模式识别：加权类间距离准则与教学大纲详解

"《加权类间距离准则：识别模式讲义》是一门针对信息工程专业本科生、硕士研究生以及博士研究生的课程，由蔡宣平教授主讲，课程内容主要涉及模式识别的基本理论、方法和算法。该课程旨在培养学生理解和掌握模式识别的核心概念，如样本、模式和特征，以及如何将这些知识应用于实际问题解决。 课程对象广泛，不仅限于信息工程专业，还包括了统计学、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等多个相关领域。教学方法强调理论与实践的结合，避免复杂的数学推导，通过实例教学帮助学生理解和应用所学知识。 教学目标明确，分为三个层次：基本目标要求学生完成课程学习并获取学分；提高目标鼓励学生将知识用于课题研究；飞跃目标则希望课程能提升学生的思维方式，为他们的职业生涯打下坚实基础。 课程内容包括第一章的引论，涵盖了模式识别的定义、特征矢量和特征空间的概念，以及随机矢量的描述和正态分布的应用。后续章节深入探讨了聚类分析、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等关键技术。课程还安排了上机实习环节，让学生有机会实践所学。 教材推荐包括《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）》，这些书籍为学生提供了丰富的理论和实际应用案例。 通过这门课程，学生不仅能掌握模式识别的基本理论，还将学会如何在实际场景中运用这些技术，从而为未来的研究和工作打下坚实的基础。"