2016华中科技大学考博:模式识别原理考试大纲

2016-08-24 17:48:19来源:网络

2016华中科技大学考博:模式识别原理考试大纲

  研究生院发布的考博大纲是考生们参考复习的权威资料,考试大纲包括了考试内容范围、考试题型和分值分配,有时其中还会包括参考书目。请考生们认真阅读。

  博士研究生入学考试《模式识别原理》考试大纲

  第一章 模式识别的基本问题

  1.1 什么是模式识别

  1.2 模式识别的基本概念

  1.3 模式识别的系统组成

  1.4 模式识别方法分类

  第二章 Bayes决策理论

  2.1 二类问题的最小错误决策

  2.2 二类问题的最小风险决策

  2.3 Neyman-Pearson决策

  2.4 最小最大决策

  2.5 多类问题的决策

  第三章 正态分布的判别函数

  3.1 N维正态分布

  3.2 正态分布的判别函数

  3.3 讨论

  第四章 线性判别函数

  4.1 线性判别函数及广义线性判别函数

  4.2 线性分类器设计

  4.3 梯度法与牛顿法

  4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法

  4.5 Fisher线性判别函数

  4.6 广义线性判别函数

  第五章 K-近邻法

  5.1 密度估计

  5.2 后验概率估计

  5.3 最近邻法则与K-近邻法则

  5.4 加权K-近邻法则

  第六章 聚类分析

  6.1 类似性度量

  6.2 准则函数

  6.3 聚类算法

  第七章 特征提取与选择

  7.1 图像的特征提取

  7.2 特征选择


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