模式识别大纲.docx

《模式识别》课程是一门针对计算机本科专业，尤其是对模式识别与智能计算感兴趣的学生的入门基础课程。该课程旨在让学生掌握模式识别的基本概念、理论和算法，理解其研究内容、方向和方法，并能够运用所学知识解决实际问题。课程总共32个理论学时，32个实践学时，共2个学分。 课程分为四个主要部分：绪论、分类器设计、聚类分析和复杂的聚类分析算法。 在绪论部分，学生将学习模式识别的基本概念，如模式识别系统的构成和特征选择方法。教学重点在于理解和应用模式识别的基本功能和处理方法，同时激发学生对计算机理论研究的兴趣。 分类器设计章节深入讲解了基于概率统计的贝叶斯分类器、判别函数分类器（如LMSE和Fisher算法）、神经网络分类器（如BP神经网络）、决策树分类器以及粗糙集分类器。学生需掌握各类分类器的设计过程，并能分析错分情况。 聚类分析部分涵盖了试探性聚类算法、层次聚类算法（如最短距离法、最长距离法等）、动态聚类算法（如K均值和ISODATA算法）、模拟退火聚类算法以及模糊聚类分析。重点在于理解聚类方法在模式识别中的广泛应用，以及如何通过理论推导和MATLAB实验来增强处理能力。 复杂的聚类分析算法部分则介绍了遗传算法、蚁群算法和粒子群算法在聚类分析中的应用，进一步提升学生对高级聚类算法的理解和应用能力。 课程教学要求结合理论分析、实验和讨论，考核包括一篇模式识别论文，重视论文的创新性和价值。论文评分标准包括结构、语言组织、创新性和价值四个方面，鼓励学生深入研究并提出新颖的观点。 通过这门课程的学习，学生不仅能够掌握模式识别的基本理论和技术，还能培养出解决实际问题的能力，为后续的模式识别与智能系统专业学习打下坚实基础。