進行中 校際選修

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15 – 6/18
  • 初選第二階段 6/22 – 6/25
  • 校際選修 8/24 – 9/18
  • 初選第三階段 8/31 – 9/3
  • 開學後加退選 9/7 – 9/21
  • 逾期加退選 9/21 – 9/24
選課資源

圖形識別

Pattern Recognition

學期
110-2
學分
3 學分
當期課號
5066
永久課號
ICN5641
開課單位
電控工程研究所
授課教師
林昇甫
校區
光復
類別
選修
上課時間表
週四
2
09:00–09:50
圖形識別
EE106
3 節連堂
3
10:10–11:00
4
11:10–12:00

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

Machine intelligence will be a dominant technology in the 21 century. Pattern Recognition techniques are an important component of intelligent systems and are used for both data preprocessing and decision making. Generally speaking, pattern recognition is the science that concerns the description or classification of measurement. Since no single technology is always the optimum solution for a given pattern recognition problem, the statistical pattern recognition and neural pattern recognition are explored in this course.

先修科目

微積分

教學方式

網路教學:每週播放3段教學影片

評分方式

期中考:40% 期末考 : 60 %

課程大綱
  • Introduction
  • Decision - Theoretic Algorithms
  • Statistical Classification
  • Feature Selection
  • Fuzzy Classification
  • Neural Network Approach
  • Neural Network and Classification
週次計畫
週次主題
第 1 週Introduction
第 2 週Decision - Theoretic Algorithms (1)
第 3 週Decision - Theoretic Algorithms (2)
第 4 週Decision - Theoretic Algorithms (3)
第 5 週Statistical Classification (1)
第 6 週Statistical Classification (2)
第 7 週Statistical Classification (3)
第 8 週Statistical Classification (4)
第 9 週Feature Selection (1)
第 10 週Feature Selection (2)
第 11 週Feature Selection (3)
第 12 週Fuzzy Classification (1)
第 13 週Fuzzy Classification (2)
第 14 週Fuzzy Approach
第 15 週Neural Network Approach (1)
第 16 週Neural Network Approach (2)
第 17 週Neural Network and Classification (1)
第 18 週Neural Network and Classification (2)
教科書

無 以下所列書籍僅為參考書籍並非教科書 (1) M. Frieddman and A. Kandel, Introduction to Pattern Recognition, World Scientific, 1999. (2) 林昇甫, 洪成安, 神經網路入門與圖樣辨識, 修訂二版, 全華圖書, 2002.

Office Hours
地點
EE770
時間
每週四9:00至12:00
聯絡方式
e-mail or 分機 54365