引 言 课程对象 计算机应用技术专业本科、硕士研究生的专业基础课 电子科学与技术学科本科、硕士研究生的专业基础课 与模式识别相关的学科 统计学 概率论 线性代数（矩阵计算） 形式语言 机器学习 人工智能 图像处理 计算机视觉 教学方法 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实例教学：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。 教学目标 掌握模式识别的基本概念和方法 有效地运用所学知识和方法解决实际问题 为研究新的模式识别的理论和方法打下基础 题外话 基本：完成课程学习，通过考试，获得学分。 提高：能够将所学知识和内容用于课题研究，解决实际问题。 飞跃：通过模式识别的学习，改进思维方式，为将来的工作打好基础，终身受益。教材/参考文献 R. Duda, P. Hart, D. Stork, Pattern Classification, second edition, 2000（有中译本）. 蔡元龙，模式识别，西北电讯工程学院出版社，1986。 边肇祺，模式识别（第二版），清华大学出版社，2000。 齐敏，模式识别导
