华中科技大学2005年博士研究生入学考试——模式识别原理 6/Yo0D>M$
R/fE@d2~In
第一章 模式识别的基本问题 l+@k:IK
wS?K c^2O
1.1 什么是模式识别 .HGK
3
GUM-|[~
1.2 模式识别的基本概念 >Di`zw~
v0(}"0
1.3 模式识别的系统组成 N%q{CYF6
$G}k'[4C
1.4 模式识别方法分类 {M=B5-
Q>;Aq!mr=
第二章 Bayes决策理论 +XX5;;IC
I7SFGO
2.1 二类问题的最小错误决策 /#"9!8%V
tj8o6N#
2.2 二类问题的最小风险决策 8'fF{C
`:m=rT_
2.3 Neyman-Pearson决策 j5[>HL
CN-4FI)1D9
2.4 最小最大决策 3BLHd<
MIZ!+[At
2.5 多类问题的决策 .{bT9Sc5
DAtAc(05)
第三章 正态分布的判别函数 ,O^kZ}b
Po\+zZjo
3.1 N维正态分布 0lcwc"_DZX
=M4wP3V/
3.2 正态分布的判别函数 ,y/m5-D!
AGVipI #
3.3 讨论 sv "GX<+
#a8i($k{e
第四章 线性判别函数 f_hG2Sk
Bv%dy[I
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数 abEdZ)$
}y*rO(cu7G
4.2 线性分类器设计 Q2@yUDd!
"68=dC
4.3 梯度法与牛顿法 {gDoktC@M
S|IDFDn
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法 SQuW`EHBgs
V0F1X s`
4.5 Fisher线性判别函数 oOQ0f |MGp
gvP.\,U
4.6 广义线性判别函数 n{c-3w.uD
f_QZql
第五章 K-近邻法 #q?:Act
bGB5]%v,
5.1 密度估计 ).$kp2IN
<<1_rRL]
5.2 后验概率估计 GsE
=5A8
Psjk
7\
5.3 最近邻法则与K-近邻法则 Mgu=cm)
pi
PV&ytI
5.4 加权K-近邻法则 FWyfFCK
[>kzQYT[
第六章 聚类分析 _qS4Ns/4s
X.ZY1vO
6.1 类似性度量 2fdC @
V
z8w@pT
6.2 准则函数 mC`U"rlK~
'jU ;.vZex
6.3 聚类算法 0 aiE0b9c
T4"*w
第七章 特征提取与选择 LGC3"z\=
eP|hxqM&9
7.1 图像的特征提取 Kdd5ysTQ
5%XEybc2
7.2 特征选择 %0Ke4c
vtf
`+q
参考书目:1. 李金宗. 《模式识别导论》. 高等教育出版社. 1994. SV_b(wP9
A ]~%<=b
2. 边肇祺等编著. 《模式识别》. 清华大学出版社. 2000. Gv}~
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2004.7.7