模式识别实战：疾病诊断与应用实例解析

现代模式识别是一门重要的信息技术课程，由蔡宣平教授讲解，适用于信息工程专业本科生、硕士研究生和部分博士研究生。该课程的核心内容围绕模式识别的基本概念、方法和算法，强调理论与实践相结合，旨在培养学生理解和运用模式识别技术解决实际问题的能力。 1. **课程内容**： - 引论部分介绍了模式识别的基本概念，包括样本、模式和特征的概念，以及模式识别的过程，即判断样本属于哪个类别。 - 聚类分析探讨如何将样本分组，使之内部相似，外部差异。 - 判别域代数界面方程法是一种基于数学模型的方法，用于区分不同类别。 - 统计判决是基于统计学原理对样本进行分类。 - 学习、训练与错误率估计涉及机器学习过程中的性能评估。 - 最近邻方法利用样本间的距离来做出决策，是最简单的分类方法之一。 - 特征提取和选择则是优化数据表示的关键步骤，选取最有效的特征可以提升识别性能。 - 上机实习让学生亲身体验模式识别的实际操作。 2. **教学方法**： - 注重理论讲解，避免繁琐的数学推导，确保学生能快速理解核心概念。 - 实例教学，通过具体的案例展示如何将理论知识应用于实际问题。 3. **教学目标**： - 基本目标：学生需完成课程学习并通过考试，达到学术要求。 - 提高目标：能将所学知识用于课题研究，解决实际问题。 - 飞跃目标：培养创新思维，为未来职业生涯打下坚实基础。 4. **教材与参考文献**： - 孙即祥的《现代模式识别》提供了深入的理论指导。 - 吴逸飞翻译的《模式识别——原理、方法及应用》和李晶皎等人的翻译作品，提供了实用技术和案例分析。 通过本课程的学习，学生不仅会掌握模式识别的基础知识，还能将其应用于医学诊断（如通过测量数据诊断疾病）、图像处理和计算机视觉等领域，提升数据分析和决策能力。