计算机模式识别：模拟人类感知的智能技术

"模式识别是一门涉及计算机模拟人类认知功能的学科，主要研究如何通过计算机对各类事物或现象进行分析、描述、判断和识别。它包括了模拟人类的视觉、听觉、嗅觉和触觉等功能，利用计算机硬件和传感器技术来处理和理解来自不同感官的信息。课程由西安理工大学自动化学院的刘龙博士主讲，涵盖了从基础理论到实际应用的多个方面，如线性判别函数、贝叶斯决策、概率总体估计、邻近法则和集群、特征抽取与选择等。此外，课程还强调了预习、复习和理解数学语言的重要性，并提供了相关的科研背景和发展历程，包括统计模式识别、形式语言理论、模糊集理论、神经元网络以及小样本学习理论等里程碑式的发展。学生可以通过指定网站获取课程资料、完成作业和上机试验。" 在模式识别中，"模式"是指在时间或空间中可观察到并包含信息的结构或模式，而"识别"则是指对这些模式进行分析、描述和判断的过程。模式识别技术在许多领域都有广泛应用，如图像处理、语音识别、生物特征识别、自然语言处理等。例如，通过计算机视觉系统，我们可以实现对图像中的物体、文字甚至情感的识别；通过声音传感器和语音识别技术，可以实现语音命令的解析和理解。 统计模式识别是模式识别的一个重要分支，起源于Fisher的统计分类理论。这一理论为处理简单的模式识别问题提供了基础，但在面对复杂模式时会遭遇“维数灾难”问题，即随着特征数量的增加，计算复杂度急剧上升。不过，随着计算机技术的进步，这个问题得到了一定程度的缓解。模糊集理论引入了非确定性和不确定性处理，使得模式识别能够处理更模糊的边界情况。神经网络模型，特别是 Hopfield 网络，进一步推动了模式识别在复杂问题上的应用，而支持向量机等小样本学习方法则解决了数据不足时的识别难题。 在学习模式识别的过程中，学生需要掌握高等数学、概率论、数理统计和线性代数等基础知识，并注重理解和运用数学语言描述问题。同时，通过预习、复习以及参与课堂测验和作业，加深对概念和算法的理解。上机试验则提供了实践操作的机会，帮助学生将理论知识转化为实际技能。 模式识别是一门涵盖广泛理论和技术的学科，它的发展历程反映了计算机科学与人工智能领域的进步。通过学习这门课程，学生不仅可以了解模式识别的基本原理，还能掌握实际应用的技巧，为未来在相关领域的工作或研究打下坚实的基础。