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網(wǎng)校開發(fā)及擁有的課件范圍涉及公務員、財會類、外語類、外貿類、學歷類、

職業(yè)資格類、計算機類、建筑工程類、等9大類考試的在線網(wǎng)絡培訓輔導。

一、考試科目名稱: 《模式識別與人工智能》

二、招生學院和專業(yè)：物理與信息工程學院 智能信息技術

基本內容:

1、統(tǒng)計決策方法

最小錯誤率貝葉斯決策、最小風險貝葉斯決策、neyman-pearson決策與roc曲線、正態(tài)分布時的統(tǒng)計決策、正態(tài)分布概率模型下的最小錯誤率貝葉斯決策、錯誤率的計算

2、概率密度函數(shù)的估計

最大似然估計、EM算法、貝葉斯估計與貝葉斯學習、概率密度估計的非參數(shù)方法

3、分類方法

線性判別函數(shù)、fisher線性判別分析、感知器；分段線性判別函數(shù)、二次判別函數(shù)、多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機；近鄰法、羅杰斯特回歸、boosting方法

4、非監(jiān)督模式識別

基于模型的方法、混合模型的估計、動態(tài)聚類算法、模糊聚類方法、分級聚類方法

5、特征選擇與特征提取

特征的評價準則、特征選擇的最優(yōu)算法、特征選擇的次優(yōu)算法、特征選擇的遺傳算法；

基于類別可分性判據(jù)的特征提取、主成分分析方法、維數(shù)據(jù)的低維顯示、核主成分分析法。

6、搜索策略

搜索基本概念, 狀態(tài)空間的盲目搜索, 狀態(tài)空間的啟發(fā)式搜索, 與/或樹的盲目搜索, 與/或樹的啟發(fā)式搜索

7、機器學習與自然語言處理

機器學習基本概念與方法、基于類比的學習、基于解釋的學習、神經(jīng)網(wǎng)絡及連接學習；自然語言處理基本概念與方法

8、演化計算

演化計算基本概念，遺傳算法（GA），遺傳程序設計（GP），演化策略（ES），差異演化（DE）， 粒子群優(yōu)化（PSO）算法

主要參考書目 (包括作者、書目、出版社、出版時間、版次)：

1、張學工　編著，模式識別（第三版）. 清華大學出版社，2010年8月

2、王萬森　編著, 人工智能原理及其應用（第2版）, 電子工業(yè)出版社，2007年1月

3、郭文忠，陳國龍　著，離散粒子群優(yōu)化算法及其應用，清華大學出版社，2012年5月

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