模式识别入门：演绎逻辑与布尔代数在知识推理中的应用

"该课程是关于理论基础的深入探讨，主要关注演绎逻辑和布尔代数在模式识别中的应用。课程适合硕士研究生，涉及到统计学、概率论、线性代数等多个相关学科。教学方法强调理论与实践相结合，通过实例教学帮助学生理解和应用所学知识。教学目标是让学生掌握模式识别的基本概念、方法，并能解决实际问题。教材推荐包括多本模式识别领域的著作。 在模式识别中，‘模式’指的是对客观对象特征的描述，而‘特征’是描述模式特性的量，常常被表示为特征矢量。模式识别是确定样本所属类别的过程，常用于如计算机自动诊断疾病等实际应用。课程内容涵盖引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法以及特征提取和选择。每个章节都会详细讲解相关概念和算法原理，并通过上机实习来强化理解。 在模式识别的基本方法中，产生式推理、语义网推理和框架推理是常用的技术。这些方法在规则明确且无歧义的情况下表现出色，但面对样本不全、背景模糊或规则复杂的情况，可能效果不佳。因此，学习者需要理解这些方法的优势和局限性，以便在实践中灵活应用。 课程要求学生不仅要完成课程学习并通过考试，还应将所学应用于课题研究和实际问题解决。通过学习模式识别，期望学生能够改进思维方式，为未来工作打下坚实基础。参考文献提供了进一步学习和研究的资料来源，包括《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）》等书籍。"