北京邮电大学模式识别课件：概论与资源分享

北京邮电大学信息工程学院的模式识别导论课程涵盖了第一章概论的重要内容，包括模式识别的基本概念、发展历程以及相关的学术组织。模式识别是计算机科学中的一个重要领域，它模拟人类对事物的分析、描述、判断和识别，涉及图像识别、图象处理等多个子领域。 在基本概念部分，模式被定义为在时间和空间中可观察到的事物，包含时空分布的信息，而模式识别则是利用计算机技术实现人类认知的过程。这一概念强调了模式识别与实际感官输入设备的关联，如模拟人眼的光学系统、耳朵的声音传感器等，以及与人工智能领域尤其是神经网络模型和模糊集理论的联系。 发展历程部分，提到早期的模式识别技术如1929年的数字阅读机和30年代的统计分类理论，这些奠定了模式识别的基础。随着计算机运算速度的提升，尽管曾面临维数灾难，但统计模式识别仍占据主导地位。50年代和60年代，形式语言理论和模糊集理论的引入为模式识别增添了新的视角。80年代神经元网络模型的提出，推动了人工智能领域的发展，而90年代的小样本学习理论和支持向量机则成为研究热点。 在学术组织方面，1973年IEEE发起的首次国际模式识别会议“ICPR”标志着国际上对模式识别研究的重视，并成立了国际模式识别协会，反映了该领域在全球的学术交流和合作。 此外，课程推荐的参考书籍包括《模式识别》（人民邮电出版社）、《模式识别》（清华大学出版社）以及多本英文原著，这些都是深入理解和掌握模式识别理论和技术的重要资源。 针对此次的大型上机作业题和开卷考试，学生们可以预期会涉及到理论知识的运用，例如统计方法、模糊逻辑、神经网络模型以及最新的学习理论，同时可能需要分析和处理实际数据集，考察模式识别算法的实施和性能评估。为了准备考试，学生应复习章节内容，理解概念之间的联系，熟悉并实践所学的模式识别技术和工具，如MATLAB等软件平台。通过查阅文献和完成实际编程练习，加深对模式识别理论的理解和实践能力。