国防科大模式识别课件：算法步骤与教学目标详解

"《国防科技大学模式识别课件》是一门由蔡宣平教授主讲的课程，针对信息工程专业的本科生、硕士研究生和博士研究生，旨在让学生深入理解模式识别的基本概念、方法和算法原理。课程内容包括但不限于聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决、学习与训练、最近邻方法、特征提取和选择等，强调理论与实践相结合，通过实例教学来强化应用能力。 算法步骤部分的核心是迭代的权值更新过程，以训练模式识别模型。首先，为c个不同的权向量（wi, i=1,2,...,c）赋予初始值，并选择一个正常数ρ，初始化步数k=1。然后，输入已知类别的增广训练模式xk，计算每个权向量与该模式的点积，得到判别函数值。根据判断结果，若xk属于某类（ωi）并且该类别的判别函数大于其他类的，则保持权向量不变；若xk属于ωi但判别函数不大于另一类（ωl）的，则对相关的权向量进行修正，即ωi增加ρ乘以xk，ωl减去ρ乘以xk，而其他非目标类的权向量保持不变。这个过程重复进行，直到模型收敛或达到预设的迭代次数。 课程目标不仅在于学生掌握模式识别的基本概念，还要学会将其应用于解决实际问题，并为未来的研究打下坚实的基础。教材推荐包括孙即祥的《现代模式识别》、吴逸飞翻译的《模式识别——原理、方法及应用》以及李晶皎等编著的《模式识别（第三版）》，这些都是深入学习和实践的重要参考资料。 此外，课程教学方法注重理论与实践的结合，通过实例教学让学生理解和运用模式识别技术，避免过多复杂的数学推导，确保学生能够灵活地将所学知识转化为实际操作技能。课程内容按照循序渐进的方式展开，包括引论、聚类分析、统计判决等多个章节，还设置了上机实习环节，以增强学生的动手能力和实践经验。这门课程对于培养信息工程领域人才具有重要意义，不仅提供理论知识，还关注实际应用和技能提升。"