模式识别与人工智能原理 - 山东大学乔谊正教授

“该资源是山东大学乔教授关于模式识别的课程资料，包含了教材和参考书目，以及在线讲义的链接，主要探讨模式识别的基本概念、理论和人工智能原理。” 模式识别是一种技术，用于从数据中自动识别并分类模式，它是人工智能和机器学习领域的一个核心组成部分。在山东大学的这门课程中，模式识别被分为两个主要部分：模式识别原理和人工智能原理。 **模式识别原理**： 这部分内容涵盖了模式识别的基础理论和方法。它包括： 1. **代数域方程法**：利用数学模型来描述和区分不同的模式。 2. **统计模式识别**：基于概率统计的方法，通过分析数据的统计特性来进行模式分类。 3. **聚类分析**：无监督学习的一种，通过寻找数据内在的结构和相似性来划分类别。 4. **句法模式识别**：利用规则和结构信息进行识别，常用于自然语言处理。 5. **新发展的模式识别方法**：可能包括深度学习、神经网络等现代技术，这些方法在图像识别、语音识别等领域有广泛应用。 **人工智能原理**： 这部分介绍了人工智能的基本概念和方法，包括： 1. **知识表示**：如何用计算机可以理解的形式来表达和存储知识。 2. **搜索原理**：解决问题时的策略和路径寻找，如宽度优先搜索、深度优先搜索等。 3. **推理技术**：基于已知知识进行推断，如基于规则的推理、基于概率的推理。 4. **专家系统**：模拟人类专家决策的软件系统，通常包含知识库和推理引擎。 5. **人-机协调**：研究如何使机器更好地理解和适应人类的交互需求。 课程还提供了几个模式识别的应用实例，例如图片分类，以及最简单的模式分类方法——几何分类法，这种方法通常适用于基于形状特征的简单分类问题。随着计算机性能的不断提升，模式识别技术在图像处理、语音识别、生物医学、自动驾驶等多个领域得到了广泛应用。 教材和参考书目提供了深入学习的资源，包括《现代模式识别》、《人工智能及其应用》等，这些书籍可以帮助学生更全面地理解模式识别和人工智能的理论与实践。 在线讲义的链接（http://control.sdu.edu.cn/faculty/~yzqiao/index.htm 口令：course123）为学生提供了额外的学习材料，便于深入探究课程内容。通过学习这门课程，学生将掌握模式识别的核心原理，并具备应用这些原理解决实际问题的能力。