华中科技大学2005年博士研究生入学考试——模式识别原理 9A\J*OU
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第一章 模式识别的基本问题 #e&j]Q$Eh
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1.1 什么是模式识别 {Cs
~5jYz
'jcDfv(v<
1.2 模式识别的基本概念 <(d^2-0
{#q<0l
1.3 模式识别的系统组成 Y,WcHE
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1.4 模式识别方法分类 VYf$0oo\4
?TE#4}p|
第二章 Bayes决策理论 KBzEEvx/$
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2.1 二类问题的最小错误决策 'm}~
$a\q<fN}
2.2 二类问题的最小风险决策 3w{4G<I
bm%2K@ /U
2.3 Neyman-Pearson决策 <3HW!7Ad1
h'UWf"d
2.4 最小最大决策 B_`A[0H
~u%9@}Oo>
2.5 多类问题的决策 zfi{SO
l
p`{<q
-
第三章 正态分布的判别函数 !SiZA"
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3.1 N维正态分布 o,bV.O.W
X/5tZ@
3.2 正态分布的判别函数 f=~@e#U
qK|r+}g|&
3.3 讨论 ?{_dW=AQ1
^N Et{]x
第四章 线性判别函数 ?/#HTg)!B
P[XE5puC
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数 Dvd.Q/f
1%EY!14G+
4.2 线性分类器设计 Qg9{<0{u
h3@mN\=h'
4.3 梯度法与牛顿法 -iH/~a
r
K=[&k
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法 y"@~5e477$
,8$;|#d
4.5 Fisher线性判别函数 /#>?wy<s~
mhlJzGr*q
4.6 广义线性判别函数 Q~-g tEv+&
>b{%j8uM
第五章 K-近邻法 *"9b?`E
KsUsj3J
5.1 密度估计 9^
mrsj
aYPzN<"%
5.2 后验概率估计 3j.f
3~"
u1]5qtg"
5.3 最近邻法则与K-近邻法则 M5%u>$2
7~ |o_T
5.4 加权K-近邻法则 NsJUruN
QKOo
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第六章 聚类分析 Sl 6}5
E}1[&
6.1 类似性度量 YO-O-NEP
;'vY^I8-L
6.2 准则函数 MR+ndB<
tb@/E
6.3 聚类算法 >#0yd7BST
elP`5BuN
第七章 特征提取与选择 LClPAbr
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7.1 图像的特征提取 k87B+0QEL
wetkmd
7.2 特征选择 JBjz2$ZM
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参考书目:1. 李金宗. 《模式识别导论》. 高等教育出版社. 1994. A?6b)B/e?
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2. 边肇祺等编著. 《模式识别》. 清华大学出版社. 2000. \8F$85g
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2004.7.7