粮油信息处理及模式识别课程教学大纲

粮油信息处理及模式识别课程教学大纲课程基本信息课程代码：SE7409课程名称（中/英）：粮油信息处理及模式识别/GrainandOilInformationProcessingandPatternRecognition学分:2.5总学时：46理论学时：46 实践学时：0课程性质：选修开课学期：7适用专业：软件工程先修课程：高等数学,线性代数,概率论与数理统计,程序设计基础,数字图像处理开课单位：信息科学与工程学院大纲版本：XX制定（修订）人：XX审核人：XX批准人：XX制定（修订）时间：XX.5审核时间：XX.6批准时间：XX.6一、课程简介课程主要任务是通过本课程的学习,学生应掌握粮油信息的基本概念、采集技术、数据处理方法和模式识别方法在粮油工程中的应用,了解先进的粮油信息采集技术和数据处理方法,了解模式识别方法在粮油工程中的应用前景,拓宽学生视野,对专业产生兴趣。目的是培养学生分析、解决问题的能力,能够根据特定的要求运用所学理论制定合适的信息采集方案,选择适当的数据处理方法,为今后从事粮油信息科学研究、工业生产和品质检测工作打下坚实的基础。二'课程目标（一） 课程具体目标掌握粮食信息处理及模式识别的基础知识,具有分析问题中粮食信息处理的能力；能基于粮食信息处理及模式识别的专业知识,正确表达一个计算机工程问题的解决方案；能客观评价粮食行业领域的相关粮食信息处理及模式识别工程对社会、安全以及文化的影响。（二） 课程目标与专业毕业要求的关系表1本课程对专业毕业要求及其指标点的支撑课程目标支撑的毕业要求支撑的毕业要求指标点目标1毕业要求1.工程知识应用能力：能够将数学、自然科学、工程基础和软件工程专业知识用于解决计软件工程领域的指标点1.4掌握软件工程专业核心知识,并能够用于解决复杂工程问题。

复杂工程问题。目标2毕业要求3.设计/开发解决方案能力：能够针对软件工程领域的复杂工程问题设计解决方案,开发满足特定需求的软硬件系统或组件,并能够在设计/开发环节中表达创新意识,考虑社会、健康、安全、法律、文化及环境等因素。指标点3.1能够在计算机软硬件开发项目中进行系统概要设计和详细设计。目标3毕业要求5.使用现代工具能力：能够针对软件工程领域的复杂问题,开发、选择与使用恰当的平台、技术、资源、现代工程工具和信息技术工具,包括对复杂工程问题的预测与模拟,并能够理解其局限性。指标点5.3能够针对计算机软硬件开发的需要选择和使用适当的平台环境和开发工具,并能够理解其局限性。课程对解决复杂工程问题能力的培养在课程理论知识讲授环节,不但注重培养学生对基本粮食信息处理原理的深入理解,使学生掌握解决粮食信息处理领域复杂工程问题所需的基本理论以及了解相关技术对社会等的影响,而且跟踪行业发展前沿,探讨当前热点问题激发学生的学习兴趣。并通过适当的课后作业锻炼和检验学生解决复杂工程问题的能力。在课程考核环节,根据课程支撑的课程目标选择合适的考核方式,考题设置完全覆盖课程目标,考题设计应充分表达对学生解决复杂工程问题能力的考查。总之,本课程的教学通过在理论讲授、课后作业、课内实验、课程考核等环节充分贯彻培养学生解决复杂工程问题能力的理念和要求,实现本课程课程目标的达成。三、教学内容及基本要求(―)理论教学第1单元粮食信息处理及模式识别概论(2学时)教学内容课程主要内容(2)课程任务发展历程与分类特点与发展方向基本要求了解＜＜粮食信息处理及模式识别＞＞课程包括哪些内容；了解＜＜粮食信息处理及模式识别＞＞课程的主要任务；了解＜＜粮食信息处理及模式识别＞＞课程的发展历程与分类；了解＜＜粮食信息处理及模式识别＞＞课程的特点与发展方向重点：1、课程的主要内容；2、课程的发展历程。难点：掌握课程的发展方向。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞、“课程目标3:能客观评价粮油信息处理及模式识别领域的相关工程对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。",使学生掌握粮油信息处理及模式识别的相关概念,客观评价粮油信息处理及模式识别对社会、安全以及文化等的影响,同时能让学生开阔视野,了解粮油信息处理及模式识别的现状和发展趋势,就当前热点问题,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,了解粮食信息处理及模式识别领域的新知识、新技术和发展现状。第2单元粮食的物理性质(2学时)教学内容粮堆物理性质粮堆的构成粮食的流散特性粮食的热特性粮食的吸附粮堆的气流性基本要求掌握粮堆物理性质；了解粮堆的构成；掌握粮食的流散特性；掌握粮堆的气流性重点：1、粮堆的构成；2、粮食的流散特性。难点：掌握粮堆的流散特性。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握粮堆物理性质的相关概念。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习。第3单元粮食的生理性质（2学时）教学内容（1） 储粮的生理性质（2） 呼吸作用的类型（3） 影响呼吸作用的因素（4） 呼吸作用对储粮的影响（5） 影响后熟作用的因素（6）后熟作用与储粮的关系基本要求（1） 掌握储粮的生理性质；（2） 理解影响呼吸作用的因素；（3） 理解呼吸作用对储粮的影响；（4） 了解后熟作用与储粮的关系重点：1、储粮的生理性质；2、后熟作用。难点：掌握水分对呼吸作用的影响。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握粮堆生理性质的相关概念,让学生开阔视野。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习。第4单元粮堆特性（2学时）教学内容（1） 粮堆温度的变化（2） 粮堆湿度变化（3） 粮堆的水分变化（4）粮堆结露（5） 粮堆气体成分（6）储粮的品质变化与保持基本要求1、（1）掌握粮堆温度与湿度的变化；（2）掌握粮堆的水分变化；（3）掌握储粮的品质变化与保持。重点：1、粮堆温度与湿度的变化；2、储粮的品质变化与保持。难点：掌握粮堆的水分变化。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标「掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞、使学生掌握粮堆特性的相关概念,让学生开阔视野。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习。第5单元数字图像基础（4学时）教学内容（1） 数字图像处理（2） 光和图像（3） 人眼视觉机理（4） 人眼视觉特性（5） 图像质量评价（6） 样值的量化（7） 量化值的编码（8） 空间分辨率（9） 时间分辨率（10） 灰度分辨率基本要求（1）掌握图像的研究内容；（2） 了解图像信息的特点；（3） 掌握人眼的视觉机理及特性；（4） 了解图像质量评价方法（5） 了解图像数字化过程；（6） 掌握常见的量化方法；（7） 掌握时间分辨率、空间分辨率、灰度分辨率。重点：1、图像的研究内容；2、人眼的视觉机理及特性；3、图像数字化的量化方法和数字图像的分辨率。难点：掌握人眼的视觉机理及特性的应用和质量评价方法；各种量化方法的具体应用。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握数字图像处理的采样和量化理论,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第6单元光谱学检测技术（2学时）教学内容光谱学的分类(2)技术简介近红外光谱仪近红外光谱数据分析近红外光谱分析技术在粮油检测中的应用基本要求了解光谱学的分类；掌握近红外光谱技术原理；掌握近红外光谱数据分析方法；了解近红外光谱法的应用；重点：光谱学的分类；近红外光谱技术原理。难点：近红外光谱数据分析方法。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握近红外光谱分析技术的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第7单元紫外一可见分光光度检测技术(2学时)教学内容基本原理紫外一可见分光光度计的组成与类型定性分析方法定量分析方法紫外一可见分光光度技术在粮油检测中的应用基本要求了解紫外一可见分光光度法的基本原理；掌握定性分析方法；掌握定量分析方法。重点：朗伯一比尔定律。难点：定性与定量分析。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握紫外一可见分光的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第8单元人工嗅觉、人工味觉检测技术（2学时）教学内容（1）力学特性（2） 力学特性的检测技术（3） 常用仪器与设备（4） 检测技术的应用基本要求（1） 了解力学特性的检测技术；（2） 了解力学特性检测的常用仪器与设备。重点：力学特性。难点：力学特性的检测技术。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞使学生掌握食品与农产品品质检测中常用的力学特性的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第9单元声学检测技术特性（2学时）教学内容（1） 声学特性检测技术研究概况（2） 声学特性检测技术（3） 超声波检测技术（4） 电学检测的方法（5） 电学检测技术的应用基本要求（1）了解声学特性检测技术的原理；（2）掌握超声波检测技术；（3）了解电学检测的方法重点：声学特性检测技术。难点：超声波检测技术。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞使学生掌握声学特性检测技术的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第10单元模式识别基本原理（2学时）教学内容（1） 模式与模式识别（2） 模式识别的主要方法（3） 监督模式识别与非监督模式识别（4） 模式识别系统举例（5） 模式识别系统的典型构成基本要求（1）掌握模式识别的重要意义,建立特征空间概念；（2）熟悉已学过的概率统计知识进行联系比较；（3）了解主要研究内容和基本研究方法。重点：1、模式识别过程,特征矢量概念；2、特征矢量的描述方法和特征空间概念。难点：熟练掌握已学过的相关随机矢量、正态分布的概念。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1:掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞使学生掌握模式识别的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第11单元统计决策（4学时）教学内容（1） 统计决策引例（2） 最小错误率贝叶斯决策（3） 最小风险贝叶斯决策（4） 模式与模式识别（5） 模式识别的主要方法（6） 监督模式识别与非监督模式识别（7） 模式识别系统举例（8） 模式识别系统的典型构成基本要求（1） 了解决策的实质；（2） 掌握基于边界的图像分割方法（3）掌握模式识别的重要意义,建立特征空间概念；（4）熟悉已学过的概率统计知识进行联系比较；（5） 了解主要研究内容和基本研究方法。重点：最小错误率和最小风险。难点：贝叶斯决策方法。重点：1、模式识别过程,特征矢量概念；2、特征矢量的描述方法和特征空间概念。难点：熟练掌握已学过的相关随机矢量、正态分布的概念。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞使学生掌握统计决策的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第12单元线性分类（2学时）教学内容（1） 用判别函数分类的概念（2） 线性判别函数特征空间与权空间（3） Fisher变换函数的求法。基本要求（1） 理解并掌握用判别域界面分类思想的合理性；（2） 重点掌握两类问题的判别规则和多类问题的分类方案与判别规则；（3） 掌握Fisher变换函数的求解方法；（4） 熟悉将多维空间点到一维投影轴的投影变换。重点：1、线性判别函数的确定；2、Fisher线性判别函数的确定难点：权空间与解空间的定义与理解。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞使学生掌握通过运用判别类域界面进行分类的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第13单元非线性分类（2学时）教学内容（1）分段线性判别函数二次判别函数多层感知器神经网络支持向量机核函数机器基本要求理解分段线性判别函数和二次判别函数；理解多层感知器神经网络；理解支持向量机和核函数机器重点：分段线性判别函数。难点：支持向量机。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握非线性分类器的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第14单元其它分类方法(2学时)教学内容近邻法决策树与随机森林罗杰斯特回归boosting方法基本要求理解近邻法和决策树与随机森林；理解罗杰斯特回归；了解boosting方法重点：近邻法。难点：罗杰斯特回归。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握其他分类方法的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第15单元特征选择(2学时)教学内容特征的评价准则特征选择的主要算法以分类为准则的特征选择方法基本要求理解特征的评价准则；理解特征选择的各种算法；理解以分类性能为准则的特征选择方法重点：评价准则。难点：特征选择的主要算法。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握特征选择的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第16单元特征提取(2学时)教学内容特征提取类别可分性判据主成分分析方法K-L变换基本要求了解基于可分性判据的特征提取选择方法的实质是某些矩阵的主分量提取；掌握K—L变换在特征提取中的应用。重点：1、掌握可分性判据的概念及作用；2、掌握K—L变换在特征提取中的应用难点：掌握JB、JC、JD判据。基于自相关矩阵、协方差矩阵正交变换的目的、意义BCD支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握特征提取的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第17单元聚类分析(2学时)教学内容聚类分析的概念相似性测度(3)类的定义,类间距离测度聚类的准则函数基本要求掌握聚类的基本思想；掌握模式相似性的定量描述方法；掌握欧氏距离、马氏距离、相关系数等计算方法,熟悉它们的特点；掌握距离测度、相似测度、匹配测度方法；掌握类的定义及类间距离的计算方法。重点：1、欧氏距离、马氏距离、相关系数等计算方法。难点：理解用协方差矩阵和互协方差矩阵构成的聚类准则函数。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞使学生掌握聚类的基本思想、合适的特征选取概念、以及描述模式相似特征的距离测度、相似测度和匹配测度。类的定义及类间距离的计算方法,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第18单元其它聚类方法(2学时)教学内容基于模型的方法混合模型的估计动态聚类算法模糊聚类方法分级聚类方法基本要求了解基于模型的方法；理解混合模型的估计；理解动态聚类算法；模糊聚类方法和分级聚类方法重点：非监督最大似然估计。难点：C均值算法。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1：掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握非监督模式识别的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第19单元非监督学习（2学时）教学内容（1） 监督模式识别方法的错误率估计（2） 有限样本下错误率的区间估计问题（3） 特征提取与选择对分类器性能估计的影响（4） 从分类的显著性推断特征与类别的关系（5） 非监督模式识别系统性能的评价基本要求（1） 理解错误率估计；（2） 理解区间估计以及分类器性能估计等模式识别系统的评价方法。重点：特征提取与选择对分类器性能估计的影响。难点：特征与类别的关系。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1:掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。’'使学生掌握模式识别系统的评价的基础理论与知识,同时能让学生开阔视野,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,使学生会用专业知识和基本原理分析复杂工程问题,提出解决方案。第20单元总复习（2学时）教学内容（1） 重点内容复习（2） 典型习题讲解基本要求（1） 通过复习掌握本课程的重点内容；（2） 通过典型习题讲解加深对本课程的理解和认识重点：粮油基础知识、光谱分析法、分辨率、量化、K-L变换方法、模式基本过程、Fish准则、贝叶斯决策、近邻法、聚类分析、特征提取、特征选择。支撑的课程目标本单元各知识点的讲授和学习,可以支撑“课程目标1:掌握粮油信息处理及模式识别的基础知识,具有分析粮食信息化的能力。〞、“课程目标2:能基于粮油信息处理及模式识别技术的专业知识,正确表达一个工程问题的解决方案。〞、“课程目标3:能客观评价粮油信息处理及模式识别领域的相关工程对社会、健康、安全、法律以及文化的影响。",使学生掌握粮油信息处理及模式识别的相关概念,客观评价粮油信息处理及模式识别对社会、安全以及文化等的影响,同时能让学生开阔视野,了解粮油信息处理及模式识别的现状和发展趋势,就当前热点问题,发表自己的见解。本单元教学通过“互动、开放〞的课堂形式,采用探究式学习、问题导入的教学方法,激发学生的学习兴趣。通过课堂讨论及课后作业,培养学生掌握扎实的自然科学知识,引导学生具有自主学习意识,能够不断学习,了解粮食领域的新知识、新技术和发展现状。四、教学方式、教学方法及课时安排（一）教学方式表2课程目标与教学环节序号课程目标教学环节讲授作业1掌握粮食信息处理及模式识别的基础知识,具有分析问题中粮食信息处理的能力；✓✓2能基于粮食信息处理及模式识别的专业知识,正确表达一个计算机工程问题的解决方案；✓✓3能客观评价粮食行业领域的相关粮食信息处理及模式识别工程对社会、安全以及文化的影响。✓✓以课堂讲授为主,结合课堂讲授内容安排课后作业,加深对理论教学内容的理解和认识,培养工程实践能力。（二） 教学方法以多媒体教学手段为主,主要采用PPT电子板书形式,辅助手写板书。本课程教学以“学生主体