李兆飞 熊兴中 王小刚

摘  要： 目前模式识别课程存在教学内容不完善、教学模式局限和考评机制单一等问题，无法支撑研究生培养质量的需求。为此，对该课程进行了课内、课外立体化的改革和实践，从教学内容、教学模式和教学考核机制等方面着手，构建了开放式案例结合课堂学术报告以及案例复现的研究生模式识别课程。实践证明，该教学模式能有效地提高研究生的学习兴趣和学习效果。

关键词： 研究生; 模式识别; 案例教学; 教学改革; 课程建设

中图分类号：TP399          文献标识码：A     文章编号：1006-8228（2021）12-109-04

Abstract： At present， there are some problems in the pattern recognition course， such as imperfect teaching content， limited teaching mode and single evaluation mechanism， which cannot meet the needs of postgraduate training quality. Therefore， the three-dimensional reform and practice of the course in and out of class are carried out. Starting from the aspects of teaching content， teaching mode and teaching assessment mechanism， a postgraduate pattern recognition course with open cases， classroom academic reporting and case recurrence is constructed. Practice proves that the teaching mode can effectively improve post graduate students' learning interest and learning effect.

Key words： postgraduate student; pattern recognition; case teaching; teaching reform; course construction

0 引言

人工智能技術的迅速发展将深刻改变人类社会生活。我国已成为全球人工智能的发展中心之一。模式识别作为人工智能的重要组成部分，是一门前沿的信息处理科学且引领着学科方向。模式识别，是在给定的任务下，让机器对事物的信息进行自动分析和处理，在错误概率最小的条件下，由机器使识别的结果与客观事实相符合，讨论机器认识事物的基本属性、基本方法及其实现情况。目前大热的DL（Deep Learning，深度学习）神经网络俨然成为了人工智能的代名词。

近十几年来，模式识别一直是信息处理领域的研究热点，无论是理论研究还是应用实践，都有很多进展。目前，模式识别理论和方法已经应用到各个领域，并在智能控制、计算机视觉、自适应滤波和信号处理、非线性优化、自动目标识别、连续语音识别、声纳信号的处理、知识处理、传感技术与机器人、生物医学工程、土木、交通、测绘工程等方面取得了很大的进展。……