模式识别讲义：解决大盖小问题的策略与方法

"大盖小问题-模式识别讲义"是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生的课程，由蔡宣平教授主讲，旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理。该课程强调理论与实践的结合，避免过多的数学推导，帮助学生掌握模式识别的核心知识，以解决实际问题和为未来研究打下基础。 课程内容涵盖广泛，包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练错误率估计、最近邻方法、特征提取和选择等，这些章节深入探讨了如何通过分析样本的特征向量和特征空间来确定其类别。模式识别的概念被定义为将样本归类到不同类型的决策过程，样本和模式分别代表研究对象的实例和其特性描述。 课程要求学生达到三个层次的理解和应用：基本要求是完成课程学习并通过考试获取学分；提高要求则是将所学知识用于课题研究，解决实际问题；而更高的飞跃目标则是通过模式识别的学习，改变思维方式，为职业发展奠定坚实的基础。 教材和参考文献推荐了多部权威书籍，如孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别—原理、方法及应用》以及李晶皎等人的《模式识别（第三版）》，为学生提供了深入学习和实践的资源。 课程的教学方法注重实例教学，通过具体的例子让学生了解如何将理论应用于实践，这有助于学生更好地理解和掌握模式识别技术在诸如统计学、概率论、线性代数、人工智能、图像处理和计算机视觉等领域的应用。上机实习环节更是提供了实际操作的机会，让学生在实践中提升技能。 大盖小问题是模式识别中一个重要的概念，它关注的是如何处理在特征空间中两类间判据值差异较大可能导致的分类问题，通过适当的方法调整判据，使得系统对小的判据更加敏感，从而提高整体分类准确性。通过这门课程的学习，学生不仅会掌握模式识别的核心知识，还能培养解决问题的能力和跨学科思考的视角。