模式识别讲义：行列式判据与方法详解

本讲义主要围绕"行列式形式的判据"在模式识别中的应用展开，特别针对信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生的教育需求。课程由蔡宣平教授主讲，强调理论与实践的结合，以避免复杂的数学推导，使学生能够掌握模式识别的基本概念、方法和算法原理。 1. **课程对象**： - 信息工程专业的本科生将其作为专业课学习 - 学院硕士研究生将其作为学位课 - 博士研究生将其视为必修课程之一 2. **相关学科**： - 课程涉及统计学、概率论、线性代数（矩阵计算）、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等多领域知识，强调这些学科在模式识别中的作用。 3. **教学方法**： - 重点讲解基础概念，注重实操训练，通过实例教学让学生理解理论在实际问题中的应用。 - 避免过多的数学推理，确保课程内容易于理解和实践。 4. **教学目标**： - 基础目标：掌握模式识别基础，通过考试获取学分。 - 提高目标：将理论应用于课题研究和解决问题。 - 飞跃目标：培养创新思维，为未来职业生涯打下坚实基础。 5. **教材与参考文献**： - 提供了《现代模式识别》、《模式识别—原理、方法及应用》和《模式识别（第三版）》等教材，涵盖了理论与实践的丰富资源。 6. **课程内容安排**： - 讲授从引论开始，包括聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等章节，以及特征提取和选择、上机实习等实践环节，确保理论与实践的全面覆盖。 7. **核心概念**： - 模式识别定义为根据样本特征将其归类至特定类别，涉及样本、模式、特征等基本概念。 - 特征是描述模式特性的测量值集合，是模式识别的基础。 通过学习本讲义，学生将深入理解模式识别的判据，学会如何利用行列式形式进行分类决策，并在实践中提高问题解决能力。同时，课程还将帮助他们拓宽视野，认识到模式识别在众多领域的实际应用价值。