华中科技大学2005年博士研究生入学考试——模式识别原理 J3AS"+]
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第一章 模式识别的基本问题 >@L^^-r
@-Ln* 3n
1.1 什么是模式识别 r+;AE N48
WkK.ON^
1.2 模式识别的基本概念 BxHfL8$1[$
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1.3 模式识别的系统组成 If%**o
Dv-ubki
1.4 模式识别方法分类 vm`\0V
GSW
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v-4
第二章 Bayes决策理论 _-bEnF+/0
L*Q#!_K0P
2.1 二类问题的最小错误决策 -
u'5xn7
A_<1}8{L
2.2 二类问题的最小风险决策 xgv&M:%D-
-MT.qhx
2.3 Neyman-Pearson决策
"xY]&
y/yg-\/XF
2.4 最小最大决策 +hKH\]
#J)83
2.5 多类问题的决策
*"K7<S[
=9'px3:'WR
第三章 正态分布的判别函数 Zlf)
dDn
9Z;"9$+M
3.1 N维正态分布 xlU:&=|
29GcNiE`T
3.2 正态分布的判别函数 ql
c{k/
u
BA cnFO
3.3 讨论 b~<Tgo_/jf
MuCnBx
第四章 线性判别函数 |FrZ,(\
@2Ca]2,4
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数 -Rz%<`
?v$kq}Rg
4.2 线性分类器设计 lH
8e?zJ
vynchZ+g]
4.3 梯度法与牛顿法 (S4[,Sx6E
}|
!9aojr
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法 #+]-}v3
xfJ&11fG2
4.5 Fisher线性判别函数 ]iL>Zxex
4+j:]poYG{
4.6 广义线性判别函数 =ijVT_|u0
K$(LiP
第五章 K-近邻法 (<:mCPk(~
b`Agb<x"
5.1 密度估计 (fJ.o-LQ
ELWm>'Q#9
5.2 后验概率估计 s.oh6wz
=u^{Jvl[
5.3 最近邻法则与K-近邻法则 hd E? %A
A>dA&'~R
5.4 加权K-近邻法则 I
R<`OA
[C
TR8
第六章 聚类分析 9q=\
_[\[
|f.R]+cH
6.1 类似性度量 r{~@hd'Aj
eGJ}';O,g
6.2 准则函数 Q|`sYm'.
Q[M?LNE`
6.3 聚类算法 %G%D[ i]
Gap\~
Z@L
第七章 特征提取与选择 i[wEH1jR
F;&a=R!.
7.1 图像的特征提取 %bs~%6)
<RMrp@[
7.2 特征选择 <&$:$_ah
&74*CO9B9
参考书目:1. 李金宗. 《模式识别导论》. 高等教育出版社. 1994. H)${"
9se,c
2. 边肇祺等编著. 《模式识别》. 清华大学出版社. 2000. du:%{4
G2{.Ew
2004.7.7