《模式识别》课程教学大纲（硕士研究生）_第1页
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文档简介

PAGEPAGE1广州大学研究生课程教学大纲课程名称中文模式识别课程编号0006200103英文PatternRecognition开课单位计算科技研究院考核方式考试学时48学分3课程类别专业课编制者石晓龙适用对象学术型硕士、专业型硕士课程简介(中文)：本课程是计算机科学与技术专业研究生一年级的专业选修课，是研究计算机模式识别的基本理论、方法和应用。本课程的教学目的是，通过本课程的学习，使学生掌握模式识别的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法，培养学生利用模式识别方法，运用技能解决本专业和相关领域的实际问题的能力。课程简介(英文)：Thiscourseisaprofessionalelectivecourseforthefirstyearpostgraduatesmajoringincomputerscienceandtechnology.Itstudiesthebasictheory,methodandapplicationofcomputerpatternrecognition.Theteachingpurposeofthiscourseistoenablestudentstomasterthebasicconcepts,basicprinciples,basicanalysismethodsandalgorithmsofpatternrecognition,andcultivatestudents'abilitytousepatternrecognitionmethodsandskillstosolvepracticalproblemsinthismajorandrelatedfields.课程目标与基本要求：重点掌握下列几方面的知识：（1）贝叶斯决策理论。（2）概率密度函数的估计。（3）线性差别函数。（4）非线性差别函数。（5）近邻法。（6）特征的选择与提取。（7）基于K-L展开式的特征提取。（8）非监督学习方法。（9）人工神经网络。（10）模糊模式识别方法。（11）统计学习理论支持向量机。课程内容及学时分配：第1章概论：2学时第2章统计决策方法：6学时第3章概率密度函数的估计：4学时第4章线性分类器：6学时第5章非线性分类器：6学时第6章其他分类方法：4学时第7章特征选择：6学时第8章特征提取：6学时第9章非监督模式识别：4学时第10章模式识别系统的评价：4学时教材及主要参考书目：使用教材：张学工编，模式识别，清华大学出版社，2010年8月。教学参考书：1、边肇祺编，模式识别，清华大学出版社。2、范九伦等编，模式识别导论，西安电子科技大学出版社。预修课程：无教师团队成员：石晓龙，强小利，刘文斌，方刚等编制者签名：年月日学科点意见：学科点负责人签名：年月日注：1、课程类别指公共课、专业课。2、适用对象指学术型硕士、专业型硕士、在职专业型硕士、博士等。3、课程内容要强调理论性与应用性课程的有机结合，突出案例分析

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