模式识别复习大纲.doc

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1、模式识别复习大纲1．什么是模式及模式识别？模式识别的应用领域主要有哪些？2．模式识别系统的基本组成是什么？3．模式识别的基本问题有哪些？4．线性判别方法（1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则。（2）多类：3种判别方法（函数、边界、规则）5．什么是模式空间及加权空间，解向量及解区？6．超平面的四个基本性质是什么？7．二分法能力如何表示？8．广义线性判别方法（1）非线性→线性（2）线性判别9．分段线性判别方法1）基于距离:（1）子类，类判别函数（2）判别规则2）基于函数：（1）子类，类判别函数（2）判别规则3）基于凹函数的并

2、：（1）析取范式，合取范式，凹函数（2）判别规则10．非线性判别方法（1）集中，分散（2）,均集中11．分类器的设计（1）梯度下降法（迭代法）：准则函数，学习规则（2）感知器法：准则、学习规则（批量，样本）（3）最小平方误差准则法（MSE法）（非迭代法）：准则、权向量解（4）韦—霍氏法（LMS法）（迭代法）：准则，学习规则（5）何—卡氏法（H-K法）（迭代法）：准则，，的学习规则（6）Fisher分类法：准则函数的建立，权值计算，的选择（7）电位函数分类器：电位函数，累积电位的计算12．1）二类问题的贝叶斯判别（1）判别函数的四种形

3、式（2）决策规则（3）决策面方程（4）决策系统的结构2）多类问题的贝叶斯判别（1）判别函数的四种形式（2）决策规则（3）决策面方程（4）决策系统的结构13．三种最小错误率贝叶斯分类器（正态分布）：判别函数，判别规则，决策面方程14．最小风险贝叶斯分类器：判别函数，判别规则15．聂曼—皮尔逊判决：（二类）：准则，判别规则，阈值的确定16．最小最大损失准则判决（二类）：准则，判别规则，的确定17．什么是序贯分类？18．什么是参数估计，非参数估计，监督学习，无监督学习？19．（1）最大似然估计算法思想：准则，求解过程（2）正态分布情况下：

4、,的计算20．（1）贝叶斯估计算法思想：准则，求解过程（2），正态分布情况下：的计算21．（1）贝叶斯学习概念（2）正态分布情况下的计算22．非参数估计的条件密度计算公式（1）Parzen窗口估计的三种形式，条件密度的计算（2）K-近邻估计的基本思想及用K-近邻法作后验概率估计的方法23．分类与聚类的区别是什么？24．（1）聚合聚类（系统聚类）的算法（2）分解聚类的算法（3）动态聚类的算法（K-均值算法）25．（1）什么是模糊集，-水平截集？（2）什么是模糊集的并，交，补运算？（3）什么是模糊关系及其变换运算？（4）什么是相似关系，

5、等价关系？26．模糊识别方法（1）隶属原则识别法的基本思想（2）择近原则识别法的基本思想27．模糊聚类分析方法1）基于等价关系（1）-水平截阵（2）等价划分2）基于相似关系（1）求传递闭包等价（2）利用等价关系聚类