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标题 福州大学2015年博士研究生入学考试业务课考试大纲(模式识别与人工智能)
内容
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    一、考试科目名称: 《模式识别与人工智能》
    二、招生学院和专业:物理与信息工程学院 智能信息技术
    基本内容:
    1、统计决策方法
    最小错误率贝叶斯决策、最小风险贝叶斯决策、neyman-pearson决策与roc曲线、正态分布时的统计决策、正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策、错误率的计算
    2、概率密度函数的估计
    最大似然估计、EM算法、贝叶斯估计与贝叶斯学习、概率密度估计的非参数方法
    3、分类方法
    线性判别函数、fisher线性判别分析、感知器;分段线性判别函数、二次判别函数、多层感知器神经网络、支持向量机;近邻法、罗杰斯特回归、boosting方法
    4、非监督模式识别
    基于模型的方法、混合模型的估计、动态聚类算法、模糊聚类方法、分级聚类方法
    5、特征选择与特征提取
    特征的评价准则、特征选择的最优算法、特征选择的次优算法、特征选择的遗传算法;
    基于类别可分性判据的特征提取、主成分分析方法、维数据的低维显示、核主成分分析法。
    6、搜索策略
    搜索基本概念, 状态空间的盲目搜索, 状态空间的启发式搜索, 与/或树的盲目搜索, 与/或树的启发式搜索
    7、机器学习与自然语言处理
    机器学习基本概念与方法、基于类比的学习、基于解释的学习、神经网络及连接学习;自然语言处理基本概念与方法
    8、演化计算
    演化计算基本概念,遗传算法(GA),遗传程序设计(GP),演化策略(ES),差异演化(DE), 粒子群优化(PSO)算法
    主要参考书目 (包括作者、书目、出版社、出版时间、版次):
    1、张学工 编著,模式识别(第三版). 清华大学出版社,2010年8月
    2、王万森 编著, 人工智能原理及其应用(第2版), 电子工业出版社,2007年1月
    3、郭文忠,陈国龙 著,离散粒子群优化算法及其应用,清华大学出版社,2012年5月
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更新时间:2025/5/19 14:45:33