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南京航空航天大学2013年博士考试大纲-模式识别

南京航空航天大学 免费考研网/2013-12-09

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考试科目代码3342考试科目名称模式识别
参考书目《模式识别》边肇祺,张学工编著(第二版),清华大学出版社。
考试大纲1.模式识别的基本概念、系统构成、存在的基本问题等2.Bayes决策论2.1Bayes决策理论基本要求2.2基于最小错误率与最小风险的Bayes决策2.3在某一类错分率约束下的最优两分类决策2.4MinMax决策2.5分类器的设计及其相关问题2.6特定分布(如Gaussian)下的决策2.7错分率估计2.7.1对已设计好的分类器错分率估计2.7.2对未设计好的分类器的设计与错分率的估计3.概率密度估计3.1估计的前提条件3.2参数估计:典型方法3.3非参数估计:典型方法4.线性判别函数4.1与Bayes决策的关系4.2判别函数定义,适用范围4.3Fisher判别与主分量分析(PCA)的异同4.4感知准则函数及其收敛特性4.5最小平方误差准则函数的优缺点4.6多类问题:如何由二类构建多类分类器5.非线性判别函数5.1形式描述、基本概念5.2优缺点6.近邻法6.1最近邻法(1NN)与k-近邻法(k-NN)6.21NN与k-NN的优缺点7.基于K-L展开式(或主分量分析PCA)的特征提取7.1概念及意义7.2与Fisher线性判别法的异同7.3PCA的特点及其应用范围8.非监督学习8.1聚类可辨识性问题8.2k-均值聚类和模糊k-均值聚类及其优缺点8.3非监督学习方法存在的基本问题9.支持向量机(SVM)9.1SVM的核心思想9.2最优分类面和SVM设计10.应当了解典型的应用
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