华中科技大学2005年博士研究生入学考试——模式识别原理 K"=I,Vr:  
 3AC/;WB9  
第一章  模式识别的基本问题 tb
'O:/  
 u`Zj~t  
1.1  什么是模式识别 qJJ~#W)  
 :&=`xAX-  
1.2  模式识别的基本概念 ARJ} h  
 }FAO.  
1.3  模式识别的系统组成 uRRp8hht  
 $tca:
b}Mk  
1.4  模式识别方法分类 I(0	*cWO  
 y[~w2a&+  
第二章  Bayes决策理论 @]:GT
rs  
 j	|:{	B  
2.1  二类问题的最小错误决策 
5wy3C  
 .hytn`+9  
2.2  二类问题的最小风险决策 &6#Ft]6~  
 Ab)X/g-I@  
2.3  Neyman-Pearson决策 ]^DNzqu=@h  
 M@78.lPS  
2.4  最小最大决策 ZuVucP>>_d  
 A\};^Y  
2.5  多类问题的决策 Qj',&b  
 )U
u! x6  
第三章  正态分布的判别函数 .7M:AS>  
 nkTu/)or  
3.1  N维正态分布 dhmZ3 ~cW>  
 :PF6xL&  
3.2  正态分布的判别函数 T9O3$1eqfo  
 1wM~),B8	  
3.3  讨论 1;N5@0%p  
 "3X~BdH&J  
第四章  线性判别函数 
Oa/# 2C~  
 GYK&QYi,  
4.1  线性判别函数及广义线性判别函数 UbSAyf  
 <WRrB
`nO  
4.2  线性分类器设计 o!>h
Q#h  
 ,"EgYd8-'  
4.3  梯度法与牛顿法 -"MB(`  
 )$7-C
NWr~  
4.4  最小平方误差准则函数与H-K算法 bAZx*qE=  
 @fO[{V  
4.5  Fisher线性判别函数 i"J`$u  
 *wD| eK7  
4.6  广义线性判别函数 y=spD^tM8  
 Y+0HC2(o  
第五章  K-近邻法 rf]'VJg#3  
 KR sY `[Y  
5.1  密度估计 }6!*H!  
 -N~eb^3[c  
5.2  后验概率估计 ;>Q.r{P  
  mKN#dmw6
  
5.3  最近邻法则与K-近邻法则 -J\R}9	lIm  
 =!{
E!3>*D  
5.4  加权K-近邻法则 C])b	3tM,7  
 ~rICPR  
第六章  聚类分析 rI.CCPY~s  
 wseb]=U  
6.1  类似性度量 Q@w=Jt<  
 B(B77SOb  
6.2  准则函数 ~![J~CkPS  
 N~t4qlC/  
6.3  聚类算法 3yp?|>e  
 O|I)HpG;  
第七章  特征提取与选择 ,wPvv(b]a  
 Zm+QhnY|  
7.1  图像的特征提取 $G}!eV
6  
 bj$VYS"kY  
7.2  特征选择 ll8Zo+-[  
 S?K x:]  
参考书目:1. 李金宗. 《模式识别导论》. 高等教育出版社. 1994. 5eJMu=UpR  
 9XEP:}5,  
              2. 边肇祺等编著. 《模式识别》. 清华大学出版社. 2000. cypb6Q_  
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2004.7.7