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模式识别——国防科技大学课程讲义

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简介:
《模式识别》是基于国防科技大学的教学内容编写的课程讲义,涵盖了模式识别领域的基础理论与应用技术,旨在为学生提供系统化的学习路径。 模式识别主讲:蔡宣平教授 单位: 电子科学与工程学院信息工程系 E-mail:xpcai@nudt.edu.cn

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客服
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    《模式识别》是基于国防科技大学的教学内容编写的课程讲义,涵盖了模式识别领域的基础理论与应用技术,旨在为学生提供系统化的学习路径。 模式识别主讲:蔡宣平教授 单位: 电子科学与工程学院信息工程系 E-mail:xpcai@nudt.edu.cn
  • 编译原理
    优质
    《国防科技大学编译原理课程讲义》是由国防科技大学计算机学院编写的一套系统性教材,深入浅出地讲解了编译器的设计与实现相关知识。 这是一份很好的编译原理课件,采用PPT格式,适合课堂教学和个人自学使用。
  • 清华
    优质
    《模式识别》是清华大学为计算机科学与技术专业开设的一门核心课程的配套教材和学习资料,涵盖模式分类、聚类分析及机器学习等领域的理论知识与实践应用。 清华大学的《模式识别》课程课件对于学习模式识别非常重要。
  • (共19
    优质
    本讲义为中科院模式识别课程资料,涵盖19个专题讲座,内容涉及模式识别理论与应用、算法实现及案例分析等。 看过中国科学院模式识别研究所的课程后,大家都说那里的老师水平很高!我也看了他的视频,讲得非常好,把传统的模式识别方法讲解得很到位。这个讲义包含了PPT中的链接以及Word文档的部分内容。
  • 全部
    优质
    本资源包含中国科学技术大学模式识别课程的所有课件,涵盖模式分类、特征提取与选择等核心内容,适用于计算机科学及相关专业的学生和研究人员。 中科大模式识别课件包括所有上课使用的课件和作业记录。
  • CSAPP(上)
    优质
    《中国科学技术大学CSAPP课程讲义(上)》是为中国科学技术大学计算机专业学生编写的教学资料,基于经典教材《Computer Systems: A Programmers Perspective》,旨在帮助学生深入理解计算机系统的工作原理。该讲义内容详实,结合实例解析,便于学习掌握。 中科大吴俊敏老师的程序设计(CSAPP)课程的上半学期课件可以在我的上传资源里找到,并且是免积分的。这些资料对于配套书籍的学习非常有帮助。下半学期的课件也在同一位置,同样可以免费获取。
  • 机器人
    优质
    《中国科学技术大学机器人学课程讲义》涵盖了机器人技术的基础理论与实践应用,包括机械设计、控制系统和人工智能等核心内容。该讲义专为中国科大相关专业学生及科研人员编写,旨在培养具有扎实理论知识和创新能力的机器人科技人才。 【机器人学】是一门融合了机械工程、电子工程、计算机科学及自动控制等多个领域的交叉学科。这门课程主要研究如何设计、制造以及操控机器人以执行预定任务。中科大(中国科学技术大学)的机器人学课件为初学者提供了一个深入了解该技术的机会,非常适合对机器人感兴趣的学习者。 文件压缩包中包含以下几个关键学习资料: 1. **Robotics_1.pdf** - 这一文档可能涵盖了机器人的基础概念,包括定义、历史发展和分类。此外,还介绍了基本构成部分如机械臂、传感器及执行器,并讨论了运动学原理,例如笛卡尔坐标系与关节坐标系及其在描述机器人运动中的应用。 2. **Robotics_2.pdf** - 进一步深入动力学领域,涉及力和扭矩的计算以及基于这些知识的设计控制策略。这部分内容可能包括牛顿-欧拉方法、迪卡斯特里奥-拉格朗日方程等模型的学习。 3. **Robotics_3.pdf** - 专注于机器人控制系统设计,涵盖传感器融合、状态估计及各种控制算法如PID控制和滑模控制等内容。掌握这些知识对于理解机器人如何感知环境并作出相应行为至关重要。 4. **Robotics_4.pdf** - 探讨路径规划问题,在复杂环境中寻找从起点到终点的最优路线。可能涉及搜索算法、图论或概率规划方法,例如A*算法和RRT(快速探索随机树)等技术的应用案例分析。 5. **Differential+Equations+-+Complex+Roots.pdf** - 专门讨论微分方程中的复根问题,在机器人学中具有重要性。因为机器人的动态模型通常由一组常微分方程式表示,而理解这些公式有助于设计既稳定又快速响应的控制系统。 通过学习上述课件资料,学生不仅能掌握机器人学的基础理论知识,还能了解如何将其应用于实际系统开发之中。此外,具备解决复根问题的能力将使学生们在处理复杂动态系统的分析中更加得心应手。对于有志于从事机器人领域工作的学习者而言,这是一份非常宝贵的入门资源。
  • 汪增福件.zip
    优质
    本资料为中国科学技术大学汪增福教授的教学资源,包含其关于模式识别课程的PPT和相关材料,适用于学习和研究模式识别领域的学生及科研人员。 中国科学技术大学汪增福教授的《模式识别》课程课件内容如下:第一章为绪论部分;第二章介绍统计模式识别中的几何方法,并重点讲解特征空间的概念及相关分类器的设计方法;第三章则深入探讨了统计模式识别中的概率方法,包括最小错误概率分类器、最小风险分类器、纽曼皮尔逊分类器和最小最大分类器等内容,同时讨论了参数估计与非参数估计的概率密度函数的估算问题。第四章聚焦于典型分类器错误率计算的问题;第五章则关注无监督模式识别场景下的解决方案,并详细介绍了基于分裂聚类方法、合并聚类方法、动态聚类方法、核函数聚类方法以及近邻值聚类等几种典型的集群算法。第六章探讨了结构化模式识别问题,提出了有限状态自动机、下推自动机和图灵机等多种文法规则及其相关联的识别装置;最后,在第七章中对全书进行了总结回顾。
  • 计算机网络
    优质
    《中国科学技术大学计算机网络课程讲义》是由中国科学技术大学的教学团队精心编写的教材,涵盖了计算机网络的基础理论与最新技术进展。该讲义旨在为学生提供系统而深入的学习材料,帮助他们掌握网络设计、实现和管理的核心知识,并通过丰富的实例解析和习题练习培养学生的实践能力。 计算机网络理论与实验课件及软件资料。
  • 计算机作业答案
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    本资料为中国科学技术大学计算机模式识别课程的作业题解,涵盖模式识别基本理论及应用实例,旨在帮助学生深入理解并掌握相关知识。 中科大模式识别作业答案包括当堂作业以及课后作业。