模式识别:最小误判准则与教学方法详解
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更新于2024-08-13
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《最小误判概率准则 - 计算机视觉模式识别》是一门由蔡宣平教授主讲的高级课程,主要针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和部分博士研究生。该课程涵盖了模式识别的核心理论和实践应用,旨在培养学生理解和掌握模式识别的基本概念、方法以及算法原理。
课程内容包括但不限于以下几个方面:
1. 课程对象:课程面向信息工程专业的本科生作为专业课,同时是学院硕士研究生的学位课和博士研究生的必修课程之一。这表明了课程的重要性和深度,强调了不同层次学生的需求。
2. 相关学科:课程内容涉及广泛的背景知识,如统计学、概率论、线性代数(用于矩阵计算)、形式语言、人工智能、图像处理和计算机视觉等,强调了理论与实践的结合。
3. 教学方法:课程采取理论与实践相结合的教学策略,避免复杂的数学推导,注重实例教学,使学生能将理论知识应用于实际问题解决。
4. 教学目标:课程目标明确,分为基本要求、提高要求和飞跃目标。学生不仅要掌握基础知识,还要能解决实际问题,并通过学习改变思维方式,为未来的职业生涯打下坚实基础。
5. 教材与参考文献:推荐使用孙即祥、吴逸飞和李晶皎等编著的模式识别教材,这些权威书籍提供了丰富的理论基础和实例应用。
6. 讲授内容安排:课程划分为多个章节,如引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与错误率估计、最近邻方法和特征提取与选择,每个章节都围绕核心概念展开深入讲解,并配有上机实习环节,让学生有机会实践所学。
通过这门课程,学生将全面理解模式识别的原理,提升解决实际问题的能力,并为在计算机视觉领域的进一步研究和工作做好准备。学习过程中,不仅要注重理论知识的学习,更要培养独立思考和解决问题的能力,这对于未来在信息技术行业的发展具有重要意义。
2010-03-01 上传
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