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《模式识别》(Pattern Recognition)中科院研究生课程[光盘镜像]

  • 状态: 精华资源
  • 摘要:
    主讲人黄庆明
    发行日期2010年
    对白语言普通话
    文字语言简体中文
  • 时间: 2010/07/12 03:59:22 发布 | 2010/07/12 10:31:12 更新
  • 分类: 教育  计算机 

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中文名模式识别
英文名Pattern Recognition
资源格式光盘镜像
主讲人黄庆明
版本中科院研究生课程
发行日期2010年
地区大陆
对白语言普通话
文字语言简体中文
简介

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导师介绍
◇ 主要经历:   1984-1988年 哈尔滨工业大学获计算机系计算机软件专业 本科   1988-1991年 哈尔滨工业大学获计算机系计算机应用专业 硕士(直接攻博)   
1991-1994年 哈尔滨工业大学获计算机系计算机应用专业 博士   
1994-1997年 哈尔滨工业大学计算机系 教师   
1995-1996年 新加坡国立大学工学院 博士后   
1996-2000年 新加坡资讯与通信研究院 副研究员   
2000-2002年 新加坡资讯与通信研究院 研究员 (期间曾赴加拿大多伦多大学进行访问研究,并在美国SGI公司Alias|Wavefront子公司任高级工程师)   
2002-2003年 新加坡威实录科技公司 首席工程师。   
2003-现在 中国科学院研究生院 教授,博士生导师   
中国科学院计算技术研究所 研究员(客座),博士生导师   
◇ 研究方向:   
在多媒体方面的研究主要涉及多媒体视频分析,视频编码和压缩,视频转码技术等;在图像处理与模式识别方面的研究主要涉及彩色图像处理,图像分割与识别,神经网络等;在计算机视觉方面的研究主要涉及计算机立体视觉,机器人视觉等。应用领域涉及多媒体传输与应用,体育视频分析与检索,视频监控,智能交通等。

教学目的、要求
本课程为计算机应用技术专业硕士研究生的专业基础课,同时也是电子科学与技术学科研究生的专业基础课。模式识别是研究用机器代替人去识别、辨识客观事物的学科;它是近几十年来得到迅速发展而形成的具有系统理论和方法并得到广泛应用的学科。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,避免引用过多的、繁琐的数学推导。由于模式识别的具体应用十分复杂,目前的一些理论和方法能解决的问题十分有限,因此其理论和方法在不断发展和完善之中,需要科学工作者去发展它、完善它。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。

预修课程
线性代数,统计数学,最优化技术,图像处理。

教材
参考用书
主要参考书: 1. 蔡元龙,《模式识别》,西北电讯工程学院出版社,1985。 2. 边肇琪等,《模式识别》(第二版),清华大学出版社,北京,2000。 3. J.P.Marques de Sa, Pattern Recognition Concepts, Methods and Applications, USA, 2002.

课件参考这里:http://nlpr-web.ia.ac.cn/html/2007/3/20070305153832.htm



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1.由于面向的人群比较小,我做成ISO文件,一是方便大家下载和观看,请不要解压 用虚拟光驱打开 这样可以帮助做资源,较长时间的保存这个资源.又可避免占据大量磁盘空间
2 中科院的这套视频质量非常高,内容非常专业,不次于国外的大学,而且更适合国内学生。
涉及到经济 管理 理工 多大1000门以上,中科院的空中课堂链接:http://210.76.200.32/

中科院研究生课程和中科大精品课程-VeryCD U资源索引
http://home.VeryCD.com/space.php?uid=28205...id=54132


对这方面有兴趣的同学 可以加这两个QQ群:

67811832 : 图像识别 模式识别 计算机视觉

我会逐步将搜集的资料上传到我的网盘,请大家关关注
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由于百度网盘目前无法通过主页看到分享的文件,我在知乎专栏整理了全部的目录
https://zhuanlan.zhihu.com/p/28371526



目录

内容提要:
第一章 概论 模式和模式识别的概念,模式识别简史和应用,模式识别的方法,模式识别系统,相关数学准备。。
第二章 聚类分析 距离聚类的概念,聚类准则,基于试探的聚类搜索算法,系统聚类法,动态聚类法。
第三章 判别函数 线性判别函数,广义线性判别函数,分段线性判别函数,模式空间和权空间,感知器算法,采用感知器算法的多模式的分类,势函数。
第四章 统计判别 贝叶斯判别准则,最小风险判别,正态分布模式的贝叶斯分类器,均值向量和协方差矩阵的参数估计。
第五章 特征选择和提取 模式类别可分性的测度,特征选择,离散K-L变换 第六章 神经网络 人工神经网络概述,人工神经网络基础,前馈神经网络,反馈神经网络,随机神经网络,自组织神经网络,人工神经网络的应用开发设计。

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