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文档简介

1、1,模式识别与神经网络Pattern Recognition and Neural Network,王文伟 WANG Wenwei, Dr.-Ing. Tel: 687-54552 Email: Web: ,武汉大学电子信息学院,IPL,武汉大学电子信息学院,2,课程简介,本课程是通信与信息系统、信号与信息处理专业硕士研究生的专业选修课。 模式识别是研究用计算机自动识别事物的一门科学，其目的是用机器完成类似于人类智能通过视觉、听觉等感官去识别外界环境所进行的工作，它包括语音识别、图像识别等典型应用。人工神经网络是一种基于大量神经元广泛互联的数学模型，具有自学习、自组织、自适应的特点，与模式识别

2、有密切的关系，在优化计算，信号处理，智能控制等众多领域也得到广泛的应用。 本课程主要介绍统计模式识别，神经网络与模糊模式识别的理论与方法及其相关应用。要求学生了解模式识别的基本概念，掌握基本原理和基本方法；了解计算机分类识别事物和计算机分析数据的概念及基本方法，了解神经元网络和模糊数学的原理及其在模式识别中的应用。 先修课程 ：线性代数，概率论与数理统计，程序设计基础,武汉大学电子信息学院,3,教材与教学参考书,模式识别(第二版)，边肇祺，张学工等，清华大学出版社， 2000 模式识别原理、方法及应用，JPMarques de sa，清华大学出版社，2002。 模式识别，杨光正等，中国科学科技

3、大学出版社，2003。 Neural Network Design，Martin T.Hagan，机械工业出版社，2002。 神经网络模式识别及其实现，潘蒂（美），电子工业出版社，1999。 林学訚，清华大学网络课程“模式识别”：,武汉大学电子信息学院,4,主要期刊和会议,IEEE Trans. on PAMI, NN Pattern Recognition Pattern Recognition Letter Machine Learning Neural Computation ICPR, CVPR, ICMI, ICDAR, ICASP, IWFHR 模式识别与人工智能,武汉大学电子信息学院,5,课程内容目录,1 模式识别概述3 2 Bayes决策理论6 3 概率密度函数的估计6 4 线性判别函数6 5 邻近法则3 6 非监督学习与聚类方法3 7 特征的选择与提取6 8 神经网络9 9 统计学习理论和支持向量机6 10模糊模式识别3 11. 应用举例3,武汉大学电子信息学院,6,课程网站,武汉大学电子信息学院,7,教学方式,讲课，课堂实验演示，研究报告，讨论 课堂实验演示内容：包括统计模式识别与神经网络模式识别设计（

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