模式识别讲义：欧氏距离示例与现金识别案例

"现金识别例子(欧氏平均距离)-识别模式讲义"是一份由蔡宣平教授主讲的课程讲义，针对信息工程专业的本科生、硕士研究生以及博士研究生，内容涵盖模式识别的基础理论、方法和应用。课程强调理论与实践相结合，旨在让学生掌握模式识别的基本概念，学会如何将所学应用于实际问题，并为后续研究打下坚实基础。 该讲义涉及的主要知识点包括： 1. 模式识别：课程的核心概念，它是指根据样本的特征将其分类到预定义的类别中，如识别不同版本和方向的人民币钞票。样本是研究的对象，如不同面额和版本的钞票；模式则是对这些对象特征的量化描述。 2. 聚类分析：可能作为课程的入门章节，学生会学习如何根据样本的相似性进行分组，形成自然的类别。 3. 判别域代数界面方程法：一种可能的分类技术，通过构建数学模型来区分不同类别的模式。 4. 统计判决：基于统计方法来做出分类决策，如利用概率理论判断样本属于哪个类别。 5. 最近邻方法：通过比较样本与已知类别中最近的样本来进行分类，例如在现金识别中，可能是通过最小化欧氏距离来确定钞票的版本。 6. 特征提取和选择：理解如何从原始数据中提取最有用的信息，以便于模式识别，如传感器数据的处理和简化。 7. 教学方法：课程采用直观的教学方式，避免过多复杂的数学推导，注重实例教学，帮助学生理解和应用所学知识。 8. 教学目标：分为基本、提高和飞跃三个层次，不仅要求学生通过考试获取学分，还鼓励他们将知识用于课题研究和解决实际问题，甚至提升思维方式。 9. 参考教材：提供了多本权威教材作为学习资源，如《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）》，供学生深入学习。 10. 课程内容与安排：课程设计了系统的章节，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法等，以及上机实习环节，让学生有机会亲手实践模式识别技术。 通过这门课程，学生不仅能学到现金识别的具体技术，还能掌握模式识别这一通用领域的基础知识，为他们的职业生涯打下坚实的理论基础。