模式识别：欧式平均距离在现金识别中的应用

"这篇资料是关于模式识别的课程讲义，由蔡宣平教授主讲，涉及信息工程专业本科生、硕士研究生和博士研究生的教学。课程介绍了模式识别的基本概念、方法和算法，强调理论与实践结合，并通过实例教学帮助学生理解和应用。主要内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习训练与错误率估计、最近邻方法以及特征提取和选择。此外，提供了几本参考教材供深入学习。" 在模式识别领域，欧式平均距离是一个常用的度量方法，用于衡量两个样本之间的差异。在这个现金识别的例子中，给出了不同类型的货币（如100a, 100b等）之间基于特定特征的欧式距离。欧式距离计算公式为两向量元素差的平方和的平方根，可以理解为在多维空间中两点之间的直线距离。描述中列出了一系列货币对之间的距离，如100a与其他几种面额的货币之间的距离，这些距离可以用来区分不同种类的纸币。 课程主要针对信息工程专业的学生，要求学生不仅要掌握模式识别的基本概念，还要能够将其应用于实际问题，如通过学习和理解模式识别来解决识别现金面额的问题。课程涵盖的相关学科广泛，包括统计学、概率论、线性代数、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉，这些都是模式识别的基础。教学方法注重实例教学，避免复杂的数学推导，以利于学生理解。 教学目标旨在使学生掌握模式识别的理论，能够有效应用到实际问题解决中，并通过学习提升思维方式。课程设有不同层次的要求，从基本的课程学习和考试，到将知识应用于课题研究，最后期望学生能从中长期受益。教材和参考文献提供了进一步学习的资源，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。 课程内容详细列出了各章节，包括引论中对模式识别的定义和基本概念，聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等核心理论，以及特征提取和选择的实际操作。上机实习部分让学生有机会亲手实践这些理论知识。通过这样的学习，学生可以深入理解并掌握模式识别技术，为未来的科研和工作打下坚实基础。