1、模式識別課程教學大綱（三號黑體）一、課程基本信息（四號黑體）二、課程目標（四號黑體）英文名稱PatternRecognition課程代碼MEAU3070課程性質跨專業選修課程授課對象機械工程學分2學時45指定教材模式識別張學工清華大學出版社（一）總體目標：（小四號黑體）模式識別為機械工程跨專業選修課程，課程旨在為學生提供一個理解模式識別學科全貌的入門介紹，使學生能夠對人工智能模式識別在機械工程領域的應用與發展形成整體認識，了解學科的歷史發展、研究領域和主要問題，為專業學習和后續課程的學習打下必要的基礎。在專業態度上養成良好的技術意識，并在一定程度上明確今后專業學習的方向和良好的學習目標，為個人

2、專業的職業發展提供導向。（二）課程目標：（小四號黑體）通過本課程的學習，使學生掌握模式識別與機器學習領域中的基本概念和典型算法，如貝葉斯機器學習、概率圖模型、支持向量機、深度學習、聚類、強化學習等，掌握從事模式識別與機器學習研究的基本理念，提高學生綜合運用所學知識解決問題的能力，特別是對數據進行處理和分析的能力課程目標1:通過對模式識別歷史發展的學習，理解技術變革，形成智能化推進發展的重要意義與價值。課程目標2：通過對模式識別技術幫助解決機械傳統工程問題，掌握基礎知識和基本理論，了解現狀與未來發展趨勢。課程目標3：通過對技術支持學習的體驗，通過小組合作、項目歇息等學習方式參與，理論聯系時間，提

3、升自主學習能力、合作意識、溝通能力。提升專業素養與思路。（要求參照普通高等學校本科專業類教學質量國家標準，對應各類專業認證標準，注意對畢業要求支撐程度強弱的描述，與“課程目標對畢業要求的支撐關系表一致）（五號宋體）（三）課程目標與畢業要求、課程內容的對應關系（小四號黑體）表1：課程目標與課程內容、畢業要求的對應關系表（五號宋體）課程目標課程子目標對應課程內容對應畢業要求課程F1標11第一章-第四章2-1-1課程目標22第五章-第七章4-1-1課程目標33實踐5-1-1（大類基礎課程、專業教學課程及開放選修課程按照本科教學手冊中各專業擬定的畢業要求填寫“對應牢業要求”欄。通識教育課程含通識選修課

4、程、新生研討課程及公共基礎課程，面向專業為工科、師范、醫學等有專業認證標準的專業，按照專業認證通用標準填寫“對應畢業要求”欄；面向其他尚未有專業認證標準的專業，按照本科教學手冊中各專業擬定的畢業要求填寫“對應畢業要求”欄。）三、教學內容（四號黑體）第一章緒論與概述明確模式識別與機器學習的含義，感受它與人類智慧的聯系；理解幾類典型機器學習系統的計算流程；了解部分前沿研究方向，體會模式識別與機器學習領域的魅力。第二章貝葉斯學習基礎掌握貝葉斯公式在機器學習中的應用思路；能夠熟練運用貝葉斯決策方法；明確分類器相關的基本概念；掌握基于高斯分布的貝葉斯分類器；理解樸素貝葉斯分類器；能夠熟練運用各種參數估計

5、方法。第三章邏輯回歸掌握線性回I歸及其模型求解方法；理解貝葉斯線性PI歸；掌握邏輯【可歸及其模型求解方法；理解貝葉斯邏輯回歸。第四章概率圖模型基礎明確判別式和生成式概率圖模型的區別；掌握有向圖模型的模型表示、條件獨立性刻畫,理解常見的有向圖模型；掌握無向圖模型的模型表示、條件獨立性刻畫，理解常見的無向圖模型；掌握對樹狀結構因子圖進行推理的和積算法和最大和算法。第五章支持向量機理解大間隔原理；掌握基本的支持向量機分類模型；能夠熟練運用拉格朗日對偶優化技術；掌握數據線性不可分情形下的分類模型，以及核方法的建模原理；理解支持向量機回歸的原理；了解支持向量機的模型擴展。第六章人工神經網絡與深度學習掌握

6、感知機模型和學習算法；掌握多層神經網絡模型和誤差反向傳播訓練算法；理解深度神經網絡的典型挑戰問題；能夠熟練運用至少兩種常見的深度神經網絡。第七章聚類分析理解聚類的兩大類方法；掌握K-均值聚類方法，理解模糊K-均值聚類的原理；掌握譜聚類方法；掌握高斯混合模型聚類方法，了解無限高斯混合模型。上機實踐聯系模式識別基礎處理、分類器、完成模式識別分類作業。四、學時分配（四號黑體）表2：各章節的具體內容和學時分配表（五號宋體）章節章節內容學時分配第一章緒論與概述4第二章貝葉斯學習4五、教學進度（四號黑體）第三章邏輯回歸6第四章概率圖模型4第五章支持向量機4第六章人工神經網絡與深度學習8第七章聚類分析6上機

7、實踐模式識別大作業18表3：教學進度表（五號宋體）周次日期章節名稱內容提要授課時數作業及要求備注1緒論與概述緒論與概述42-3貝葉斯學習貝葉斯學習44-7邏輯回歸邏輯回歸68-10概率圖模型概率圖模型411-13支持向量機支持向量機414-16人工神經網絡與深度學習人工神經網絡與深度學習817-19聚類分析聚類分析620模式識別大作業模式識別大作業18六、教材及參考書目（四號黑體）1. 周志華著.機器學習，北京：清華大學出版社，2016年1月.（ISBN978-7-302-206853-6）張學工，模式識別，清華大學出版社，第三版。七、教學方法（四號黑體）1. 講授法：通過講授本課程的基本概念

8、與基本原理，幫助學生了解并掌握模式識別基礎理論與模式識別在機械工程的運用。2. 討論法：圍繞模式識別在新工科的應用、模式識別在機械工程的應用前景等主題組織學生進行討論。3. 實踐活動法：在實踐上機環節理論結合實際。八、考核方式及評定方法（四號黑體）（一）課程考核與課程目標的對應關系（小四號黑體）表4：課程考核與課程目標的對應關系表（五號宋體）（二）評定方法（小四號黑體）課程目標考核要點考核方式課程目標1掌握模式實際基礎理論課堂、閉卷課程目標2理解模式識別過程課堂、閉卷課程目標3練習模式識別作業課堂、報告評定方法（五號宋體）（例：平時成績：20%,實踐作業：30%,期末考試50知按課程考核實際情

9、況描述）（五號宋體）課程目標的考核占比與達成度分析（五號宋體）表5：課程目標的考核占比與達成度分析表（五號宋體）課程目平時實踐作業期末總評達成度課程目標130%30%40%（例：課程目標1達成度課程目標230%30%40%=（0.3x平時目標1成績+0.2x期中目標1成績+0.5x期末目標1成績/目標1總分。按課程考核實際情況描述）課程目標330%30%40%（五號宋體）（三）評分標準（小四號黑體）課程目標評分標準90-10080-8970-7960-69<60優良中合格不合格ABCDF課程目標1能夠全面深入地以社會主義核心價值觀為引導，以職業理想為重點，結合自身具體專業培養目標，熟練掌握模式識別基礎理論能夠較好地以社會主義核心價值觀為引導，以職業理想為重點，結合自身具體專業培養目標，較好地掌握模式識別基礎理論能夠良好地以社會主義核心價值觀為引導，以職業理想為重點，結合自身具體專業培養目標，良好掌握模式識別基礎理論基本能夠以社會主義核心價值觀為引導，以職業理想為重點，結合自身具體專業培養目標，基本掌握模式識別基礎理論不能完成以社會主義核心價值觀為引導，以職業理想為重點，結合自身具體專業培養目標，不能掌握模式識別基礎理論課程目標2能夠高質量地綜合運用學科知識和理論知識理解模式識別過程能夠較好地綜合運用學科知識和理論知識理解模式識別過程