模式识别:欧式平均距离在现金识别中的应用
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更新于2024-08-14
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"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。
2020-03-15 上传
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2022-06-22 上传
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