模式识别教学大纲

《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。

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。