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福 州 大 學
2017 博士研究生入學考試專業課課程（考試）大綱
一、考試科目名稱: 《模式識別與人工智能》
二、招生學院和專業：物理與信息工程學院 智能信息技術
基本內容:
1、統計決策方法
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、正態分布時的統計
決策、正態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方法
3、分類方法
線性判別函數、fisher 線性判別分析、感知器；分段線性判別函數、二次判別函數、多層感知器神經
網絡、支持向量機；近鄰法、羅杰斯特回歸、boosting 方法
4、非監督模式識別
基于模型的方法、混合模型的估計、動態聚類算法、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、特征選擇的最優算法、特征選擇的次優算法、特征選擇的遺傳算法；
基于類別可分性判據的特征提取、主成分分析方法、維數據的低維顯示、核主成分分析法。
6、搜索策略
搜索基本概念, 狀態空間的盲目搜索, 狀態空間的啟發式搜索, 與/或樹的盲目搜索, 與/或樹的啟發式
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、神經網絡及連接學習；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）, 電子工業出版社，2007 年 1 月
3、郭文忠，陳國龍 著，離散粒子群優化算法及其應用，清華大學出版社，2012 年 5 月
編制人（手工簽名）： 博士點負責人（手工簽名）： 院長審核（手工簽名）：
年 月 日
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