| 课程简介 | 教师队伍 |
| 课程名称： | 模式识别基础 | 一级学科： | 08 工学 |
| 二级学科： | 0806 电气信息类 | 教学层次： | 本科 |
| 负责教师： | 张学工 | 学校名称： | 清华大学 |
| 院系名称： | 申报状态： | 已获奖 | |
| 申报级别： | 省级 | 申报文件下载： | 无下载文件 |
| 获奖名称： | 获奖年度： | 2006 | |
| 主页地址： | http://166.111.92.13/apply/teacher/course_preview_index.jsp?curid=386&coursename=模式识别基础&curstyle=def | 是否交换： | 否 |
| 浏览次数： | 8051 | 网上评论： | 没有相关评论 |
| 课程介绍： |
模式识别是现代智能信息处理的重要内容，本课程主要围绕核心的统计模式识别方法对模式识别的基本概念和应用进行系统的介绍，主要内容包括：
1. ?? 绪论，模式识别的概念和模式识别系统举例，4学时
2.??? 模式识别的基础：贝叶斯决策理论，4学时
3.??? 概率密度函数的估计，4学时
4.??? 线性判别方法，2学时
5.??? 非线性判别方法及多类分类方法，2学时
6.??? 支持向量机，2学时
7.??? 近邻法，2学时
8.??? 特征选择，2学时
9.??? 特征提取与K-L变换，2学时
10.非监督学习与聚类分析，2学时
11.神经网络及模糊方法，4学时
12.统计学习理论与模式识别学科的发展：2学时
教材和参考读物
1) ???? 选用边肇祺、张学工等编著的《模式识别》（第二版）教材。该书是清华大学自动化系信息处理和模式识别研究所多位教师在多年讲授“模式识别”课程的授课经验基础上，参考国外同类教材及有关文献编写而成，目前已经被国内多所院校选用为模式识别课程的教材和参考书，被教育部指定为全国研究生教学用书。
2)????? 参考读物选用了Duda等编著的《Pattern Classification》和J.P. Marques de Sa，吴逸飞译，《模式分类--原理、方法及应用》，这两本书均为国外计算机领域的经典教材，其中《Pattern Classification》被斯坦福等多所著名大学选作教材。《模式分类--原理、方法及应用》于2002年由清华大学出版社发行，《Pattern Classification》在2004年被选入“经典原版书库”，由机械工业出版社在国内影印出版并由机械工业出版社和中信出版社出版中译本（李宏东等译）。
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网络教学建设
本课程在清华大学网络学堂为所有选课的同学提供电子版讲义下载，将重要通知、电子版讲稿、参考读物信息、实验指示书等发布在网上，方便学生随时使用和学习，同时开展了网上讨论和答疑。
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多媒体教学的应用
本课程有较多的模式识别方法在应用方面的演示，这些演示需要基于计算机进行，因此早在开课初期就基本实现了多媒体教学。多媒体教学不仅可以取代传统的板书教学，方便学生的学习和复习，而且在应用演示、学生课堂互动等方面也有着传统方法所不可比拟的优势。近年来已经全部采用多媒体授课。同时，在教学课件的设计上，充分考虑到多媒体教学可能带来的进度过快等负面影响，在内容编排、课件设计、授课节奏方面下功夫，并不断根据教学效果修改和更新，取得了很好的教学效果。 |
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