科目代碼：2403
科目名稱：模式識別
一、 考試總體要求
掌握模式識別的基本理論和方法，了解模式識別發展方向，具有運用模式理論和方法解決實際問題的能力。
二、 考試內容
1.模式識別基礎知識：模式識別類型、系統構成和模式識別系統評價方法。
2.貝葉斯分類方法 ：基于最小錯誤率的貝葉斯決策、基于最小風險的貝葉斯決策和最大最小決策。
3.特征的選擇與提取：特征的選擇原則和基本方法，特征提取對分類的影響分析。
4. 線性判別函數：線性分類的基本概念和線性判別函數基本形式，支持向量機和多類問題的分類方法。
5. 非線性判別函數：非線性的分段線性判別方法，特征空間變換，非線性空間的支持向量機和決策樹方法。
6. 人工神經網絡 ：常用人工神經網絡，基于神經網絡的模式識別方法。
7. 聚類分析 ：模式的相似性測度，類的定義及類間距和基本聚類算法。
8.應用實例分析
三、 考試題型
簡答題、論述題和應用分析等各類題型。
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