《模式识别原理与技术》课程大纲
课程名称（中文）：模式识别原理与技术
课程名称（英文）：Pattern Recognition Principles and Techniques
课程编码：Y0703034C
开课单位：电气信息学院
授课对象：
任课教师：郑胜
学时：32 学分：2 学期：2
考核方式:平时成绩占百分之30，考试成绩(可开卷)占百分之70
先修课程：概率论、线性代数、数字信号处理等
课程简介：
一、教学目的与基本要求：（150字以内）
这门课的教学目的是让学生掌握模式识别的基本原理和方法。

本课程的主要任务是，通过对模式识别的基本理论和方法、应用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。

通过各教学环节，本课程应达到下列要求：认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程；理解统计分类法的基本思想，掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法；理解聚类分析的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法。

二、课程内容与学时分配
1、课程主要内容：（200字以内）
1)绪论
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)聚类分析
6)特征提取/选择
7)人工神经网络及支持向量机在模式识别中的应用
2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）
三、实验、实践环节及习题内容与要求
四、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）：
1. 模式识别导论. 李金宗. 1994年. 高等教育出版社
2. 模式识别. 边肇祺. 2000年1月第2版. 清华大学出版社
3. Pattern Recognition（第二版）. Sergios Theodoridis. Konstantinos Koutroumbas. 机械工业出版社. 2006年
撰写人：郑胜
学位分委员会签字：
学院主管研究生教学院长签字：。