天津大学模式识别2课程教学大纲

天津大学《模式识别2》课程教学大纲

课程代码：2160265 课程名称：模式识别2

学 时： 20 学 分： 1

学时分配： 授课：12 上机：8 实验： 实践： 实践（周）：

授课学院： 计算机学院

适用专业： 计算机科学与技术

先修课程： 高等数学，线性代数，概率统计

一．课程的性质与目的

本课程讲授模式识别的基本理论与基本方法。具体介绍模式识别问题定义，贝叶斯分类器，错误率估计，概率密度估计，窗方法，线性判别分类器，多类别分类，紧邻法，支持向量机，人工神经网络，分类树，K均值聚类，分级聚类等基础模式识别算法的理论和实际使用方法。

二．教学基本要求

要求学生了解模式识别的基本理论，掌握基本算法原理，能够根据给出的数据和要求，选择合适的算法，使用现有的软件解决模式识别的模型训练，测试，性能评价问题。

三．教学内容

第一章：模式识别的问题定义与数据收集

介绍模式识别的问题定义方法，数据形式，模型形式，并指导学生进行一次实际的数据收集。

实践内容：收集包括身高，体重，性别三个维度的数据，并按照模式识别的数据要求进行整理

第二章：贝叶斯分类器及其性能评价

介绍贝叶斯分类器，两种错误的概念及其估计，证明最小错误率分类器，介绍概率密度估计的基本理论，窗估计方法，介绍性能评价体系，交叉验证的概念，过学习的概念，推广性的概念。

实践内容：利用第一章中收集的数据，建立贝叶斯分类器并进行性能评价。

第三章：线性分类器

介绍线性分类器的基本理论，Fisher线性判别器，线性分类器的性能评价。

实践内容：利用第一章的数据，建立Fisher线性分类器，并进行性能评价。

第四章：人工神经网络和支持向量机简介

介绍人工神经网络的基本概念和算法，反向传播（BP）训练算法，支持向量机基本概念和算法。简单介绍统计机器学习理论（SLT）的最基本概念：VC维，泛化能力，模型选择定理。

实践内容：利用第一章中的数据，建立人工神经网络和支持向量机模型，并进行性能评价。

第五章：紧邻法

介绍紧邻法的基本理论和方法，紧邻法的错误率边界定理，紧邻法的实现技术，紧邻法在应用上的优势与局限，稀疏性问题。

实践内容：利用第一章中的数据，建立紧邻法分类模型并进行性能评价

第六章：分类树

介绍分类树的基本理论和方法，介绍C4.5算法的理论与实现。

实践内容：利用第一章中的数据，建立分类树模型并进行性能评价。

第七章：聚类

介绍聚类与无监督学习的基本理论和方法，介绍K均值聚类，分级聚类的理论与实现。简单介绍K均值聚类算法的局限和改进算法。简单介绍半监督学习的基本方法。

实践内容：利用第一章中的数据，建立聚类模型，并进行模型评价

第八章：分类器组合与在线算法

介绍分类器组合的基本理论和基本算法，介绍Logistic和semi-logistic 回归技术,AdaBoost技术，Bagging和BootStrap技术，介绍模型训练的在线算法的基本概念和实现算法在线化的基本方法。

实践内容：利用第一章中的数据，建立组合分类器，并进行模型评价 四．学时分配

教学内容 授课 上机 实验 实践 实践(周)第一章 1 1

第二章 1 1

第三章 1 1

第四章 1 1

第五章 2 1

第六章 2 1

第七章 2 1

第八章 2 1

总计： 12 8

五．评价与考核方式

期末考试（80%）+平时作业（20%）

六．教材与主要参考资料

教材：

模式识别（第三版）

作 者：张学工

出 版 社：清华大学

I S B N ：9787302225003

出版时间：2010-8-1

开 本：16

页 数：237页

制定人：

审核人：

批准人：

批准日期：年月日

TU Syllabus for Pattern Recognition 2

Code:

2160265 Title: Pattern Recognition 2 Semester Hours: 20

Credits:

1

Semester Hour Structure Lecture ：12 Computer Lab ：8 Experiment ： Practice ：

Practice (Week)：

Offered by: School of Computer Science and Technology for: Computer Science and Technology

Prerequisite: Calculus, Linear Algebra, Statistics, Probability

1. Objective

The students will be required to learn the basic theory of pattern recognition including the basic principles, concepts and methods, as well as the implementation of the algorithms. The students need to master the usage and application of existing software for pattern recognition, as well as the performance evaluation of the model and the training procedure. Students need to learn calculus, linear algebra, and statistics before taking this course. The knowledge of stochastic process could also be helpful, but not required.

2. Course Description

This course will introduce the basic principle and methods for pattern recognition. This includes problem definition, data format, Bayesian classifier, error rate estimation, probability density estimation, parzen-windowed method, linear classifier, multi-class classifier, nearest-neighbor method, support vector machine, artificial neural network, classification tree, K-means clustering, hierarchical clustering and other basic pattern recognition methods. 3. Topics

Chapter 1: Pattern Recognition Problem definition and data collection

This chapt will introduce the definition of pattern recognition and the regular form for presenting a pattern recognition problem.

Practice: Collect a toy problem dataset including the height, weight and gender

of your classmates. Format these data to a PR dataset. The Practice of each coming Chapter will be the application of the corresponding algorithm on this dataset.

Chapt2: Bayesian classifier and performance evaluation

This Chapt will introduce the basic theory of Bayesian classifier, two types of error and error rate estimation, minimal error rate classifier theorem, as well as the probability density estimation using parzen method and the performance evaluation frame with the cross-validation methods. The concept of over-fitting and generalization ability will also be mentioned.

Chapt 3: Linear Classifier

This chapt will introduce the basic theory of the linear classifier, Fisher linear decision, performance estimation of linear classifiers.

Chapt 4: Briefings in Artificial Neural Network and Support Vector Machine

This chapt will introduce the most basic concept and principle of Support Vector Machine and Artificial Neural Network, including the training algorithm of SVM and BP algorithm. The most basic concept of statistical learning theory will also be introduced (VC-dimension, generalization, model selection theorem).

Chapt5:Nearest-Neighbor

This Chapt will introduce the basic theory and methods for nearest-neighbor method, including the error rate boundary theorem, implementation skills, practical problem on imbalanced dataset, the sparse dataset problem.

Chapt 6: Classification Tree

Basic theory and method for classification tree, implementation of C4.5 algorithm.

Chapt 7： Clustering

This chapt will introduce the clustering and non-supervised learning principle and methods. The K-means clustering, hierarchical clustering algorithm as well as the problem of these algorithm and the improvements, will be introduced. Semi-Supervised learning will also be mentioned.

Chapt 8: Classifier ensembles and online boosting

This chapt will introduce the basic theory and algorithm of : logistic regression,

semi-logistic regression, adaboost, bagging, bootstrap and online training algorithms.

4. Semester Hour Structure

Topics Lecture Computer

Lab. Experiment

Practice

Practice (Week) Chapt 1 1 1 Chapt 2 1 1 Chapt 3 1 1 Chapt 4 1 1 Chapt 5 2 1 Chapt 6 2 1 Chapt 7 2 1 Chapt 8

2 1

Sum: 12 8

5. Grading

Final Exam (80%) + Homework (20%)

6. Text-Book & Additional Readings

PATTETN RECOGNITION （3rd Ed ） Xuegong Zhang

Tsinghua University Press ISBN: 9787302225003 2010-8-1

Constitutor: Reviewer: Authorizor: Date:

天津大学模式识别2课程教学大纲

天津大学《模式识别2》课程教学大纲 课程代码：2160265 课程名称：模式识别2 学 时： 20 学 分： 1 学时分配： 授课：12 上机：8 实验： 实践： 实践（周）： 授课学院： 计算机学院 适用专业： 计算机科学与技术 先修课程： 高等数学，线性代数，概率统计 一．课程的性质与目的 本课程讲授模式识别的基本理论与基本方法。具体介绍模式识别问题定义，贝叶斯分类器，错误率估计，概率密度估计，窗方法，线性判别分类器，多类别分类，紧邻法，支持向量机，人工神经网络，分类树，K均值聚类，分级聚类等基础模式识别算法的理论和实际使用方法。 二．教学基本要求 要求学生了解模式识别的基本理论，掌握基本算法原理，能够根据给出的数据和要求，选择合适的算法，使用现有的软件解决模式识别的模型训练，测试，性能评价问题。 三．教学内容 第一章：模式识别的问题定义与数据收集 介绍模式识别的问题定义方法，数据形式，模型形式，并指导学生进行一次实际的数据收集。 实践内容：收集包括身高，体重，性别三个维度的数据，并按照模式识别的数据要求进行整理 第二章：贝叶斯分类器及其性能评价 介绍贝叶斯分类器，两种错误的概念及其估计，证明最小错误率分类器，介绍概率密度估计的基本理论，窗估计方法，介绍性能评价体系，交叉验证的概念，过学习的概念，推广性的概念。 实践内容：利用第一章中收集的数据，建立贝叶斯分类器并进行性能评价。

第三章：线性分类器 介绍线性分类器的基本理论，Fisher线性判别器，线性分类器的性能评价。 实践内容：利用第一章的数据，建立Fisher线性分类器，并进行性能评价。 第四章：人工神经网络和支持向量机简介 介绍人工神经网络的基本概念和算法，反向传播（BP）训练算法，支持向量机基本概念和算法。简单介绍统计机器学习理论（SLT）的最基本概念：VC维，泛化能力，模型选择定理。 实践内容：利用第一章中的数据，建立人工神经网络和支持向量机模型，并进行性能评价。 第五章：紧邻法 介绍紧邻法的基本理论和方法，紧邻法的错误率边界定理，紧邻法的实现技术，紧邻法在应用上的优势与局限，稀疏性问题。 实践内容：利用第一章中的数据，建立紧邻法分类模型并进行性能评价 第六章：分类树 介绍分类树的基本理论和方法，介绍C4.5算法的理论与实现。 实践内容：利用第一章中的数据，建立分类树模型并进行性能评价。 第七章：聚类 介绍聚类与无监督学习的基本理论和方法，介绍K均值聚类，分级聚类的理论与实现。简单介绍K均值聚类算法的局限和改进算法。简单介绍半监督学习的基本方法。 实践内容：利用第一章中的数据，建立聚类模型，并进行模型评价 第八章：分类器组合与在线算法 介绍分类器组合的基本理论和基本算法，介绍Logistic和semi-logistic 回归技术,AdaBoost技术，Bagging和BootStrap技术，介绍模型训练的在线算法的基本概念和实现算法在线化的基本方法。 实践内容：利用第一章中的数据，建立组合分类器，并进行模型评价 四．学时分配

建设项目管理 20年天大离线答案 第四组

建设项目管理 要求： 一、独立完成，下面已将五组题目列出，请按照学院平台指定 ．．的做题组数作答， 每人只答一组题目 ．．．．，满分100分； ．．．．．．．．，多答无效 平台查看做题组数操作：学生登录学院平台→系统登录→学生登录→课程考试→离线考核→离线考核课程查看→做题组数，显示的数字为此次离线考核所应做哪一组题的标识； 例如：“做题组数”标为1，代表学生应作答“第一组”试题； 二、答题步骤： 1.使用A4纸打印学院指定答题纸（答题纸请详见附件）； 2.在答题纸上使用黑色水笔 ．．作答；答题纸上全部信息要求手 ．．．．按题目要求手写 写，包括学号、姓名等基本信息和答题内容，请写明题型、题号； 三、提交方式：请将作答完成后的整页答题纸以图片形式依次粘贴在一个 ．．．．．．．Word ．．．． 文档中 ．．．上传（只粘贴部分内容的图片不给分），图片请保持正向、清晰； 1.完成的作业应另存为保存类型是“ ．．．．”．提交; ．．．．．．．．．Word97 ．．．．．．-．2003 2.上传文件命名为“中心-学号-姓名-科目.doc”; 3.文件容量大小：不得超过20MB。 提示：未按要求作答题目的作业及雷同作业，成绩以 ．．！ ．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．0．分记 题目如下： 第四组： 题目： 一、问答题（共30分） 1.试述投资决策的原则以及经济效益评价的原则。

二、计算题（共30分） 1.某建设项目的现金流量如下表所示，基准收益率为10%，求该项目的净现值， 并判断该项目在财务上是否可行。 (P/A , 10% , 4 ) = 3.16987, (P/A , 10% , 5 ) = 3.03735 , ( P/F , 10% , 4 ) = 0.63552 (P/F , 10% , 5 ) = 0.56743, (F/P , 10% , 4 ) = 1.57351 , ( F/P , 10% , 5 ) = 1.76233 (A/P , 10% , 4 ) = 0.31547, (A/P , 10% , 5 ) = 0.32923 三、简答题（每题20分，共40分） 1.建设项目的构成 4．分项工程 3．分部(子分部)工程 1.可行性研究的内容 2．单位(子单位)工程 答案： 一、问答题（共30分） 2.试述投资决策的原则以及经济效益评价的原则。 答：投资决策原则是指决定投资决策的投资收益性、安全性和流通性三项原则， 经济效益评价的原则：

《高等数学》视频教程 蔡高厅教授主讲

《高等数学》视频教程蔡高厅教授主讲 中文名称：蔡高厅高等数学上下册RM压缩清晰版本 地区：大陆 语言：普通话 简介： 高等数学辅导讲座（蔡高厅） 分189讲上册95讲下册94讲！赠送与之配套的电子书课文！ 本教程讲解之细致，容量之庞大令人叹为观止！适合任何程度的朋友学习。即使只有高中数学水平，凭此讲座可在一月内快速成为高数高手，也可作为复习后期查缺补漏之用。本教程是目前国内水平最高的高等数学长期教程，影音俱佳，强烈推荐！！ 第一章函数第二章极限第三章导数与微分第四章导数的应用第五章不定积分 第六章定积分第七章空间解析几何与矢量代数第八章多元函数微积分第九章重积分 第十章曲线积分及曲面积分第十一章级数第十二章微分方程

适合人群： 1、在校大学生 2、自考人 3、考研人士（高数一，二） 4、其它想学习数学的人士 [点评][天津大学][高数](蔡高厅) 我来谈谈对天津大学蔡高厅高数的一些看法。这部高等数学教程应该是现在名气最大的，也是好评最高的。原因我认为有这么些，首先，整部教程体积很小（全部一起不到3G），而北航柳重堪高等数学加起来超过10G，对硬盘空间不是很大的用户是个不小的负担，这点使的很多人选择了它（包括我本人），在着，一共189讲的超大 容量，整个高等数学的全部知识，无论巨细，无一遗漏，是其他教程所不能及的（北航柳重堪高等数学），其次，本科学校的正规教程也是个很诱人的地方。以上说的是它的优点，下面说说我自己的体会。我是在看完北航柳重堪高等数学第一章时再看的，对比而言，蔡高厅高数给我感受就是蔡高厅本人一直在黑板上不停的版书，对知识本身的讲解很机械，这点我很不喜欢。既然是本科学校的教程，就应该讲究对知识本身和思维的沟通，重点应该是放上创造性上，而不只是知识的简单堆砌，蔡高厅的讲课完全是教科书的移植，加上一点做题的技巧，对基本概念的理解讲解很生硬，缺少沟通性。跟真正的数学教学相差很远“蔡高厅的讲课完全是教科书的移植”，这点我很同意。他的例题基本上都是他与别人合写的那本高数上的。[点评][天津大学][数学]【蔡教授讲】 提起蔡教授的数学，想想我干瘪的荷包真是感慨呀！那时想考试，看到网上无数的同志推荐这门课程，在购回后，白天在办公室偷偷看，晚上回家接着看，整整花了偶2月光阴才大功告成。因此，昨天看了网友对蔡教授的批评，本人对此是不同意的，数学是一门逻辑性很强的课程，讲究环环紧密相扣，因此，学习的风 格也以稳重为主，正是基于这一点，本人是十分推崇蔡教授的课的，别的不说，光是他老人家，诺高的身材弯腰板书，这种敬业精神与师德，就强过了许多年轻后辈。就以课程的本身而言，蔡教授讲得条理清晰，对每个定理都进行了详细的证明，辅以充足的示例，让你想不学好这门课都难。个人认为，蔡教授的这门课，无论下 载还是购买都值得！

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；

天津大学管理科学与工程

管理科学与工程学科硕士研究生培养方案 学科代码：120100 校内编号：S20902 一级学科：管理科学与工程培养单位：管理与经济学部 一、学科简介与研究方向 天津大学管理科学与工程是国家一级重点学科，一级学科博士点和博士后流动站，学科处于国内领先水平。管理科学与工程一级学科的一个显著特点是综合采用数学、统计学、社会科学、信息技术和计算机科学或借鉴其他自然科学技术和方法揭示管理活动的规律和原则，并利用这些规律和原则改进和优化管理过程。近年来以制造业、工程建设业、IT业、金融服务业等行业为主要研究对象，取得了许多重大科研及奖励成果，在国内同类学科中有较大的影响。 本学科研究方向主要有：现代工业工程理论与方法、工程建设管理与项目管理、金融工程、信息系统与信息管理、物流与供应链管理、系统工程理论方法与应用、管理科学等。 二、培养目标 培养具有国际化管理视野、掌握管理学、经济学、社会科学知识，具备扎实的运筹学、统计学、计算机科学与技术和建模知识和能力，能够运用管理科学与工程的理论和方法帮助组织在效率、质量、成本、服务等方面进行提升的高层次复合型管理人才。 三、学习年限 本学科培养年限为2.5年，课程学习时间为1年，论文时间为1.5年。 四、课程设置与学分要求 硕士生在学期间课程学习的总学分数应不少于27学分。其中，学位课不少于13学分，必修课不少于6学分，选修课不少于8学分。

五、学位论文 本专业硕士学位论文选题应具有一定的理论意义和较高的实际应用价值。要求研究生广泛阅读本领域的主要文献，了解本领域学术动态和论文的主攻方向，有新见解。论文应对该领域的理论研究或实际部门有较大的参考价值。论文写作条理清晰、文笔流畅、符合科学写作规范。 2013年报名时间预计： 预报名：9月25~9月29日，网上报名：10月10号~10月31号。现场确认时间：11月10~11月14号。初试考试时间大体上是春节前两星期的周末（具体以公布为准大约8月底9月初公布） 参考2012年考研报名时间安排： 2012年研招考试应届本科生网上预报名时间：9月25日—29日 2012年硕士研究生招生仍实行网上报名，所有考生（包括统考生、单考生、联考生和推荐免试生）必须进行网上报名，才能进行现场确认。 ①网上报名时间：2011年10月10日至10月31日，每日8：00至23：00，网上报名地址：https://www.doczj.com/doc/025441468.html,/; ②现场确认时间：2011年11月10日至11月14日，确认地点为网报时选择的报

图像处理与分析-本科课程教学大纲

华南理工大学本科课程教学大纲基本格式 《图像处理与分析技术》教学大纲 总学时：54 理论课学时：48 实验课学时：6 一、课程的性质 人类从外接获得的信息约有75%是从图像中获得的。随着计算机技术的高速发展,数字图像技术今年来得到极大的重视和长足的进展，并已在科学研究、军事、遥感、天文、地质、工业生产、医疗卫生、教育、管理和通信等方面得到了广泛的应用，对推动社会发展、改善人们的生活水平起到了重要的作用。本课程介绍图像处理和分析的基本原理、典型方面和实用技术。通过本课程的学习，较为全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。为将来应用于实际和进行科学研究打下良好的基础。本课程适合相关专业的大学本科高年级学生和研究生学习。 二、课程的目的与教学基本要求 教学目的：使学生对图像处理与分析的理论和技术有较全面的了解和掌握。 基本要求：通过本课程学习，掌握基本概念和原理，应用其中的理论和方法解决问题。 三、课程适用专业 信号与信息处理、通信与信息系统、计算机应用技术、生物医学工程等 四、课程的教学内容、要求与学时分配 1．理论教学部分： 第一章绪论(2学时) 图像处理和分析系统介绍,数字图像的数学描述. 第二章图像和视觉基础(2学时) 1亮度视觉 2颜色视觉 第三章图像变换(4学时) 1.傅立叶变换和性质 2.图像变换的通用公式 3.其它可分离图像变换、离散余弦变换、沃尔什-哈德码变换 4 霍德林变换

第四章图像增强(6学时) 1.图像的对比度增强 2.图像的噪声平滑滤波 3.图像的边缘 第五章图像恢复和重建(6学时) 1.图像退化模型 2.常用频域和空域复原方法 3.投影重建 第六章图像编码(6学时) 1.基本概念-图像的信息熵值,数据冗余,图像编码模型 2.哈夫曼编码技术 3.预测编码 4.变换编码 5.国际标准简介 第七章图像分割 1.阈值法 2.区域生长,分裂合并 3.边缘检测 4.二值图像处理方法 第八章.图像目标的表达和描述(6学时) 1.边界表达 2.区域的几何特征 3.区域的纹理特征 第九章.模式识别方法简介(4学时) 1.统计模式识别方法 2.句法模式识别方法 3.模糊集合识别方法 2．实验教学部分（课内共6学时，未计课外实验时间）1）DFT、DCT正反变换实现 2）直方图均衡、直方图规定化、时域模板处理、频域高低通滤波3）去运动模糊、去失焦、逆滤波、维纳滤波 4）DPCM编码、游程编码、HUFFMAN编码 5）目标描述与识别(分割、描述、识别)

天大年12月考试《建设项目管理》离线作业考核试题培训讲学

天大2017年12月考试《建设项目管理》离线作业考核试题

建设项目管理 要求： 一、 独立完成，下面五组题目中，请任选其中一组题目作答，满分100分； 二、答题步骤： 1. 使用A4纸打印学院指定答题纸（答题纸请详见附件）； 2. 在答题纸上使用黑色水笔．．．．按题目要求手写．． 作答；答题纸上全部信息要求手写，包括中心、学号、姓名、科目、答题组数等基本信息和答题内容，请写明题型、题号； 三、提交方式：请将作答完成后的整页答题纸以图片形式依次粘贴在一个．．．．．．．Word ．．．． 文档中．．． 上传（只粘贴部分内容的图片不给分），图片请保持正向、清晰； 1. 上传文件命名为“中心-学号-姓名-科目.doc ” 2. 文件容量大小：不得超过20MB 。 提示：未按要求作答题目．．．．．．．．的作业．．．及雷同作业．．．．．，成绩以．．．．0．分记．． ！ 题目如下： 第一组： 一、问答题（共30分） 1. 试述投资决策的原则以及经济效益评价的原则。 二、计算题（共30分） 1. 某建设项目的现金流量如下表所示，基准收益率为10%，求该项目的净现值，并判断该项目在财务上是否可行。 (P/A , 10% , 4 ) = 3.16987, (P/A , 10% , 5 ) = 3.03735 , ( P/F , 10% , 4 ) = 0.63552 (P/F , 10% , 5 ) = 0.56743, (F/P , 10% , 4 ) = 1.57351 ,

( F/P , 10% , 5 ) = 1.76233 (A/P , 10% , 4 ) = 0.31547, (A/P , 10% , 5 ) = 0.32923 三、简答题（每题20分，共40分） 1.建设项目的构成 2.可行性研究的内容 第二组： 一、问答题（共30分） 1.试述内部收益率的定义及经济含义。什么情况下不能使用内部收益率作为 评价指标。 二、计算题（共30分） 1. 某企业设计生产能力为年产100万件，单价450元，单位变动成本250元， 年固定成本为8000万元，求盈亏平衡点产量及盈亏平衡点生产能力利用率。 三、简答题（每题20分，共40分） 1.国民经济评价与财务经济评价的区别 2.索赔的程序 第三组： 一、问答题（共30分） 1.试述固定总价合同，调值总价合同，固定工程量合同，单价合同的定义及 特点。 二、计算题（共30分） 1.某建设项目的现金流量如下表所示，基准收益率为10%，求该项目净现值， 并判断该项目在财务上是否可行。

模式识别报告二

第二次试验报告 一 实验名称 贝叶斯分类器设计（最小风险贝叶斯决策和最小错误率贝叶斯抉择） 二 实验原理 最小错误率： 合理决策依据：根据后验概率决策 已知后验概率P(w 1|x), P(w 2|x)， 决策规则： ? 当P(w 1|x)>P(w 2|x) x ∈w 1， ? 当P(w 1|x)

最小风险： 1. 已知类别的P(w i )及x 的p(x/w i )，利用贝叶斯公式，可得类别 的后验概率P(w i /x)。 2. 利用决策表和后验概率，计算最小条件风险 3. 决策：在各种决策中选择风险最小的决策 三 实验内容 ? 假定某个局部区域细胞识别中正常（ w1）和非正常 （ w2）两类先验概率分别为 ? 正常状态：P （w1）=0.9； 异常状态：P （w2）=0.1。 1 (/)()(/)(/)()i i i c i i i p x w P w P w x p x w P w =?=∑

?现有一系列待观察的细胞，其观察值为x： -3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 ?类条件概率分布正态分布分别为（-2,0.5）（2,2）试对观察的结果进行分类。 四实验步骤及贴图 步骤： ?1.用matlab完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程 序有调用过程。 ?2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 ?3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： ?重新设计程序，完成基于最小风险的贝叶斯分类器，画出相应 的后验概率的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。

数字图像处理教学大纲(2014新版)

数字图像处理 课程编码：3073009223 课程名称：数字图像处理 总学分： 2 总学时：32 (讲课28，实验4) 课程英文名称：Digital Image Processing 先修课程：概率论与数理统计、线性代数、C++程序设计 适用专业：自动化专业等 一、课程性质、地位和任务 数字图像处理课程是自动化专业的专业选修课。本课程着重于培养学生解决智能化检测与控制中应用问题的初步能力，为在计算机视觉、模式识别等领域从事研究与开发打下坚实的理论基础。主要任务是学习数字图像处理的基本概念、基本原理、实现方法和实用技术，并能应用这些基本方法开发数字图像处理系统，为学习图像处理新方法奠定理论基础。 二、教学目标及要求 1．了解图像处理的概念及图像处理系统组成。 2．掌握数字图像处理中的灰度变换和空间滤波的各种方法。 3．了解图像变换，主要是离散和快速傅里叶变换等的原理及性质。 4．理解图像复原与重建技术中空间域和频域滤波的各种方法。 5. 理解解彩色图像的基础概念、模型和处理方法。 6. 了解形态学图像处理技术。 7. 了解图像分割的基本概念和方法。 三、教学内容及安排 第一章：绪论（2学时） 教学目标：了解数字图像处理的基本概念，发展历史，应用领域和研究内容。通过大量的实例讲解数字图像处理的应用领域；了解数字图像处理的基本步骤；了解图像处理系统的组成。 重点难点：数字图像处理基本步骤和图像处理系统的各组成部分构成。 1.1 什么是数字图像处理 1.2 数字图像处理的起源

1.3.1 伽马射线成像 1.3.2 X射线成像 1.3.3 紫外波段成像 1.3.4 可见光及红外波段成像 1.3.5 微波波段成像 1.3.6 无线电波成像 1.3.7 使用其他成像方式的例子 1.4 数字图像处理的基本步骤 1.5 图像处理系统的组成 第二章：数字图像基础（4学时） 教学目标：了解视觉感知要素；了解几种常用的图像获取方法；掌握图像的数字化过程及其图像分辨率之间的关系；掌握像素间的联系的概念；了解数字图像处理中的常用数学工具。 重点难点：要求重点掌握图像数字化过程及图像中像素的联系。 2.1 视觉感知要素（1学时） 2.1.1 人眼的构造 2.1.2 眼镜中图像的形成 2.1.3 亮度适应和辨别 2.2 光和电磁波谱 2.3 图像感知和获取（1学时） 2.3.1 用单个传感器获取图像 2.3.2 用条带传感器获取图像 2.3.3 用传感器阵列获取图像 2.3.4 简单的图像形成模型 2.4 图像取样和量化（1学时） 2.4.1 取样和量化的基本概念 2.4.2 数字图像表示 2.4.3 空间和灰度级分辨率 2.4.4 图像内插 2.5 像素间的一些基本关系（1学时） 2.5.1 相邻像素 2.5.2 临接性、连通性、区域和边界 2.5.3 距离度量 2.6 数字图像处理中所用数学工具的介绍 2.6.1 阵列与矩阵操作

天津大学机械工程学院各专业考研参考书目

天津大学机械工程学院各专业考研参考书目 一般力学与力学基础专业考研参考书初试指定书部分 《工程动力学》贾启芬天津大学出版社 《自动控制原理》夏超英科学出版社 《工程力学》贾启芬天津大学出版社 《材料力学》赵志岗天津大学出版社 《材料力学（第四版）》（下）孙训方高等教育出版社 《材料力学（第四版）》（上）孙训方高等教育出版社 《材料力学》苏翼林天津大学出版社 《材料力学（第四版）》（下）刘鸿文高等教育出版社 《材料力学（第四版）》（上）刘鸿文高等教育出版社 《机械原理教程》申永胜清华大学出版社 《机械原理与机械设计》(下) 张策机械工业出版社 《机械原理与机械设计》(上) 张策机械工业出版社 《高等代数（第三版）》王鄂芳北京大学出版社 《自动控制原理》（下）吴麒清华大学出版社 《自动控制原理》（上）吴麒清华大学出版社 《现代控制理论》刘豹机械工业出版社 《自动控制原理》胡寿松科学出版社 《机械设计（第三版）》董刚机械工业出版社 《机械原理（第六版）》孙恒高等教育出版社 《理论力学》贾启芬天津大学出版社 《理论力学》贾启芬机械工业出版社 《结构力学（下册）》龙驭球高等教育出版社 《结构力学（上册）》龙驭球高等教育出版社

《结构力学（下册）》刘昭培天津大学出版社 《结构力学（上册）》刘昭培天津大学出版社 《误差理论与数据处理（第5版）》费业泰机械工业出版社 《测控电路(第四版)》张国雄机械工业出版社 《传感器（第3版）》强锡富机械工业出版社缺货 《检测技术（第3版）》施文康机械工业出版社 《机械设计（第八版）》濮良贵高等教育出版社 固体力学专业考研参考书初试指定书部分 《工程动力学》贾启芬天津大学出版社缺货 《量子力学教程（第二版）》周世勋高等教育出版社 《量子力学导论（第二版）》曾谨言北京大学出版社 《工程力学》贾启芬天津大学出版社初试指定书 《材料力学》赵志岗天津大学出版社初试指定书 《材料力学（第四版）》（下）孙训方高等教育出版社 《材料力学（第四版）》（上）孙训方高等教育出版社 《材料力学》苏翼林天津大学出版社 《材料力学（第四版）》（下）刘鸿文高等教育出版社 《材料力学（第四版）》（上）刘鸿文高等教育出版社 《机械原理教程》申永胜清华大学出版社 《机械原理与机械设计》(下) 张策机械工业出版社 《机械原理与机械设计》(上) 张策机械工业出版社 《高等代数（第三版）》王鄂芳北京大学出版社 《自动控制原理》（下）吴麒清华大学出版社 《自动控制原理》（上）吴麒清华大学出版社

模式识别实验报告(一二)

信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期：2011年12月

实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的： 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件： matlab 软件 三、实验原理： 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知 ) (i P ω， ) (i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计 算出后验概率： ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…，x 2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…，a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的 决策k a ，即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=； 异常状态：P （2ω）=。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ： 已知先验概率是的曲线如下图：

)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，）（2,4）试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤： 1.用matlab 完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵

3工程造价天津大学工程管理自考

可行性研究的前提与基础就是市场需求与发展的研究,就是一系列对项目建议书批准的建设项目在技术上就是否可行与经济上就是否合理、盈利的分析与论证工作。核心就是经济评价,基础就是市场供求与技术发展预测。 建设地点的选择,应遵循靠近原材料、消费地、工业项目适当聚集等基本原则。采用多因素评分优选法。 设计一般分初步设计(技术设计)施工图设计 建设准备阶段准备的内容:1征地、拆迁与场地平整2完成施工用水、电、路等工程3组织设备、材料订货4准备必要的经审查通过的施工图纸5组织招投标,择优选择施工单位。 建设项目:就是指在一个场地或几个场地上,按照一个总体设计进行建设的各个单项工程的总与。 建设项目工程量:指建设的全部工程量,其造价一般指投资估算、设计总概算与竣工总决算的造价 单项工程:又称工程项目,就是建设项目的组成部分,单项工程就是具有独立的设计文件,建成后可以独立发挥生产能力或经济效益的工程,一般包含建筑工程与安装工程。 单位工程:就是单项工程的组成部分,单位工程就是单项工程中具有独立的设计图纸与施工条件,可以独立组织施工的工程。 分部工程:就是按建筑工程的主要部位划分的,如基础工程主体工程防水工程 分项工程:一般就是按生产分工,并能按照某种计量单位计算,便于测定或统计工程基本构造要素与工程量来划分的。 工程造价的特点:1工程造价的大额性2个别性、差异性3动态性4广泛性与复杂性5阶段性 工程造价的职能:1预测职能2控制3评价4调控 工程造价的作用:1建设工程造价就是项目决策的工具2就是制订投资计划与控制投资的有效工具3就是筹集建设资金的依据4就是合理利益分配与调节产业结构的手段5就是评价投资经济效果的重要指标。 工程造价的计价特征:1单体性计价2分部组合计价3多次性计价4方法多样性计价依据正确性计价 可行性研究阶段(投估)初步设计(设总概)施工图设计阶段(施工图预算)招投标阶段(承包合同价)工程实施阶段(竣工结算价)竣工验收(竣工决算) 投资估算价就是指编制项目建议书,进行可行性研究报告阶段编制的工程造价。 设计总概算价就是指在初步设计阶段,总承包设计单位根据初步设计的总体布置、建设内容、各单项工程的主要结构的设计图纸与设计工程量清单,按照概算定额或概算指标及建设主管部门颁发的有关取费规定,进行计算与编制的该建设项目,从开始筹建到交付生产或使用的全过程中,所发生的各项建设费用的总与。 建设工程投资费用管理:为了实现投资的预期目标,在拟定的规划、设计方案的条件下,预测、计算、确定与监控工程造价及其变动的系统活动,它包括了合理确定与有效控制工程造价的一系列工作。 工程造价有效控制的途径就是1以设计阶段为重点的建设全过程的造价控制2应由被动控制转为主动控制3技术与经济相结合就是控制工程造价最有效的手段。 **我国现行建筑安装工程费用由直接费、间接费(规费与企业管理费)、利润与税金(营业税城市维护建设费教育费附加)构成,直接费包括人工费、材料费、施工机械使用费, 人工费包括1基本工资2工资性补贴3生产工人辅助工资4职工福利费5生产工人劳动保护费,

模式识别文献综述报告

指导老师：马丽 学号：700 班级： 075111 姓名：刘建 成绩： 目录 ............................................................ 一、报告内容要点............................................................ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》............................................................ 三、《基于类内加权平均值的模块 PCA 算法》............................................................

四、《PCA-LDA 算法在性别鉴别中的应用》 ............................................................ 五、《一种面向数据学习的快速PCA算法》 ............................................................ 六、《Theory of fractional covariance matrix and its applications in PCA and 2D-PCA》 ............................................................ 七、课程心得体会 ............................................................ 八、参考文献 ............................................................ 一、报告内容要点 ①每篇论文主要使用什么算法实现什么 ②论文有没有对算法做出改进（为什么改进，原算法存在什么问题，改进方法是什么） ③论文中做了什么对比试验，实验结论是什么？可以加入自己的分析和想法，例如这篇论文还存在什么问题或者缺点，这篇论文所作出的改进策略是否好，你自己对算法有没有什么改进的想法？ 二、《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》 第一篇《应用主成分分解(PCA)法的图像融合技术》，作者主要是实现用PCA可以提取图像数据中主要成分这一特点，从元图像获得协方差矩阵的特征值和特征向量，据此确定图像融合算法中的加权系数和最终融合图像。 作者在图像融合的算法上进行改进，用PCA获得待融合的每幅图像的加权系数Wi。是这样实现的：计算待融合的i幅图像数据矩阵的协方差矩阵，从中获

建设工程法规天津大学作业答案

建设工程法规复习题 一、多选题 1.代理的种类有（）。 A．委托代理B．邀请代理C．约定代理D．法定代理E．指定代理2.工程建设法律关系的构成要素包括（）。 A．主体B．客体C．内容D．事件E．行为 3.法律关系的客体包括（）。 A．人B．财C．物D．行为E．非物质财富 4.诉讼时效的种类包括（）。 A．普通诉讼时效B．短期诉讼时效C．长期诉讼时效 D．特殊诉讼时效E．权利的最长保护期限 5.下列选项中（）诉讼时效为1年。 A．身体受到伤害要求赔偿的B．延付或拒付租金的 C．技术进出口合同争议的D．出售质量不合格的商品未声明的E．寄存财物被丢失或损毁的 6.根据《建筑工程施工许可管理办法》，颁发施工许可证必须具备的条件包括（）。 A．已经办理了建筑工程用地批准手续 B．按照规定应该委托监理的工程已委托监理 C．施工图设计文件等待审查 D．已经确定具备相应资质条件的施工企业 E．建设资金已经落实 7.以下属于不需要申请施工许可证的工程类型( )。 A．工程投资额在30万元以下或建筑面积在3000平方米以下 B．作为文物保护的建筑工程 C．抢险救灾工程 D．临时性建筑 E．军用房屋建筑 8.以下（）建筑工程，可以由两个以上的承包单位联合共同承包。 A．大型B．大中型C．中小型D．结构复杂的E．结构特别的9.实行建筑工程监理前，建设单位应当将（）书面通知被监理的建筑施工企业。A．建设工程质量管理条例B．监理的内容C．委托的工程监理单位D．监理权限E．监理人员名单 10.《招标投标法》规定，招标投标活动应当遵循（）的原则。

A．公开B．公平C．诚实信用D．公正E．平等 11.工程建设项目招标范围包括（）。 A．全部或部分使用国有资金投资或国家融资的项目 B．施工单项合同估算价在100万元人民币以上的 C．关系社会公共利益、公众安全的大型基础设施项目 D．使用国际组织或外国政府资金的项目 E．关系社会公共利益、公众安全的大型公用事业项目 12.从业人员安全生产中的权利包括（）。 A．知情权B．建议权C．危险报告权D．紧急避险权E．控告权13.根据《合同法》规定，下列免责条款无效的是（）。 A．因不可抗力造成对方财产损失的 B．造成对方人身伤害的 C．因违约造成对方财产损失的 D．故意造成对方财产损失的 E．因重大过失造成对方财产损失的 14.当事人因重大误解订立的合同，可以（）。 A．不履行B．撤销C．不适当履行D．变更E．维持原合同保持不变15.下列合同中，（）合同是可撤销合同。 A．因重大误解订立的B．违反法律的强制性规定的 C．一方以欺诈胁迫手段订立的D．订立合同时显失公平的 E．以合法行为掩盖非法目的 16.承担违约责任的构成要件包括（）。 A．有违约的事实B．给当事人一方造成损失C．当事人一方主观上故意D．违约事实与造成损失之间有因果关系E．当事人一方主观上过失17.合同当事人承担违约责任的形式有（）。 A．合同继续履行B．采取补救措施C．支付赔偿金 D．返还财产恢复原状E．支付违约金 18.依《合同法》的规定，当事人订立合同的方式主要有（）。 A．口头形式B．书面形式C．电子邮件D．其他形式E．直接交付式19.下列（）等条款，是劳动合同应具备的内容。 A．劳动合同期限B．劳动报酬C．劳动纪律D．劳动保护和劳动条件E．劳动争议的解决方法 20.根据《劳动法》，有（）情形之一的，劳动者可以随时通知用人单位解除劳动合同。

高等代数论文

高等代数论文 矩阵在生产生活方面的应用 指导老师李思泽 运输1512 崔粲 15251169 知行1501 徐鹏宇 15291200

目录 【摘要】 (2) 【关键词】 (2) 【Abstract】 (2) 【Key words】..................................... 错误!未定义书签。【实际应用举例】 (3) 1. 计算网络中的流 (3) 1.1 交通流分析 (3) 1.2 程序运行代码 (5) 1.3 程序运行截图 (8) 1.4 程序运行代码（2） (9) 1.5程序运行截图（2） (13) 2.电路分析 (13) 2.2程序运行代码 (15) 2.3 程序运行截图 (18) 【论文总结】...................................... 错误!未定义书签。【参考文献】...................................... 错误!未定义书签。

摘要 近二十年来，随着计算机技术的蓬勃发展，利用计算机的符号计算系统对代数中可计算问题形成了计算代数这个新的方向，本文主要通过对于矩阵的应用实例来说明代数在实际生活中的应用。随着科学技术的发展，数学也越来越贴近我们的生活，可以说是息息相关。我们在学习数学知识的同时，也不能忘记将数学知识应用于生活。在学习高等代数的过程中，我们发现代数在生活和实践中都有不可缺少的的位置。本篇论文中，我们就对代数中的矩阵在交通流量分析，电路分析的应用进行了探究并编写了相关程序。 【关键词】高等代数，矩阵，实际，应用，电路分析，交通流 Abstract In recent twenty years, with the rapid development of computer technology, using computer symbol computing system of algebra computational problems form the computational algebra in this new direction. This paper mainly through the matrix of the application examples to illustrate the application of algebra in real life. With the development of science and technology, mathematics is more and more close to our life, it can be said that it is closely related to the development of science and technology. At the same time, we can not forget to apply mathematical knowledge to life. In the course of learning advanced algebra, we found that the algebra has an indispensable position in life and practice. In this thesis, we study the application of the matrix in the

人工智能 多种模式识别的调研报告

郑州科技学院 本科毕业设计（论文） 题目多种模式识别的调研报告 姓名闫永光 专业计算机科学与技术 学号201115025 指导教师 郑州科技学院信息工程系 二○一四年六月

摘要 信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；人工智能；多种模式识别的应用；模式识别技术的发展潜力

引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能力”，诸如对声音、文字、图像、温度以及震动等外界信息，这样就可以依靠计算机来对人类的生存环境进行数字化改造。但是从一般的意义上来讲，当前的计算机都无法直接感知这些信息，而只能通过人在键盘、鼠标等外设上的操作才能感知外部信息。虽然摄像仪、图文扫描仪和话筒等相关设备已经部分的解决了非电信号的转换问题，但是仍然存在着识别技术不高，不能确保计算机真正的感知所采录的究竟是什么信息。这直接使得计算机对外部世界的感知能力低下，成为计算机应用发展的瓶颈。这时，能够提高计算机外部感知能力的学科——模式识别应运而生，并得到了快速的发展。人工智能中所提到的模式识别是指采用计算机来代替人类或者是帮助人类来感知外部信息，可以说是一种对人类感知能力的一种仿真模拟。它探讨的是计算机模式识别系统的建立，通过计算机系统来模拟人类感官对外界信息的识别和感知 1、模式识别 什么是模式和模式识别？ 模式可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。二者的主要差别在于，各实验样本所属的类别是否预先已知。一般说来，有监督的分类往往需要提供大量已知类别的样本，但在实际问题中，这是存在一定困难的，因此研究无监督的分类就变得十分有必要了。