《模式识别及应用》课程教学大
纲
( 06、07级)
编号：40021340
英文名称：Pattern Recognition and Its
Applications
适用专业：电子信息工程
责任教学单位：电子工程系电子信息
教研室
总学时：32
学分：2
考核形式：考查
课程类别：专业课
修读方式：必修
教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。
主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。
本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。
第一章概论
1.掌握模式识别的概念
2.熟悉模式识别系统
3.熟悉模式识别的应用
第二章统计模式识别——概率分类法
1. 掌握概率分类的判别标准
（1）Bayes法则
（2）Bayes风险
（3）基于Bayes法则的分类器
（4）最小最大决策
（5）Neyman-pearson决策
2. 熟悉正态密度及其判别函数
（1）正态密度函数
（2）正态分布样品的判别函数
3.了解密度函数的估计
第三章聚类分析
1. 掌握基于试探的聚类算法
（1）基于最近邻规则的试探法
（2）最大最小距离法
2.熟悉层次聚类算法
3.熟悉动态聚类法
（1）K均值算法
（2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法
第四章模糊模式识别
1.掌握模糊信息处理的基本概念
2.熟悉模糊识别信息地获取
3.熟悉模糊综合评判
4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别
5.熟悉模糊聚类分析
第五章神经网络识别理论及模型
1.掌握人工神经网络基本模型
2.熟悉神经网络分类器
3.熟悉模糊神经网络系统
4.熟悉神经网络识别模型及相关技术
第六章特征提取与选择
1.掌握类别可分性判据
2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择
3.掌握最佳鉴别矢量的提取
4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用
5.熟悉基于决策界的特征提取
6.熟悉特征选择中的直接挑选法
本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。
学时分配表：
实验和上机要求：
实验的名称：聚类分析
实验的目的：设计基于等价关系的C均
值模型并编程实现
实验的内容和要求：（1）写出算法计算
公式；（2）基于等价关系的C均值模型数据
结构设计；（3）程序设计的实现流程；（4）
编程实现训练算法；（5）验证实例。
使用的设备和仪器：微型计算机，Visual
Basic或Visual C++程序设计环境
编制人：韦雪洁2006年
审核人：王俊红2006年
人工智能与模式识别 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；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1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
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
《传感器原理及应用》 课程教学大纲(04、05级) 编号： 英文名称：Principles and Applications of Sensor 适用专业：自动化 责任教学单位：电子工程系自动化教研室 总学时：36 学分：2.0 考核形式：考查 课程类别：专业基础课 修读方式：必修 教学目的：本课程主要介绍工程检测中常用的传感器，以及运用这些传感器测量诸如力、压力、温度、位移、物位、转速和振动等参数的方法。使学生在传感器技术方面具有一定的知识，了解工程检测中常用传感器的结构、原理、特性、应用及发展方向。在工作中具有初步选用传感器的能力。 主要教学内容及要求： 一、概述 主要教学内容 1 传感器的组成与分类 2 传感器在科技发展中的重要性 3 传感器技术的发展动向 了解：传感器技术的应用、传感器的分类 二、传感器的一般特性 主要教学内容 1 传感器的静态特性 2 传感器的动态特性 3 传感器动态特性分析 4 传感器的无失真测试条件 了解：传感器的静态特性和动态特性 掌握：传感器的静态特性和动态特性的表述方法。 三、电阻应变式传感器 主要教学内容 1 电阻应变片的工作原理 2 电阻应变片的种类、材料和参数 3 电阻应变片的动态响应特性
4 电阻应变式传感器的温度误差及其补偿 5 电阻应变式传感器的信号调节电路及电阻应变仪 掌握：电阻应变片的工作原理、结构与特点、工作特性和应用。 四、电感式传感器 主要教学内容 1 变磁阻式传感器 2 差动变压器 3 涡流式传感器 掌握：电感式传感器的工作原理、结构与特点、工作特性和应用。 五、电容式传感器 主要教学内容 1 电容式传感器的结构原理及结构形式 2 电容式传感器的等效电路 3 电容式传感器的信号调节电路 4 电容式传感器的应用 了解：电容式传感器的结构与特点 掌握：电容式传感器的工作原理、工作特性和应用。 六、磁电式传感器 主要教学内容 1 磁电式传感器工作原理 2 动圈式磁电传感器 3 磁阻式磁电传感器 了解：开磁路磁阻式转速传感器的组成、结构原理圈和工作原理。 掌握：磁电式传感器的定义及其结构上的两大部分和两种磁路结构。 七、压电式传感器 主要教学内容 1 压电式传感器的工作原理 2 压电材料 3 压电式传感器的等效电路 4 压电式传感器的信号调节电路 了解：影响石英晶体表面电荷密度大小的因素。 掌握：压电效应、石英晶体的纵向压电效应的定义；压电元件的等效电路和电荷放大电路和电路中各元件的意义。 八、光电传感器及应用 主要教学内容 1 内光电效应、常见的光敏元件、光敏元件的应用
模式识别的研究现状与发展趋势 摘要：随着现今社会信息技术的飞速发展, 人工智能的应用越来越广泛, 其中模式识别是人工智能应用的一个方面。而且现今的模式识别的应用也越来越得到大家的重视与支持，在各方面也有重大的进步。模式识别也成为人们身边不可或缺的一部分。关键词：人工智能，技术，模式识别，前景 Abstract：In the modern society with the rapid development of information technology, the application of a rtificial intelligence is more and more extensive, among them pattern recognition is one of the ap ply of artificial intelligence. And now the application of pattern recognition is also more and more to get everyone's attention and support, in various aspects have significant progress. Pattern rec ognition has become an integral part of people around. Keywords: Artificial Intelligence, Technology,Pattern Recognition, prospects 一，引言 如今计算机硬件的高速发展, 以及计算机应用领域的不断开拓, 人们开始要求计算机能够更有效地感知诸如声音、文字、图像、温度、震动等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。但就一般意义来说, 目前一般计算机却无法直接感知它们, 我们常用的键盘、鼠标等外部设备, 对于这些外部世界显得无能为力。虽然摄像机、图文扫描仪、话筒等设备业已解决了上述非电信号的转换, 并与计算机联机, 但由于识别技术不高, 而未能使计算机真正知道采录后的究竟是什么信息。计算机对外部世界感知能力的低下, 成为开拓计算机应用的瓶颈, 也与其高超的运算能力形成强烈的对比。于是, 着眼于拓宽计算机的应用领域, 提高其感知外部信息能力的学科———模式识别, 便得到迅速发展。 人工智能所研究的模式识别是指用计算机代替人类或帮助人类感知模式, 是对人类感知外界功能的模拟, 研究的是计算机模式识别系统, 也就是使一个计算机系统具有模拟人类通过感官接受外界信息、识别和理解周围环境的感知能力。现将人工智能在模式识别方面的一些具体和最新的应用范围遍及遥感、生物医学图象和信号的分析、工业产品的自动无损检验、指纹鉴定、文字和语音识别、机器视觉地圈模式识别等方面。 二，现状 以地图模式识别为例，地图模式识别是由计算机来对地图进行识别与理解, 并借助一定的技术手段, 让计算机研究和分析地图上的各种模式信息, 获取地图要素的质量意义。其计算处理的过程类似于人对地图的阅读。 地图模式识别是近年来在地图制图领域中新兴的一门高新技术, 是信息时代人工智能、模式识别技术在地图制图中的具体应用。由于它是传统地图制图迈向数字地图制图的一座桥梁, 因此,地图模式识别遥感技术、地理信息系统一起, 被称为现代地图制图的三大技术。 目前, 地图模式识别由于具有广泛的应用价值和发展潜力,因而受到了人们的普遍重视。尤其是随着现今的计算机及其外部硬件环境的不断提高, 科技不过发展的情况下，
时间序列分析中模式识别方法的应用 摘要：时间序列通常是按时间顺序排列的一系列被观测数据，其观测值按固定的时间间隔采样。时间序列分析(Time Series Analysis)是一种动态数据处理的统计方法，就是充分利用现有的方法对时间序列进行处理，挖掘出对解决和研究问题有用的信息量。经典时间序列分析在建模、预测等方面已经有了相当多的成果，但是由于实际应用中时间序列具有不规则、混沌等非线性特征，使得预测系统未来的全部行为几乎不可能，对系统行为的准确预测效果也难以令人满意，很难对系统建立理想的随机模型。神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别技术使得人们能够对非平稳时间序列进行有效的分析处理，可以对一些非线性系统的行为作出预测，这在一定程度上弥补了随机时序分析技术的不足。【1】 本文主要是对时间序列分析几种常见方法的描述和分析，并重点介绍神经网络、遗传算法和小波变换等模式识别方法在时间序列分析中的典型应用。 关键字：时间序列分析模式识别应用 1 概述 1.1 本文主要研究目的和意义 时间序列分析是概率论与数理统计学科的一个分支，它是以概率统计学作为理论基础来分析随机数据序列(或称动态数据序列)，并对其建立数学模型，即对模型定阶、进行参数估计，以及进一步应用于预测、自适应控制、最佳滤波等诸多方面。由于一元时间序列分析与预测在现代信号处理、经济、农业等领域占有重要的地位，因此，有关的新算法、新理论和新的研究方法层出不穷。目前，结合各种人工智能方法的时序分析模型的研究也在不断的深入。 时间序列分析已是一个发展得相当成熟的学科，已有一整套分析理论和分析工具。传统的时间序列分析技术着重研究具有随机性的动态数据，从中获取所蕴含的关于生成时间序列的系统演化规律。研究方法着重于全局模型的构造，主要应用于对系统行为的预测与控制。 时间序列分析主要用于以下几个方面：
模式识别的应用 模式识别可用于文字和语音识别、遥感和医学诊断等方面。 文字识别——如何将文字方便、快速的输入到计算机中已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正得到普及的应用。目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和机器自动识别输入两种。其中人工键入速度慢而且劳动强度大；自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。到目前为止，除了脱机手写体数字的识别已有实际应用外，汉字等文字的脱机手写体识别还处在实验室阶段。 语音识别——语音识别技术技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。近年来，在生物识别技术领域中，声纹识别技术以其独特的方便性、经济性和准确性等优势受到世人瞩目，并日益成为人们日常生活和工作中重要且普及的验证方式。而且利用基因算法训练连续隐马尔柯夫模型的语音识别方法现已成为语音识别的主流技术，该方法在语音识别时识别速度较快，也有较高的识别率。//https://www.doczj.com/doc/574463276.html,/p-67030326.html 指纹识别——我们手掌及其手指、脚、脚趾内侧表面的皮肤 凹凸不平产生的纹路会形成各种各样的图案。而这些皮肤的 纹路在图案、断点和交叉点上各不相同，是唯一的。依靠这 种唯一性，就可以将一个人同他的指纹对应起来，通过比较 他的指纹和预先保存的指纹进行比较，便可以验证他的真实
身份。一般的指纹分成有以下几个大的类别:环型(loop),螺旋型(whorl),弓型(arch),这样就可以将每个人的指纹分别归类，进行检索。指纹识别基本上可分成：预处理、特征选择和模式分类几个大的步骤。 遥感——遥感图像识别已广泛用于农作物估产、资源勘察、气象预报和军事侦察等。 医学诊断——在癌细胞检测、X射线照片分析、血液化验、染色体分析、心电图诊断和脑电图诊断等方面，模式识别已取得了成效。
《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；
《传感器原理与应用》课程教学大纲 一、课程名称：传感器原理与应用/Operation principles of Sensors and their applications 二、课程代码：08011309 三、课程类别：专业课 四、课程性质与教学目的： 传感器原理与应用是电子信息专业类研究信息采集问题的必修主干课。课程的目的是让学生掌握非电信号的获取及转换方式，掌握各类传感器的基本结构，工作原理，基本特性和工程应用，使学生初步具备传感器技术的研究、设计、生产、工程应用的基础知识，了解工程、生产及科研中遇到的各种具体或特殊的传感与测试问题，为将来适应传感器的研究、开发及在实际工程应用中合理选择和善于应用各种传感器与测试技术，打下良好的基础。 五、学时／学分：48/3（含实验8学时） 六、先修课程：电路理论电子线路 七、适应专业: 电子、电子信息类 八、教学内容及要求 (一) 课堂教学 第一章概论 1、了解信息测量的基本知识，测量误差理论基础知识。 2、掌握传感器的定义、传感器的一般特性、传感器的标定。 重点内容： 传感器的定义、传感器的一般特性 教学难点： 二阶传感器的动态特性及其分析方法。 第二章电阻应变传感器 1、了解应变片的结构和材料、电阻应变片的工作特性及参数 2、理解应变式力传感器、应变式压力传感器、应变式加速度传感器的应用 3、掌握电阻应变传感器的工作原理、电阻应变传感器测量电桥的分析方法及应用 电阻应变传感器的温度误差及线性补偿办法。 重点内容： 电阻应变传感器的工作原理、差动电桥的概念、测量电桥的分析方法。 教学难点：
电阻应变传感器测量电桥的分析方法、电阻应变传感器的温度误差及补偿办法，应变测量电桥性能的提高。 第三章电感传感器 1、了解差动变压器零点残余电压消除方法、差动变压器外补偿电路、差动整流电 路，电感型传感器的应用。 2、掌握电感型传感器的工作原理、结构及特点，掌握电感型传感器的工作特性分 析方法，带相敏整流测量电桥的工作原理。 重点内容： 电感型传感器的工作原理、结构及特点，主要工作特性及测量电路分析方法，带相敏整流测量电桥的工作原理。 教学难点： 电感型传感器测量电路分析方法、带相敏整流测量电桥的工作原理。 第四章电容传感器 1、了解差动脉冲调宽电路的工作原理，电容传感器的应用及在应用中正确处理所 遇到的问题。 2、掌握电容传感器的工作原理、结构及特点，差动电容传感器的概念，掌握电容 传感器主要工作特性及分析方法 重点内容： 电容传感器的工作原理、特点、主要工作特性及配用的测量电路，如何在实际工程测量中正确合理的选择电容传感器。 教学难点： 电容传感器测量电路的分析及（变间隙式）差动电容传感器测量电桥输出电压的计算、测量误差的分析及减小误差的方法。 第五章热电传感器 1、了解热电偶的工作原理、工作特性、冷端补偿及测温电路热，电感传感器的基 本应用。 2、掌握金属热电阻、半导体热敏电阻工作原理及特性，温敏二级管、温敏晶体管 及集成温度传感器的测温原理，掌握热电传感器的基本应用。 重点内容： 半导体热敏电阻、集成温度传感器工作原理、工作特性、测量电路，温度传感器的典型工程应用。 教学难点： 热电传感器测量电路的分析方法及测量误差分析。 第六章压电传感器 1、了解压电材料的压电效应，压电传感器的基本应用。 2、掌握压电传感器工作原理、压电传感器的组成及其测量电路。 重点内容：
2.1图像模式识别的方法 图像模式识别的方法很多，从图像模式识别提取的特征对象来看，图像识别方法可分为以下几种：基于形状特征的识别技术、基于色彩特征的识别技术以及基于纹理特征的识别技术。其中，基于形状特征的识别方法，其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述，形成可视特征矢量，以完成不同图像的分类，常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。基于色彩特征的识别技术主要针对彩色图像，通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏感等特点进行分类识别。基于纹理特征的识别方法是通过对图像中非常具有结构规律的特征加以分析或者则是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。 从模式特征选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。此外，近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入，模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。在此将这四种方法进行一下说明。 2.1.1句法模式识别 对于较复杂的模式，如采用统计模式识别的方法，所面临的一个困难就是特征提取的问题，它所要求的特征量十分巨大，要把某一个复杂模式准确分类很困难，从而很自然地就想到这样的一种设计，即努力地把一个复杂模式分化为若干
较简单子模式的组合，而子模式又分为若干基元，通过对基元的识别，进而识别子模式，最终识别该复杂模式。正如英文句子由一些短语，短语又由单词，单词又由字母构成一样。用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言，称为模式描述语言。支配基元组成模式的规则称为文法。当每个基元被识别后，利用句法分析就可以作出整个的模式识别。即以这个句子是否符合某特定文法，以判别它是否属于某一类别。这就是句法模式识别的基本思想。 句法模式识别系统主要由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。由预处理分割的模式，经基元提取形成描述模式的基元串（即字符串）。句法分析根据文法推理所推断的文法，判决有序字符串所描述的模式类别，得到判决结果。问题在于句法分析所依据的文法。不同的模式类对应着不同的文法，描述不同的目标。为了得到于模式类相适应的文法，类似于统计模式识别的训练过程，必须事先采集足够多的训练模式样本，经基元提取，把相应的文法推断出来。实际应用还有一定的困难。 2.1.2统计模式识别 统计模式识别是目前最成熟也是应用最广泛的方法，它主要利用贝叶斯决策规则解决最优分类器问题。统计决策理论的基本思想就是在不同的模式类中建立一个决策边界，利用决策函数把一个给定的模式归入相应的模式类中。统计模式识别的基本模型如图2，该模型主要包括两种操作模型：训练和分类，其中训练主要利用己有样本完成对决策边界的划分，并采取了一定的学习机制以保证基于样本的划分是最优的;而分类主要对输入的模式利用其特征和训练得来的决策函数而把模式划分到相应模式类中。 统计模式识别方法以数学上的决策理论为基础建立统计模式识别模型。其基本模型是:对被研究图像进行大量统计分析，找出规律性的认识，并选取出反映图像本质的特征进行分类识别。统计模式识别系统可分为两种运行模式:训练和分类。训练模式中，预处理模块负责将感兴趣的特征从背景中分割出来、去除噪声以及进行其它操作;特征选取模块主要负责找到合适的特征来表示输入模式;分类器负责训练分割特征空间。在分类模式中，被训练好的分类器将输入模式根据测量的特征分配到某个指定的类。统计模式识别组成如图2所示。
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)
传感器及应用教学大纲 一、课程说明 课程性质：专业核心课 课程描述： “传感器技术”是电子、机电与自动控制类专业的专业核心课，是必修课。通过本课程的学习，学生能了解传感器的基本概念、传感器的构成、传感器工作的有关定律、传感器的作用、传感器和现代检测技术发展的趋势。其作用是通过本课程的学习，培养学生利用现代电子技术、传感器技术和计算机技术解决生产实际中信息采集与处理问题的能力，为工业测控系统的设计与开发奠定基础。知识目标：掌握主要传感器的原理、特性，各种应用条件下传感器的选用原则和应用电路设计。 技能目标：独立分析、解决传感器方面问题的能力；利用网络、数据手册、厂商名录等获取和查阅传感器技术资料的能力。 素质目标：具有较强的专业素质，不断进行创新。 教学重点与难点： 课程重点：电阻式、电感式传感器的原理与应用，霍尔式传感器，电流、电压传感器。 课程难点：各种传感器的温度误差与补偿，电容式传感器的屏蔽技术，光纤传感器的原理。 适用专业：机电一体化、电气自动化专业 学时数：80学时 二、教学目的与内容 1 传感器技术基础（2学时） 教学目的与要求： 明确“传感器技术”在专业培养计划中的地位，课程的性质、任务和大体内容，传感器在现代生产、生活中的作用。了解检测技术与传感器的定义、组成、作用和分类，了解传感器的静、动态特性，掌握传感器常用的技术指标。 教学重点与难点： 教学重点：传感器的定义、组成和作用 教学难点：传感器的技术指标 教学内容： 1）传感器简介 （1）传感器的定义
（2）传感器的组成与作用 2）传感器的分类 （1）按工作原理分 （2）按被测量分 （3）按输出信号性质分 3）传感器的特性及主要技术指标 （1）静态特性和动态特性 （2）主要技术指标 2 电阻式传感器（6学时） 教学目的与要求： 理解电阻式传感器的组成和基本原理，了解电阻式传感器的常用类型。掌握应变片式传感器的形式、特点、应用方法和转换电路。 教学重点与难点： 教学重点：电阻式传感器的组成和基本原理 教学难点：电阻应变片的工作原理 教学内容： 1）电位器式传感器（2学时） （1）电位器式传感器的基本工作原理 （2）电位器式传感器的输出特性 （3）电位器式传感器的特性 （4）电位器式位移传感器 2）应变式传感器（2学时） （1）电阻应变片的结构和工作原理 （2）电阻应变片的特性 （3）测量电路 （4）温度误差与补偿 3）压阻式传感器（2学时） （1）压阻效应 （2）结构与特性 （3）固态压阻传感器测量电路 （4）温度补偿 3 变磁阻式传感器（4学时） 教学目的与要求： 掌握三种变磁阻式传感器（电感式传感器、差分变压器式传感器、电涡流式传感器）的基本结构和工作原理，了解上述传感器将非电量信号转换成电信号的过程，了解三种变磁阻式传感器的特点、
XXX大学 课程设计报告书 课题名称模式识别 姓名 学号 院、系、部 专业 指导教师 xxxx年 xx 月 xx日
模式识别方法简述 摘要：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。模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。 关键词：模式识别; 模式识别方法; 统计模式识别; 模板匹配; 神经网络模式识别 模式识别(Pattern Recognition)是人类的一项基本智能，在日常生活中，人们经常在进行“模式识别”。随着2 0 世纪4 0 年代计算机的出现以及5 0 年代人工智能的兴起，人们当然也希望能用计算机来代替或扩展人类的部分脑力劳动。（计算机）模式识别在2 0 世纪6 0 年代初迅速发展并成为一门新学科。 模式识别研究主要集中在两方面, 一是研究生物体( 包括人) 是如何感知对象的，属于认识科学的范畴, 二是在给定的任务下, 如何用计算机实现模式识别的理论和方法。前者是生理学家、心理学家、生物学家和神经生理学家的研究内容, 后者通过数学家、信息学专家和计算机科学工作者近几十年来的努力, 已经取得了系统的研究成果。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。例如自适应或自组织的模式识别系统包含了人工智能的学习机制；人工智能研究的景物理解、自然语言理解也包含模式识别问题。又如模式识别中的预处理和特征抽取环节应用图像处理的技术；图像处理中的图像分析也应用模式识别的技术。 模式识别是一种借助计算机对信息进行处理、判别的分类过程。判决分类在
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
武汉理工大学 模式识别及其在图像处理中的应用 学院（系）：自动化学院 课程名称：模式识别原理 专业班级：控制科学与工程1603班 任课教师：张素文 学生姓名：王红刚 2017年1月3日
模式识别及其在图像处理中的应用 摘要:随着计算机和人工智能技术的发展,模式识别在图像处理中的应用日益广泛。综述了模式识别在图像处理中特征提取、主要的识别方法(统计决策法、句法识别、模糊识别、神经网络)及其存在的问题, 并且对近年来模式识别的新进展———支持向量机与仿生模式识别做了分析和总结, 最后讨论了模式识别亟待解决的问题并对其发展进行了展望。 关键词:模式识别;图像处理;特征提取;识别方法 Pattern Recognition and Its Application in Image Processing Abstract:With the development of computer and artificial intelli-gence , pattern recognition is w idely used in the image processing in-creasingly .T he feature extraction and the main methods of pattern recognition in the image processing , w hich include statistical deci-sion, structural method , fuzzy method , artificial neural netw ork aresummarized.T he support vector and bionic pattern recognition w hich are the new developments of the pattern recognition are also analyzed .At last, the problems to be solved and development trends are discussed. Key words:pattern recognition ;image processing ;feature extrac-tion;recognition methods
《传感器网络》课程教学大纲 Sensor Network 一、课程说明 课程编码045228101，课程总学时51，周学时3，学分2.0，开课学期7。 1．课程性质： 专业选修课 2．适用专业： 适用于电子信息工程专业、计算机科学与技术专业。（宋体五号字） 3．课程教学目的与要求：（宋体五号字加粗） 《传感器网络》是电子信息工程专业的专业选修课。无线传感器网络技术是近几年发展起来的一门交叉性学科，它涉及到通信技术、计算机技术和传感器技术等多种技术领域。学生通过对传感器网络的基本概念、基本方法和基本理论的学习，了解这一技术的前沿和发展趋势，掌握无线传感器网络的结构和分析、设计方法，提高学生分析解决通信工程中实际问题的能力。4．本门课程与其它课程关系： 先修课程：《通信原理》、《计算机网络》、《高频电路与实验》。 5．推荐教材及参考书： [1] 高守玮．ZIGBEE技术实践教程．北京航空航天大学出版社，2009.6 [2] 李文仲段朝玉．ZigBee 无线网络技术入门与实战．北京航空航天大学出版社，2007.1 6．课程教学方法与手段： 理论讲授为主，教学内容与实际应用相结合，采用专题讨论、应用研讨等多种教学形式。7．课程考核方法与要求：（宋体五号字加粗） 本课程的考核方式为考查。理论课程成绩占30％，实验课程成绩占60％。平时考核（课堂讨论、作业、出勤）占10%。 8．实践教学内容安排： 实验一 CC2430基础实验1 实验二 CC2430基础实验2 实验三 CC2430基础实验3 实验四点对点无线通信实验 实验五光敏、温度传感器数据采集及数据传输实验 实验六远程医疗健康监护网络设计 二、教学内容与学时分配 教学内容与时间安排表
《模式识别及应用》课程教学大 纲 ( 06、07级) 编号：40021340 英文名称：Pattern Recognition and Its Applications 适用专业：电子信息工程 责任教学单位：电子工程系电子信息 教研室 总学时：32 学分：2 考核形式：考查 课程类别：专业课 修读方式：必修 教学目的：模式识别是电子信息工程专业的一门专业必修课。通过该课程的学习，学生能够掌握模式识别的基本理论和主要方法，并且能掌握在大量的模式样本中获取有用信息的原理和算法，通过课外上机练习，学会编写模式识别的算法程序，达到理论和实践相结合的目的，使学生了解模式识别的应用领域，为将来从事这一方面的研究打下初步基础。 主要教学内容及要求：由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。 本课程安排了一些习题，以便学生能通过做练习与实验进一步掌握课堂知识，学习了本课程后，大部分学生能处理一些简单模式识别问题，如设计获取信息的手段，选择要识别事物的描述方法以及进行分类器设计。 第一章概论 1.掌握模式识别的概念 2.熟悉模式识别系统 3.熟悉模式识别的应用 第二章统计模式识别——概率分类法 1. 掌握概率分类的判别标准 （1）Bayes法则 （2）Bayes风险 （3）基于Bayes法则的分类器 （4）最小最大决策 （5）Neyman-pearson决策 2. 熟悉正态密度及其判别函数 （1）正态密度函数 （2）正态分布样品的判别函数 3.了解密度函数的估计 第三章聚类分析 1. 掌握基于试探的聚类算法 （1）基于最近邻规则的试探法 （2）最大最小距离法 2.熟悉层次聚类算法 3.熟悉动态聚类法 （1）K均值算法 （2）迭代自组织的数据分析算法4.了解合取聚类法、最小张树分类法 第四章模糊模式识别 1.掌握模糊信息处理的基本概念 2.熟悉模糊识别信息地获取 3.熟悉模糊综合评判 4.熟悉基于识别算法的模糊模式识别 5.熟悉模糊聚类分析 第五章神经网络识别理论及模型 1.掌握人工神经网络基本模型 2.熟悉神经网络分类器 3.熟悉模糊神经网络系统 4.熟悉神经网络识别模型及相关技术 第六章特征提取与选择 1.掌握类别可分性判据 2.掌握基于可分性判据进行变换的特征提取与选择 3.掌握最佳鉴别矢量的提取 4.熟悉离散K-L变换及其在特征提取与选择中的应用 5.熟悉基于决策界的特征提取 6.熟悉特征选择中的直接挑选法 本课程与其他课程的联系与分工：本课程的先修课程是线性代数、概率与数理统计。它与数字图像处理课可并开。所学知识可以直接应用于相关课题的毕业设计中，并可为学生在研究生阶段进一步深入学习模式识别理论和从事模式识别方向的研究工作打下基础。
《传感器与检测技术》课程教学大纲 一、课程的性质、课程设置的目的及开课对象 本课程是机械设计制造及其自动化专业（机械电子工程方向）学生的重要专业课程。本课程设置的目的是通过对传感器的一般特性与分析方法，传感器的工作原理、特性及应用，检测系统的基本概念的学习，通过本课程的学习，使学生掌握检测系统的设计和分析方法，能够根据工程需要选用合适的传感器，并能够对检测系统的性能进行分析、对测得的数据进行处理。 开课对象：机械设计制造及其自动化专业（机械电子工程方向）本科生。 二、先修课程：高等数学、工程数学、电子技术、数字电子技术等。 三、教学方法与考核方式 1.教学方法：理论教学与实验教学相结合。 2.考核方式：闭卷考试。 四、学时分配 总学时48学时。其中：理论38学时，实验10学时 五、课程教学内容与学时 （一）传感器与检测技术概念 传感器的组成、分类及发展动向，技术的定义及应用。 重点：传感器与检测技术的目的和意义。 教学方法：课堂教学和现场认识教学相结合。 （二）传感器的特性 1.传感器的静态特性 2.传感器的动态特性及其响； 重点：传感器的静态特性与动态特性的性质。 难点：工艺计算与平面布置；微机联网控制系统。 广度：本章主要讲述传感器特性的基础知识。 深度：主要讲述传感器的特性，不涉及复杂的内容。 教学方法、手段：课堂教学、多媒体教学，强化实际操作。 （三）电阻式传感器 1.电位器式传感器的主要特性及其应用 2.应变片的工作原理 3.应变片式电阻传感器的主要特性及应用 重点：理解电位器式传感器、应变片式传感器的工作原理，掌握它们的性能特点，了解其常用结构形式及应用。 难点：线性与非线性电位器的测量原理，应变片式传感器的测量原理、温度误差及其补偿。