模式识别：概念、原理与应用详解

"模式识别概论"是一门针对计算机应用技术专业和电子科学与技术学科硕士研究生开设的基础课程，由黄庆明教授及其助教共同授课。该课程主要探讨模式识别的基本概念、原理和算法，强调理论与实践的结合，通过实例教学帮助学生理解和应用所学知识。 课程的核心内容包括统计学、概率论、线性代数（矩阵计算）、形式语言、机器学习、人工智能、图像处理和计算机视觉等多领域的基础知识，这些都是模式识别的理论支撑。教学方法避免过多的数学推导，而是注重通过实例展示模式识别的实际应用场景，以便学生更好地掌握并将其应用于解决实际问题。 教学目标明确，旨在让学生掌握模式识别的基本概念和方法，学会有效运用所学知识解决实际问题，并为深入研究新的模式识别理论和方法打下坚实基础。此外，课程还鼓励学生提升层次，不仅限于完成课程作业和考试获取学分，还要能够将知识运用到课题研究和毕业论文撰写中，甚至对个人的思维方式和未来职业生涯产生深远影响。 课程参考了经典的模式识别教材，如R.Duda等人的《模式分类》（中文版由李宏东等人翻译），以及边肇祺和蔡元龙的著作，为学生提供了丰富的学习资源。国际学术界对模式识别也非常重视，例如1973年IEEE发起的首次国际模式识别会议（ICPR）以及后续的IAPR国际模式识别协会和PAMI（Pattern Analysis and Machine Intelligence）委员会，这些都反映出模式识别在学术界的活跃和重要性。 除了课堂学习，学生还有机会了解和关注与模式识别相关的专业期刊，如《Pattern Recognition》、《Pattern Recognition Letters》、《Pattern Analysis and Applications》以及《International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence》，这些都将拓宽他们的学术视野。 模式识别概论课程是一个综合性的学习平台，旨在培养学生的专业技能和科研素养，使其能够在信息技术领域发挥重要作用。