本科生模式识别课程教学研究与实践
模式识别课程对学习者的数学基础和综合知识要求较高.由于数学基础和综合知识的不足,本科生模式识别课程教学有不少问题值得探讨研究.本文结合作者的教学研究与实践,从本科生模式识别教学内容的选取、讲授方法和学习方法等方面进行了一些有益的探索和研究.提出了将统计模式识别和神经网络的学习概括为”三个要点”(概率密度法、判别函数法和神经网络方法)加上”两个过程”(由概率密度如何导出判别函数或由神经网络如何逼近判别函数)的学习思路;讨论了模式识别教学内容按经典基础型和前沿研究型进行分类的教学方法、模式识别案例教学方法以及探索研究型教学方法.实践表明,采用本文所述教学方法进行本科生模式识别教学有利于培养学生的创新能力,达到了预期的教学效果.
高等教育 模式识别课程 教学方法 人才培养
刘丹 袁志勇 赵俭辉
武汉大学计算机学院,武汉430072,中国
国内会议
上海
中文
242-247
2011-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）