医学模式识别
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课程介绍：模式识别是人工智能领域的一门重要学科，其所涉及的理论十分广泛，方法十分丰富，新理论、新方法、新技术、新应用不断涌现。本课程主要介绍统计模式识别的基本理论与方法，主要内容包括模式识别基本理论概述、统计模式识别的几何方法、概率方法以及聚类方法。具体涉及的重要内容包括模式识别系统的基本构成、最近邻算法、线性判别函数及感知器算法、H-K算法、非线性判别函数、Fisher线性判别、最大后验概率判决准则、最小风险判决准则、层次聚类算法、动态聚类算法等。旨在使得本专业的本科生具备相关信号处理、分析和识别的专业技能。
上课时间：2024-05-28:主楼424*;2024-05-31:主楼424*;2024-05-10:主楼424*;2024-05-17:主楼424*;2024-05-21:主楼424*;2024-06-04:主楼424*;2024-05-07:主楼424*;2024-06-07:主楼424*;2024-05-24:主楼424*;2024-04-30:主楼424*;2024-05-03:主楼424*;2024-05-14:主楼424*
授课教师：成娟
开课学年：2023-2024
开课学期：春学期
课程号：0130270X
学分：2.0
课程类型：本科生课程
是否精品课程：否
选课人数：59
课时：32.0