袁立

摘要：模式識別課程是模式識別與智能系統(tǒng)專業(yè)及相關(guān)專業(yè)的一門核心基礎(chǔ)課程。本文針對自動化專業(yè)工程教育認證標準，對該課程的授課方法與實踐教學(xué)環(huán)節(jié)進行了深入探索和研究。同時，本文還從教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式、實驗平臺設(shè)計等三個方面進行了課程教學(xué)改革的探索。

關(guān)鍵詞：模式識別；自動化專業(yè)工程認證；項目教學(xué)法；自主學(xué)習(xí)實驗平臺

中圖分類號：G642 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2017）45-0088-02

工程教育專業(yè)認證是國際通行的工程教育質(zhì)量保證制度。我國于2013年成為國際本科工程教育學(xué)會互認《華盛頓協(xié)議》的成員，意味著能夠為工程教育類學(xué)生提供具有國際互認質(zhì)量標準的“通行證”[1]。工程教育專業(yè)認證以學(xué)生為首要服務(wù)對象，以學(xué)生學(xué)習(xí)成果為導(dǎo)向，強調(diào)合格評價與質(zhì)量持續(xù)改進[2]。本校自動化專業(yè)已于2015年通過了工程教育專業(yè)認證。模式識別課程是模式識別與智能系統(tǒng)學(xué)科的基礎(chǔ)課，是一門基礎(chǔ)理論與工程實踐相結(jié)合的課程。本課程主要討論統(tǒng)計模式識別的分類和識別基本原理、方法，同時要求學(xué)生掌握統(tǒng)計模式識別的基本概念、基本識別原理和方法，了解其發(fā)展動態(tài)，有效地運用所學(xué)知識和方法解決實際工程問題[3]。隨著現(xiàn)實生活中與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的實際應(yīng)用的逐漸增多以及對其智能程度的不斷提高，就導(dǎo)致對模式識別基礎(chǔ)知識的理解在廣度和深度上的要求不斷提高[4]。本文認為，自動化專業(yè)工程教育認證標準對本課程提出了一些學(xué)生學(xué)習(xí)后應(yīng)能達到的具體要求，如下所述：（1）能夠選擇恰當?shù)哪Ｐ?，描述一個自動化復(fù)雜系統(tǒng)或者過程，對模型的正確性進行嚴謹?shù)耐评?，并能正確求解，以獲得有效結(jié)論。（2）能夠基于科學(xué)原理并采用科學(xué)方法，針對自動化專業(yè)領(lǐng)域的復(fù)雜工程問題進行數(shù)據(jù)分析與解釋。（3）能夠選擇與使用恰當?shù)腗atlab等現(xiàn)代工程工具，進行包括預(yù)測與模擬的自動化專業(yè)領(lǐng)域復(fù)雜工程問題的分析、開發(fā)與研究工作，并能夠理解其局限性。

一、當前教學(xué)模式的問題分析

模式識別課程屬于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，課程的內(nèi)容涉及到概率論、數(shù)理統(tǒng)計、數(shù)字圖像處理、信號處理等相關(guān)課程。在學(xué)習(xí)模式識別原理和方法時會牽扯比較繁雜枯燥的數(shù)學(xué)推導(dǎo)，可能會導(dǎo)致這部分的教學(xué)時長多于對模式識別核心內(nèi)容的講授時長，從而使得學(xué)習(xí)重點偏移到數(shù)學(xué)分析上。這種本末倒置的情況需要進行轉(zhuǎn)變，使學(xué)生真正理解模式識別系統(tǒng)中的關(guān)鍵知識點，并進一步掌握其理論和方法。從實際應(yīng)用方面講，基于圖像的模式識別問題是實際工程項目的應(yīng)用熱點，也是當前許多科研機構(gòu)的研究熱點，例如鋼鐵流程工業(yè)中鋼板的表面質(zhì)量檢測、鋼板的長度和寬度檢測、智能交通中的車輛行人檢測問題、視頻監(jiān)控中的人臉識別問題等。對于基于圖像的模式識別問題，能夠熟練掌握其處理方法和技術(shù)可以為學(xué)生未來從事相關(guān)工程活動打下良好的基礎(chǔ)。但目前的模式識別課程的重點內(nèi)容仍集中在一些比較基本的知識點上，如貝葉斯理論、線性判別、近鄰法等，對近年來從實際工程應(yīng)用各種衍生出來的一些新穎實用的識別原理和方法介紹甚少，如壓縮傳感與稀疏表示理論、深度學(xué)習(xí)等。

二、面向?qū)I(yè)認證標準的模式識別課程教學(xué)改革探索

針對自動化工程教育專業(yè)認證標準，本文從與時俱進的教學(xué)內(nèi)容、結(jié)合工程項目的教學(xué)方式、自主學(xué)習(xí)實驗平臺設(shè)計等三個方面進行課程教學(xué)改革的探索，以適應(yīng)專業(yè)認證標準下的培養(yǎng)目標。

1.教學(xué)內(nèi)容改革。在教學(xué)內(nèi)容的安排上，精選教學(xué)內(nèi)容，確保教學(xué)內(nèi)容的相對穩(wěn)定與先進性。（1）優(yōu)化傳統(tǒng)教學(xué)內(nèi)容，提煉精品內(nèi)容進行重點講授，如模式識別中的決策面和決策方程、有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)等；引入最新的模式識別理論與方法，如統(tǒng)計理論與支持向量機、流行學(xué)習(xí)理論、壓縮傳感與稀疏編碼理論、深度學(xué)習(xí)等前言知識。（2）在重要知識點（如特征提取、分類器設(shè)計）的講解過程中，盡量簡化煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo)過程，提煉主要步驟并闡述數(shù)學(xué)結(jié)果所蘊含的物理意義。（3）增加實際工程應(yīng)用的介紹，尤其是基于圖像的模式識別應(yīng)用案例，如生物特征識別、視頻監(jiān)控目標跟蹤與識別、工業(yè)無損檢測等，以提高學(xué)生對模式識別技術(shù)的學(xué)習(xí)興趣。同時也能夠增強學(xué)生對相關(guān)橫向課程（如數(shù)字圖像處理、矩陣理論、概率論）中的知識點有著更深層次的理解。針對自動化專業(yè)工程教育認證標準提出的三點要求，與本課程內(nèi)容的對應(yīng)關(guān)系如下：針對要求1：主要體現(xiàn)在能夠靈活運用課程涉及的特征提取與選擇、分類器的設(shè)計方法等知識點構(gòu)建模式識別系統(tǒng)。能夠針對實際模式識別系統(tǒng)的需求，選擇合適的特征提取與分類器方法，并對系統(tǒng)的性能進行合理評價和分析。針對要求2：主要體現(xiàn)在了解模式識別技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀和發(fā)展方向，同時通過分類器的設(shè)計和模式識別案例分析，了解模式識別方法在自動化專業(yè)有關(guān)數(shù)據(jù)分類和識別領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，并通過分類器設(shè)計實驗對數(shù)據(jù)進行分析和解釋。針對要求3：主要體現(xiàn)在用Matlab語言完成實驗教學(xué)環(huán)節(jié)；針對實驗報告的要求，能運用現(xiàn)代信息技術(shù)工具查閱資料，收集相關(guān)實驗方案，并根據(jù)分類器的設(shè)計原理完成分類器的程序編制，能夠根據(jù)識別結(jié)果對算法的特點進行總結(jié)。

2.教學(xué)方式改革。在教學(xué)方式上，設(shè)計以實際工程問題為導(dǎo)向的研究型教學(xué)法。通過實踐學(xué)習(xí)來激發(fā)學(xué)生更大的積極性與主動性，并使他們認識到所學(xué)的知識是有用的，使學(xué)生覺得有能力勝任未來工程師的角色。（1）改變常規(guī)的授課方式，即先介紹關(guān)鍵知識點的理論基礎(chǔ)和流程，然后給出計算類型的例題，或者通過課后練習(xí)和作業(yè)的形式讓學(xué)生掌握課堂介紹的理論和方法。通過實例先導(dǎo)引出重要的模式識別原理與方法，即通過實際工程問題為例子引出要學(xué)習(xí)的內(nèi)容，如通過根據(jù)長度和光澤度等數(shù)值特征識別鮭魚和鱸魚的例子引出貝葉斯決策理論，通過膚色分割引出無監(jiān)督學(xué)習(xí)，通過人臉識別引出特征提取，通過鳶尾花的分類引出特征選擇問題等。學(xué)生通過實例能夠理解并記住某一原理和方法的適用范圍。（2）重要知識點學(xué)習(xí)完畢后，學(xué)生以團隊形式完成相應(yīng)的實際應(yīng)用項目，利用MATLAB語言編程實現(xiàn)，并在課堂上進行口頭報告。通過項目實踐幫助學(xué)生回顧所學(xué)知識，提高其分析和解決實際問題的能力，另外通過團隊方式也能夠訓(xùn)練其團隊合作和理性表述等工程師所必備的能力。

3.自主學(xué)習(xí)實驗平臺設(shè)計。在實驗環(huán)節(jié)上，設(shè)計模式識別自主學(xué)習(xí)實驗平臺。以往的模式識別實驗內(nèi)容只是利用貝葉斯決策理論和Fisher線性鑒別法進行簡單的兩分類問題，對于學(xué)生理解和掌握實用的模式分類問題的解決方法發(fā)揮的作用比較有限。模式識別自主學(xué)習(xí)實驗平臺包括：（1）典型模式識別系統(tǒng)演示模塊：包括人臉識別、圖像分割等經(jīng)典應(yīng)用，每個子模塊設(shè)有原理介紹和仿真演示等功能。（2）自主實驗設(shè)計模塊：學(xué)生可以在典型演示模塊的基礎(chǔ)上設(shè)計實際工程應(yīng)用實驗，如車牌識別、文字識別、步態(tài)識別、行人識別等，通過實驗平臺選擇訓(xùn)練圖像構(gòu)造訓(xùn)練集，然后對訓(xùn)練集利用不同特征提取算法（如主元分析法、Fisher線性鑒別法）進行訓(xùn)練，再設(shè)計不同的分類器（如最近鄰分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器、支持向量機分類器等）對測試圖像進行識別，從而完成整個模式識別過程的完整仿真。學(xué)生可以以團隊工作的方式完成自主實驗的設(shè)計與實施。

三、結(jié)語

本文在工程教育自動化專業(yè)認證標準下，探討了如何對傳統(tǒng)模式識別課程在教學(xué)內(nèi)容、教學(xué)方式、工程實踐等方面進行改革。在后續(xù)的教學(xué)過程中，還要以學(xué)生為本，跟蹤每個學(xué)生的學(xué)習(xí)環(huán)節(jié)、實踐環(huán)節(jié)等過程進行監(jiān)控和質(zhì)量評價，同時建立學(xué)生后續(xù)跟蹤反饋機制，如統(tǒng)計學(xué)生參與SRTP創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目的參與度、學(xué)生發(fā)表學(xué)術(shù)論文的情況等，用以對課程培養(yǎng)目標的達成度進行定期評價，并將所有評價的結(jié)果用于課程的持續(xù)改進中。

參考文獻：

[1]中國工程教育專業(yè)認證協(xié)會秘書處：工程教育認證工作指南（2016版）

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