程目标与专业毕业要求的关系表1 本课程对专业毕业要求及其指标点的支撑（三）课程对解决复杂工程问题能力的培养在课程理论知识讲授环节，不但注重培养学生对基本粮食信息处理原理的深入理解，使学生掌握解决粮食信息处理领域复杂工程问题所需的基本理论以及了解相关技术对社会等的影响，而且跟踪行业发展前沿，探讨当前热点问题激发学生的学习兴趣。
并通过适当的课后作业锻炼和检验学生解决复杂工程问题的能力。
在课程考核环节，根据课程支撑的课程目标选择合适的考核方式，考题设置完全覆盖课程目标，考题设计应充分体现对学生解决复杂工程问题能力的考查。
总之，本课程的教学通过在理论讲授、课后作业、课内实验、课程考核等环节充分贯彻培养学生解决复杂工程问题能力的理念和要求，实现本课程课程目标的达成。
三、教学内容及基本要求（一）理论教学第1单元粮食信息处理及模式识别概论（2学时）1．教学内容（1）课程主要内容（2）课程任务（3）发展历程与分类（4）特点与发展方向2．基本要求（1）了解<<粮食信息处理及模式识别>>课程包括哪些内容；（2）了解<<粮食信息处理及模式识别>>课程的主要任务；（3）了解<<粮食信息处理及模式识别>>课程的发展历程与分类；（4）了解<<粮食信息处理及模式识别>>课程的特点与发展方向重点：1、课程的主要内容；2、课程的发展历程。
模式识别大纲
《模式识别》教学大纲一、课程的教学口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，掌握统讣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：本课程是汁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与基本概念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：阐明分类器设汁中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。
模式识别与机器学习教学大纲
模式识别与机器学习教学大纲模式识别与机器学习教学大纲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。
课程以模式识别任务为主导，讲授如何确定学习目标、获取学习样例，进行分类、识别与预测。
课程概述本课程面向大学本科三年级以上学生或者具有先验课程基础的学生，通过培养学生认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程，掌握机器学习的基本算法，并用以解决模式识别基本任务，促进学生应用模式识别处理计算机自动识别事物，掌握机器学习数据分析的相关技术；切实提高机器学习算法的理解与应用，提升对新理论、新方法的把握能力和研究能力，以及正确的解决工程问题的实践能力。
课程面向模式识别领域的前沿知识，内容兼顾基本理论和应用实例，紧扣该领域国际发展前沿和热门研究课题，将实例贯穿于知识点，并能够对知识点进行延伸扩展，达到举一反三的目的。
课程大纲01模式识别基本概念课时1.1 什么是模式识别1.2 模式识别数学表达1.3 特征向量的相关性1.4 机器学习基本概念1.5 模型的泛化能力1.6 评估方法与性能指标02基于距离的分类器2.1 MED分类器2.2 特征白化2.3 MICD分类器03贝叶斯决策与学习课时3.1 贝叶斯决策与MAP分类器3.2 MAP分类器：高斯观测概率3.3 决策风险与贝叶斯分类器3.4 最大似然估计3.5 最大似然的估计偏差3.6 贝叶斯估计(1)3.7 贝叶斯估计(2)3.8 KNN估计3.9 直方图与核密度估计04线性判据与回归(一)课时4.1 线性判据基本概念4.2 线性判据学习概述4.3 并行感知机算法4.4 串行感知机算法4.5 Fisher线性判据4.6 支持向量机基本概念4.7 拉格朗日乘数法4.8 拉格朗日对偶问题4.9 支持向量机学习算法05线性判据与回归(二)4.10 软间隔支持向量机4.11 线性判据多类分类4.12 线性回归4.13 逻辑回归的概念4.14 逻辑回归的学习4.15 Softmax判据的概念4.16 Softmax判据的学习4.17 核支持向量机06神经网络课时5.1 神经网络概念5.2 BP算法5.3 深度学习（一）5.4 深度学习（二）预备知识前导课程是微积分、高等数学、线性代数、概率论与统计、高级语言程序设计、数据结构。
模式识别教学大纲
IntroductionPattern recognition techniques are used to automatically classify physical objects (handwritten characters, tissue samples) or abstract multidimensional patterns (n points in d dimensions) into known or possibly unknown categories. A number of commercial pattern recognition systems are available for character recognition, handwriting recognition, document classification, fingerprint classification, speech and speaker recognition, white blood cell (leukocyte) classification, military target recognition, etc. Most machine vision systems employ pattern recognition techniques to identify objects for sorting, inspection, and assembly. The design of a pattern recognition system requires the following modules: (i) sensing, (ii) feature extraction and selection, (iii) decision making and (iv) performance evaluation. The availability of low cost and high resolution sensors (e.g., digital cameras, microphones and scanners) and data sharing over the Internet have resulted in huge repositories of digitized documents (text, speech, image and video). Need for efficient archiving and retrieval of this data has fostered the development of pattern recognition algorithms in new application domains (e.g., text, image and video retrieval, bioinformatics, and face recognition).Design of a pattern recognition system typically follows one of the following approaches: (i) template matching, (ii) statistical methods, (iii) syntactic methods and (iv) neural networks. This course will introduce the fundamentals of statistical pattern recognition with examples from several application areas. Techniques for analyzing multidimensional data of various types and scales along with algorithms for projection, dimensionality reduction, clustering and classification of data will be explained. The course will present various approaches to exploratory data analysis and classifier design so students can make judicious choices when confronted with real pattern recognition problems. It is important to emphasize that the design of a complete pattern recognition system for a specific application domain (e.g., remote sensing) requires domain knowledge, which is beyond the scope of this course. Students will use available MATLAB software library and implement some algorithms using their choice of a programming language.PrerequisitesCSE 232, MTH 314, and STT 441, or equivalent courses.Text BookDuda, Hart and Stork, Pattern Classification, Second Edition, Wiley, 2001.You may find the errata list useful.A number of books on pattern recognition have been put on the Assigned Reading in the Engineering Library. In addition, a number of journals, including Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, IEEE Trans. Pattern Analysis & Machine Intelligence (PAMI), IEEE Trans. Geoscience & Remote Sensing, IEEE Trans. Image Processing, and IEEE Trans. Speech, Audio, and Language Processing routinely publish papers on pattern recognition theory and applications.Assigned ReadingCourse ScheduleGradingCourse grade will be assigned based on scores on six homework assignments, two exams and one project. Weights for these three components are as follows: HW (25%), MID TERM EXAM (25%), FINAL EXAM (25%), PROJECT (25%). The cumulative score will be mapped to the letter grade as follows: 90% or higher: 4.0; 85% to 90%: 3.5; 80% to 85%: 3.0 and so on.Both the exams will be closed book. Makeup exams will be given ONLY if properly justified. Homework solutions must be turned in the class on the date they are due. Late homework solutions will not be accepted. Homework solutions should be either typed or neatly printed.Please refer to MSU's policy on the Integrity of Scholarship. All homework solutions must reflect your own work. Failure to do so will result in a grade of 0 in the course.Course ProjectThe purpose of the project is to enable the students to get some hands-on experience in the design, implementation and evaluation of pattern recognition algorithms. To facilitate the completion of the project in a semester, it is advised that students work in teams of two. You are expected to evaluate different preprocessing, feature extraction, and classification (including bagging and boosting) approaches to achieve as high accuracy as possible on the selected classification task. The task for the project is described here.The project report should clearly explain the objective of the study, some background work on this problem, difficulty of the classification task, choice of representation, choice of classifiers, classifier combination strategies, error rate estimation, etc. For most of the classifiers, e.g., support vector machines and neural networks, software packages are available in the public domain. Feel free to use them. Emphasis of the project is to solve a practical and interesting pattern recognition problem using the tools that you have learnt in this course. It would be instructive to see how close you can come to the state-of-the-art accuracy on this database. Use the projection algorithms to display 2- and 3-dimensional representations of the multidimensional patterns.Some tips for your project∙If you want to apply multiple discriminant analysis to a high-dimensional data set, you need to first apply PCA toreduce the dimensionality, so that the within-class scatter matrix is not nearly singular.∙If you encounter "out of memory" error when running some third-party software, you can create different classifiers fordifferent random subset of the data, and combine theclassifiers.∙If you encounter "out of memory" error when running some program you wrote yourself, talk to the TA. He probably knowssome tricks to reduce the memory consumption.CSE 802 Home Page。
模式识别课程教学大纲-模式识别原理与技术
课程中文名称：模式识别原理与技术（课程代码：系统生成，不必填写）课程英文名称：The Principle and Technology of Pattern Recognition学分：2 总学时：32开课学院：信息科学与技术学院层次：学术硕士研究生主要面向学科（类别）：控制科学与工程学科/领域（与培养方案保持一致）预备知识：概率论与数理统计，最优化理论，数据结构课程学习目的与要求：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，具有初步设计、实现模式识别中比较简单的分类器算法的能力，从而为学生进一步从事该方向的学习与研究工作打下基础。
要求重点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。
掌握模式识别的应用和系统设计。
课程主要内容：一、绪论（2学时）1 模式和模式识别的概念2 模式识别系统3 关于模式识别的一些基本问题二、贝叶斯决策理论（6学时）1 引言2几种常用的决策规则2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策2.2基于最小风险的贝叶斯决策2.3在限定一类错误率条件下使另一类错误率为最小的两类别决策2.4判别函数、决策面与分类器设计3正态分布时的统计决策3.1正态分布概率密度函数的定义与性质3.2正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策3分类器的错误率分析4 小结三、概率密度函数的估计（4学时）1. 什么是概率总体的估计？2 正态分布的监督参数估计2.1 极大似然估计2.2 贝叶斯估计2.3 贝叶斯学习2.4 极大似然估计、Bayes估计和Bayes学习之间的关系*3 非参数估计3.1概率密度函数估计的基本方法3.2 密度函数估计的收敛性4 小结四、线性判别函数（6学时）1 引言2 线性分类器2.1 线性判别函数的基本概念2.2 广义线性判别函数2.3 线性分类器设计步骤2.4 Fisher线性判别函数2.5 感知准则函数2.6 多类问题3 非线性判别函数3.1 非线性判别函数与分段线性判别函数3.2 基于距离的分段线性判别函数3.3 错误修正算法3.4 局部训练法4 近邻法4.1 最近邻法决策规划4.2 近邻法错误率分析4.3 改进的近邻法5 支持向量机5.1 线性可分条件下的支持向量机最优分界面5.2 线性不可分条件下的广义最优线性分界面5.3 特征映射法、解决非线性判别分类问题5 小结五、描述量选择及特征的组合优化（8学时）1 基本概念2 类别可分离性判据3 按距离度量的特征提取方法3.1基于距离的可分性判据3.2 按欧氏距离度量的特征提取方法4 按概率距离判据的特征提取方法4.1 基于概率分布的可分性判据4.2 按概率距离判据提取特征5 基于熵函数的可分性判据5.1 基于熵函数的可分性判据5.2 相对熵的概念及应用举例6 基于KarhunenKarhunenLoeveLoeve变换的特征提取6.1 KarhunenKarhunen--LoeveLoeve变换6.2 KarhunenKarhunen--LoeveLoeve变换的性质6.3 使用KK--LL变换进行特征提取7 特征提取方法小结8 特征选择六、* 非监督学习法（4学时）1 引言2 单峰子类的分离方法2.1 投影法2.2 基于对称集性质的单峰子集分离法3 聚类方法3.1 动态聚类方法3.2 分级聚类方法4 非监督学习方法中的一些问题5小节课程考核要求：1.小论文+开卷考试2.成绩评定规则，如综合成绩=期末考试成绩*70%+小论文成绩*30%主要参考书：1.张学工，《模式识别（第三版）》，清华大学出版社，2010an Sonka 等著，Image Processing, Analysis and Machine Visio n 人民邮电出版社，20023.期刊：模式识别与人工智能、中国图象图形学报等撰写人：郝矿荣2014 年12月10 日学院盖章：教授委员会主任签字：年月日。
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《模式识别》教 学 大 纲
一．课程性质与教学目的
本课程是计算机科学与技术专业研究生一年级的专业选修课，是研究计算机模式识别的
基本理论、方法和应用。本课程的教学目的是，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。
二．课程要求
重点掌握下列几方面的知识。
（1）贝叶斯决策理论。
（2）概率密度函数的估计。
（3）线性差别函数。
（4）非线性差别函数。
（5）近邻法。
（6）特征的选择与提取。
（7）基于K-L展开式的特征提取。
（8）非监督学习方法。
（9）人工神经网络。
（10）模糊模式识别方法。
（11）统计学习理论 支持向量机。
三．教学内容及要求
教学内容 教学要求
第1章 概论 1.1模式与模式识别 1.2模式识别的主要方法 1.3监督模式识别与非监督模式识别 1.4模式识别系统举例 1.5模式识别系统的典型构成 了解模式识别的相关常识与概念，以及一
些基本问题
第2章 统计决策方法 2.1引言：一个简单的例子 2.2最小错误率贝叶斯决策 2.3最小风险贝叶斯决策 2.4两类错误率、neyman-pearson决策与roc1.理解最小错误率贝叶斯决策和最小风
险贝叶斯决策，
2.理解正态分布时的统计决策
3.理解错误率的计算
曲线
2.5正态分布时的统计决策
2.6错误率的计算
2.7离散概率模型下的统计决策举例
第3章 概率密度函数的估计 3.1引言 3.2最大似然估计 3.3贝叶斯估计与贝叶斯学习 3.4概率密度估计的非参数方法 了解最大似然估计、贝叶斯方法与概率密
度估计。
第4章 线性分类器 4.1引言 4.2线性判别函数的基本概念 4.3fisher线性判别分析 4.4感知器 4.5最小平方误差判别 4.6最优分类超平面与线性支持向量机 4.7多类线性分类器 1.理解线性判别函数的基本概念
2.理解fisher线性判别分析
3.理解感知器和最小平方误差判别
4.了解最优分类超平面与线性支持向量
机
5.了解多类线性分类器
第5章 非线性分类器 5.1引言 5.2分段线性判别函数 5.3二次判别函数 5.4多层感知器神经网络 5.5支持向量机 5.6核函数机器 1.理解分段线性判别函数和二次判别函
数
2.理解多层感知器神经网络
3.理解支持向量机和核函数机器
第6章 其他分类方法. 6.1近邻法 6.2决策树与随机森林 6.3罗杰斯特回归 6.4boosting方法 1.理解近邻法和决策树与随机森林
2.理解罗杰斯特回归
3.了解boosting方法
第7章 特征选择 7.1引言 7.2特征的评价准则 7.3特征选择的最优算法 7.4特征选择的次优算法 7.5特征选择的遗传算法 7.6以分类性能为准则的特征选择方法 1．理解特征的评价准则
2．理解特征选择的各种算法
3. 理解以分类性能为准则的特征选择方
法
第8章 特征提取 8.1引言 1．掌握基于类别可分性判据的特征提取
2．掌握主成分分析方法
8.2基于类别可分性判据的特征提取 8.3主成分分析方法 8.4karhunen-loeve变换 8.5k-l变换在人脸识别中的应用举例 8.6高维数据的低维显示 8.7多维尺度法 8.8非线性变换方法简介 3．理解karhunen-loeve变换
4. 理解高维数据的低维显示和多维尺度
法
5.了解非线性变换方法
第9章 非监督模式识别 9.1引言 9.2基于模型的方法 9.3混合模型的估计 9.4动态聚类算法 9.5模糊聚类方法 9.6分级聚类方法 9.7自组织映射神经网络 1．了解基于模型的方法
2．理解混合模型的估计
3. 理解动态聚类算法、模糊聚类方法和
分级聚类方法
6. 了解自组织映射神经网络
第10章 模式识别系统的评价 10.1监督模式识别方法的错误率估计 10.2有限样本下错误率的区间估计问题 10.3特征提取与选择对分类器性能估计的影响 10.4从分类的显著性推断特征与类别的关系 10.5非监督模式识别系统性能的评价 理解错误率估计、区间估计以及分类器性
能估计等模式识别系统的评价方法
四．使用教材和教学参考书
使用教材
：
张学工编，模式识别，清华大学出版社，2010年8月。
教学参考书：
1、边肇祺编，模式识别，清华大学出版社。
2、范九伦等编，模式识别导论，西安电子科技大学出版社。