蔡宣平教授主讲：模式识别课程概要

"蔡宣平教授主讲的模式识别课程讲义" 这是一份由蔡宣平教授编写的关于模式识别的课程讲义，主要针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生。课程旨在教授模式识别的基本概念、方法和算法原理，强调理论与实践的结合，并通过实例教学来帮助学生理解和应用所学知识。 课程涵盖了多个相关学科，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，这些学科构成了模式识别的理论基础。教学方法上，课程避免过于复杂的数学推导，更注重直观和实用性。教学目标分为基本、提高和飞跃三个层次，旨在使学生不仅能够掌握基本知识，还能解决实际问题并提升思维方式。 教材和参考文献中推荐了《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，供学生深入学习。课程内容包括引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法以及特征提取和选择。此外，还设有上机实习环节，让学生有机会亲手操作和实践。 在“引论”部分，课程介绍了模式识别的基本概念，如样本、模式和特征。模式识别是指确定样本所属类别的过程，而样本可以是任何具有研究价值的对象。特征则是描述模式的关键属性，是进行模式识别的核心要素。通过学习这门课程，学生将能够掌握模式识别的基础，并具备解决相关问题的能力。