华北电力大学2016年博士生入学考试初试科目考试大纲(2403模式识别)
2015-09-23来源:华北电力大学

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科目代码:2403

科目名称:模式识别

一、考试总体要求

掌握模式识别的基本理论和方法,了解模式识别发展方向,具有运用模式理论和方法解决实际问题的能力。

二、考试内容

1.模式识别基础知识:模式识别类型、系统构成和模式识别系统评价方法。

2.贝叶斯分类方法 :基于最小错误率的贝叶斯决策、基于最小风险的贝叶斯决策和最大最小决策。

3.特征的选择与提取:特征的选择原则和基本方法,特征提取对分类的影响分析。

4. 线性判别函数:线性分类的基本概念和线性判别函数基本形式,支持向量机和多类问题的分类方法。

5. 非线性判别函数:非线性的分段线性判别方法,特征空间变换,非线性空间的支持向量机和决策树方法。

6. 人工神经网络 :常用人工神经网络,基于神经网络的模式识别方法。

7. 聚类分析 :模式的相似性测度,类的定义及类间距和基本聚类算法。

8.应用实例分析

三、考试题型

简答题、论述题和应用分析等各类题型。

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