模式识别讲义：判别区域与方法详解

"《类判别区域-识别模式讲义》是一份针对信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生的课程讲义，由蔡宣平教授主讲，主要围绕模式识别这一主题展开教学。课程内容涵盖了模式识别的基本概念、方法、算法原理，以及一系列相关的学科背景，如统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等。 教学方法强调理论与实践相结合，避免过多的数学推导，注重实例教学，使学生能够将所学知识应用于实际问题解决。课程目标包括掌握模式识别的基本概念，有效运用知识解决问题，以及为深入研究打下基础。基本要求分为三个层次：完成课程学习、用于课题研究以及提升思维方式和职业准备。 教材和参考文献推荐了孙即祥、吴逸飞和李晶皎等人的著作，分别介绍了现代模式识别的基础理论、方法及应用实例。课程内容具体分为七章，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择，还安排了上机实习环节，让学生在实践中深化理解。 该讲义的核心知识点在于理解各类判别区域的定义，如d31(x)>0代表的第3类判别区域，以及不同区域之间的关系，比如d12(x)>0表示样本落在第1和第2类的交叉区域。这些判别区域是模式分类的关键，它们依据样本特征的数值判断其所属类别，是模式识别技术中的核心概念之一。 通过学习本讲义，学生不仅能掌握模式识别的基础理论，还能培养解决问题的能力，并为未来的职业发展打下坚实的基础。"