模式识别课程讲义：马式平均距离在现金识别中的应用

"这篇讲义由蔡宣平教授主讲，主题是模式识别，特别是现金识别中的马式平均距离应用。课程介绍了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，并通过实例教学来阐述如何将学到的知识应用于实际问题。课程面向信息工程专业的本科生、硕士和博士研究生，涉及统计学、概率论、线性代数等多个相关学科。教学目标包括掌握模式识别基础，解决实际问题，并培养思维方式。推荐教材和参考文献列出了多本模式识别领域的著作。课程内容涵盖引论、聚类分析、判别域代数界面方程法、统计判决等多个章节，并安排了上机实习环节。" 这篇讲义详细介绍了模式识别这一领域的知识，主要关注的是马式平均距离在现金识别中的应用。马式距离是一种衡量样本之间差异的统计方法，尤其适用于高维数据。在这个例子中，给出了不同面额的现金样本（如100a到100h，50a，20a，10a）在两个特征（可能是图像的像素位置或颜色强度）上的数据，以及对应的马式距离值。这些值可以用来区分不同面额的纸币。 课程内容不仅限于理论讲解，还强调了实例教学和实践操作。通过这种方式，学生能够更好地理解如何运用模式识别技术解决实际问题，比如识别不同面额的纸币。课程还提到了与模式识别相关的学科，如统计学、概率论和线性代数，这些都是理解和实施模式识别算法的基础。 此外，课程设定了不同层次的学习目标，从基本的课程完成和考试通过，到更高级的将知识应用于课题研究，最后到思维方式的提升。这表明该课程旨在全面培养学生的能力，而不仅仅是传授知识。 推荐的教材和参考文献提供了深入学习的资源，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》以及李晶皎等人翻译的《模式识别（第三版）》，这些书籍涵盖了模式识别的各个方面，有助于学生进一步深化理解和研究。 这个课程为学生提供了一个全面了解和实践模式识别的平台，通过实际案例（如现金识别）让学生体验到模式识别在现实生活中的应用，并且鼓励他们将所学应用于未来的工作和研究中。