模式识别导论课程教学大纲.docx
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1、模式识别导论课程教学大纲课程中文名称:模式识别导论课程英文名称:An Introduction to Pattern Recognition课程编号:C1305开课学期:6学时数:32学分数:2适用专业:自动化(拔尖计划)课程类型:专业拓展课/选修先修课程:高等数学、线性代数、概率论与数理统计一、课程性质本课程是自动化专业的高年级专业拓展课和选修课。课程主要介绍统计模式识别的基本 理论和方法,包括统计决策、聚类分析、线性分法,以及特征提取与选择等内容。模式识别 是研究信息分类识别理论和方法的科学,综合性、交叉性强,在工业生产控制中得到了广泛 应用。课程特点是理论与实践联系密切,通过课程学习可以
2、培养学生理论素养、实践技能与 创新能力,提高学生对控制工程问题的分析问题和解决问题能力。二、课程目标通过本课程的学习,学生应掌握下列基础知识点:1 .模式识别的基本概念、学科特点、和发展应用情况;2 .聚类分析;3 .界面域代数界面方程法:4 .统计判决;5 .统计决策中的经典学习方法;6 .最近邻法;7 .特征提取和选择。三、支撑的毕业要求课程对毕业要求的支撑课程教学目标、达成途径和评价依据等毕业要求3.掌握工程基础知识 和本专业的基本理论知识,具有 系统的工程实践学习经历;了解 本专业的前沿发展现状和趋势。教学目标:掌握统计模式识别的基本理论和方法,包括聚类分析, 判别域代数界面方程法,统
3、计判决、训练学习与错误率估计,最 近邻方法以及特征提取与选择等。通过课程学习,掌握模式识别 的基本概念、基本原理、基本分析方法和算法。能够利用模式识 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。 达成途径:课堂讲解;平时作业;上机实践;专题讨论。评价依据:课后作业;大型作业报告与上机实践:专题讨论答辩 与报告;课程考试。评价方式:评估平时作业的正确性与完整性,给出成绩;评估大 型作业及上机实践报告的正确性与内容的完整性,给出成绩;结 合团队答辩表现与团队专题讨论报告,给出个人团队合作成绩与 个人表现成绩;评价课程结束考试的得分情况。毕业要求4.具备设计和实施工 程实验的能力,并能够对
4、实验结 果进行分析。教学目标:完成两个大型作业设计及报告提交。通过提供三个以 上大型设计作业选题,让学生根据兴趣选定两个。给定一些特征 数据,让学生设计分类方案,采用C语言或Matlab语言编程实现 正确分类,评估分类结果。学会运用模式分类方法解决实际工程 问题。达成途径:大型作业及上机实践。评价依据:作业报告;上机实践结果。评价方式:评估程序运行结果的正确性与合理性,给出成绩;根 据大型作业目标任务要求,要求学生给出设计方案,评估方案的 合理性,给出成绩。毕业要求6.掌握文献检索、资 料查询及运用现代信息技术获 取相关信息的基本方法。教学目标:模式识别是一门涉及信息处理、计算机技术和人工智
5、能的交叉性学科。而计算机技术、信息技术和人工智能的发展日 新月异,要想了解和跟上学科的最新发展超势,需要具有自主终 身学习的意识和能力,只有通过不断的自主学习,才能具有适应 行业发展的能力。达成途径:课堂讲解:平时作业;文献阅读。评价依据:作业;文献阅读结果。评价方式:评估平时作业的正确性与完整性,给出成绩;评估文 献查阅的准确性和完整性,给出成绩。四、教学内容、学时安排和基本要求第一章绪论(2学时)重点难点:模式识别的概念、基本问题,特征矢量的描述方法和特征空间概念,随机矢 量间的统计关系。(1)介绍模式识别的基本概念;(2)概述模式识别过程、方法,学科特点;(3) 了解模式识别的历史现状和
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