2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲-模式识别

2018-11-26 11:42  南京信息工程大学 内容被挡住,点击看完整内容
  • 第一部分大纲内容
  • 1、 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、 贝叶斯决策
  • 3、 线性判别函数
  • 4、 非线性判别函数
  • 5、 特征的选择与提取
  • 6、 人工神经网络
  • 7、 非监督学习与聚类
  • 第二部分 说明
  • 1、基本要求:掌握模式识别的基本概念、基本原理、典型方法和实用技术,并且能灵活运用所学知识解决实际应用中的具体问题。
  • 2、分值比例:难易程度分为易、较易、较难、难四级,试题分数比例一般为:2:3:3:2。“了解”占15%,“理解(熟悉、能、会)”占40%,“掌握”占45%
  • 3、题型分布:概念题(20分)、简答题(20分)、计算题(40分)、应用设计题(20分).
  • 4、其他规定:闭卷考试,考试时间180分钟。

南京信息工程大学博士研究生招生入学考试

考试大纲

 

科目代码:3021

科目名称:模式识别

 

第一部分大纲内容

1、 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、 贝叶斯决策

了解基本概念:小误差率准则,Bayes错误率的估计,小风险准则,正态分布下的Bayes分类器;

理解概率密度的参数估计方法:大似然估计,EM算法,隐含Markov模型。

掌握非参数估计方法:Parzen窗法, K-近邻方法,距离度量。

掌握成份分析:主成份分析,多重判别分析。

3、 线性判别函数

了解线性判别函数的基本概念:两类问题的判别准则,多类问题的判别准则。

理解线性分类器的训练:感知器算法,扩展的感知器算法,小错分样本数准则

掌握小均方误差准则,随机小误差率线性判定准则

4、 非线性判别函数

了解非线性的分段线性判别方法

掌握特征空间变换,非线性空间的支持向量机和决策树方法。

5、 特征的选择与提取

了解特征的选择原则和基本方法

理解特征提取方法:基于欧氏距离度量的方法、基于概率距离判据的方法、基于散度准则函数的特征提取

掌握特征选择方法:优搜索算法、次优搜索法,模拟退火算法、遗传算法等

6、 人工神经网络

了解常用人工神经网络

理解前馈神经网络及其主要算法

掌握深度学习中的卷积神经网络。

7、 非监督学习与聚类

了解非监督学习的基本概念,聚类的准则函数

掌握聚类方法:K-均值聚类,模糊C-均值聚类,层次聚类,高斯混合模型,自组织特征映射。

第二部分 说明

1、基本要求:掌握模式识别的基本概念、基本原理、典型方法和实用技术,并且能灵活运用所学知识解决实际应用中的具体问题。

2、分值比例:难易程度分为易、较易、较难、难四级,试题分数比例一般为:2:3:3:2。“了解”占15%,“理解(熟悉、能、会)”占40%,“掌握”占45%

3、题型分布:概念题(20分)、简答题(20分)、计算题(40分)、应用设计题(20分).

4、其他规定:闭卷考试,考试时间180分钟。

原标题:2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲-模式识别

2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲-模式识别一

南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲科目代码:3021科目名称:模式识别一第一部分大纲内容1、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、贝叶斯决策了解基本概念:小误差率准则,Bayes错误率的估计,小风险准则,正态分布下的Bayes分类器;理解概率密度的参数估计方法:大似然估计,EM算法,隐含Markov模型。掌握非参数估计方法:

2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲-模式识别

南京信息工程大学博士研究生招生入学考试考试大纲科目代码:3021科目名称:模式识别第一部分大纲内容1、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、贝叶斯决策了解基本概念:小误差率准则,Bayes错误率的估计,小风险准则,正态分布下的Bayes分类器;理解概率密度的参数估计方法:大似然估计,EM算法,隐含Markov模型。掌握非参数估计方法:P

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