爱课程

课程介绍

课程简介课程定位与目标模式识别就其学术内涵，是一门数据处理、信息分析的学科，就其应用特征讲，属于人工智能、机器学习范畴。模式识别课程是本科生信息工程及相关专业的专业基础课，也是许多其它专业的选修课, 在知识结构中占有很重要的位置。对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。国防科大办学的定位和目标是：培养理想信念坚定、军事素质优良、科技底蕴厚实、创新能力突出、身心素质过...

教学单元

第1章绪论
- 01-01
  概述
- 01-02
  特征矢量及特征空间、随机矢量、正态分布特性
第2章聚类分析
- 02-01
  聚类分析的概念、相似性测度（一）
- 02-02
  相似性测度（二）
- 02-03
  类间距离、准则函数
- 02-04
  聚类算法：简单聚类算法、谱系聚类算法
- 02-05
  聚类算法：动态聚类算法——C均值聚类算法
- 02-06
  聚类算法：动态聚类算法——近邻函数算法
- 02-07
  聚类算法实验
第3章判别域代数界面方程法
- 03-01
  判别域界面方程分类的概念、线性判别函数
- 03-02
  判别函数值的鉴别意义、权空间及解空间、fisher线性判别
- 03-03
  线性可分条件下判别函数权矢量算法
- 03-04
  一般情况下的判别函数权矢量算法
- 03-05
  非线性判别函数
- 03-06
  最近邻方法
- 03-07
  感知器算法实验
第4章统计判决
- 04-01
  最小误判概率准则
- 04-02
  正态分布的最小误判概率、最小损失准则判决
- 04-03
  含拒绝判决的最小损失准则、最小最大损失准则
- 04-04
  Neyman—Pearson判决、实例
第5章统计决策中的经典学习方法
- 05-01
  概述、矩法估计、最大似然估计
- 05-02
  贝叶斯估计
- 05-03
  贝叶斯学习
- 05-04
  概密的窗函数估计方法
- 05-05
  有限项正交函数级数逼近法
- 05-06
  错误率估计
- 05-07
  小结
- 05-08
  实验3-4-5 Bayes分类器-kNN分类器-视频动目标检测
第6章特征提取和选择
- 06-01
  概述、类别可分性判据（一）
- 06-02
  类别可分性判据（二）
- 06-03
  基于可分性判据的特征提取
- 06-04
  离散KL变换与特征提取
- 06-05
  离散KL变换在特征提取与选择中的应用
- 06-06
  特征选择中的直接挑选法
- 06-07
  综合实验-图像中的字符识别
第7章复习