武汉大学模式识别复习课.pptx
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1、会计学1武汉大学模式识别复习课武汉大学模式识别复习课考试题型考试题型考试题型考试题型:一、填空题(一、填空题(一、填空题(一、填空题(1010个空,每空个空,每空个空,每空个空,每空2 2分,共分,共分,共分,共2020分)分)分)分)二、简答题(二、简答题(二、简答题(二、简答题(2 2题,每小题题,每小题题,每小题题,每小题1010分,共分,共分,共分,共2020分)分)分)分)三、计算分类题(三、计算分类题(三、计算分类题(三、计算分类题(2 2题,每题题,每题题,每题题,每题1212分,共分,共分,共分,共2424分)分)分)分)四、证明题四、证明题四、证明题四、证明题/设计题设计题设
2、计题设计题(1(1题,题,题,题,1212分分分分)五、综合应用设计题(五、综合应用设计题(五、综合应用设计题(五、综合应用设计题(1 1题,题,题,题,2424分)分)分)分)考试范围:考试范围:考试范围:考试范围:九个九个九个九个PDFPDF课件文件课件文件课件文件课件文件(打打打打*不考不考不考不考),教材第,教材第,教材第,教材第1 1章、第章、第章、第章、第2 2章、第章、第章、第章、第4 4章、第章、第章、第章、第5 5章、第章、第章、第章、第6 6章、第章、第章、第章、第9 9章章章章(九个九个九个九个PDFPDF课件中要课件中要课件中要课件中要求的内容求的内容求的内容求的内容)
3、模式识别复模式识别复习习第1页/共19页笔试形式:开卷考试,笔试形式:开卷考试,笔试形式:开卷考试,笔试形式:开卷考试,120120分钟。分钟。分钟。分钟。按照开卷考试的统一规定,开卷考试可以带书、按照开卷考试的统一规定,开卷考试可以带书、按照开卷考试的统一规定,开卷考试可以带书、按照开卷考试的统一规定,开卷考试可以带书、纸质版资料、计算器,但开卷考试不能使用手纸质版资料、计算器,但开卷考试不能使用手纸质版资料、计算器,但开卷考试不能使用手纸质版资料、计算器,但开卷考试不能使用手机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备查阅电机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备查阅电机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备查
4、阅电机、平板电脑、笔记本电脑等电子设备查阅电子资料。子资料。子资料。子资料。根据学校的规定,考试笔试成绩须在根据学校的规定,考试笔试成绩须在根据学校的规定,考试笔试成绩须在根据学校的规定,考试笔试成绩须在5555分以上分以上分以上分以上才有可能及格,否则按不及格处理。才有可能及格,否则按不及格处理。才有可能及格,否则按不及格处理。才有可能及格,否则按不及格处理。模式识别复模式识别复习习第2页/共19页考试范围:考试范围:考试范围:考试范围:一、李弼程编一、李弼程编一、李弼程编一、李弼程编模式识别原理与应用模式识别原理与应用模式识别原理与应用模式识别原理与应用教材。教材。教材。教材。第第第第1
5、1章章章章 绪论绪论绪论绪论 第第第第2 2章章章章 BayesBayes决策理论决策理论决策理论决策理论 第第第第4 4章章章章 线性判别分析线性判别分析线性判别分析线性判别分析(4.1(4.1 线性判别函数线性判别函数线性判别函数线性判别函数;4.2;4.2 线性分类器:线性分类器:线性分类器:线性分类器:4.2.1-4.2.4)4.2.1-4.2.4)第第第第5 5章章章章 特征提取和选择特征提取和选择特征提取和选择特征提取和选择(5.1;5.2.1,5.2.2;5.3.2;5.4(5.1;5.2.1,5.2.2;5.3.2;5.4 主成份分析主成份分析主成份分析主成份分析PCA)PCA
6、)第第第第6 6章章章章 聚类分析聚类分析聚类分析聚类分析(6.1;6.3;6.4.1,6.4.2;6.5)(6.1;6.3;6.4.1,6.4.2;6.5)第第第第9 9章章章章 神经网络模式识别神经网络模式识别神经网络模式识别神经网络模式识别(此章内容见此章内容见此章内容见此章内容见“模式识别模式识别模式识别模式识别(九九九九).PDF).PDF”课件的要课件的要课件的要课件的要求部分求部分求部分求部分)二、九个二、九个二、九个二、九个PDFPDF课件文件。课件文件。课件文件。课件文件。PDFPDF课件中打课件中打课件中打课件中打“*:了解:了解:了解:了解”的部分不考,下面的部分不考,下
7、面的部分不考,下面的部分不考,下面“九个九个九个九个PDFPDF课件文件课件文件课件文件课件文件说明说明说明说明”中中中中黑体字部分黑体字部分黑体字部分黑体字部分不考;不考;不考;不考;九个九个九个九个PDFPDF课件文件说明:课件文件说明:课件文件说明:课件文件说明:1.1.模式识别模式识别模式识别模式识别(一一一一).PDF).PDF模式识别复模式识别复习习第3页/共19页九个九个九个九个PDFPDF课件文件说明课件文件说明课件文件说明课件文件说明Cont.Cont.:2.2.模式识别模式识别模式识别模式识别(二二二二).PDF).PDF:2.4 2.4 广义广义广义广义线性判别函数线性判
8、别函数线性判别函数线性判别函数,不,不,不,不考考考考3.3.3.3.模式识别模式识别模式识别模式识别(三三三三).PDF).PDF:2.6 2.6 分段线性分类器设计、分段线性分类器设计、分段线性分类器设计、分段线性分类器设计、2.7 2.7 非线性分类器设计非线性分类器设计非线性分类器设计非线性分类器设计,不考不考不考不考4.4.模式识别模式识别模式识别模式识别(四四四四).PDF).PDF5.5.模式识别模式识别模式识别模式识别(五五五五).PDF).PDF:3.9 3.9 序惯分类、序惯分类、序惯分类、序惯分类、3.10 Bayes3.10 Bayes分分分分类器编程举例类器编程举例类
9、器编程举例类器编程举例,不考不考不考不考模式识别复模式识别复习习第4页/共19页九个九个九个九个PDFPDF课件文件说明课件文件说明课件文件说明课件文件说明Cont.Cont.:6.6.模式识别模式识别模式识别模式识别(六六六六).PDF).PDF:4.5 4.5 聚类分析编程举例聚类分析编程举例聚类分析编程举例聚类分析编程举例,不,不,不,不考考考考7.7.模式识别模式识别模式识别模式识别(七七七七).PDF).PDF:5.1 5.1 引言中的灰度共生矩阵引言中的灰度共生矩阵引言中的灰度共生矩阵引言中的灰度共生矩阵、5.3 5.3 类别可分性判据中基于熵函数的可分性判据、类别可分性判据中基于
10、熵函数的可分性判据、类别可分性判据中基于熵函数的可分性判据、类别可分性判据中基于熵函数的可分性判据、5.4 5.4 5.4 5.4 基于可分性判据的特征提取中的基于可分性判据的特征提取中的基于可分性判据的特征提取中的基于可分性判据的特征提取中的基于概率基于概率基于概率基于概率密度函数可分性判据的特征提取方法、密度函数可分性判据的特征提取方法、密度函数可分性判据的特征提取方法、密度函数可分性判据的特征提取方法、5.5 5.5 补充补充补充补充 PCAPCA人脸图像的预处理方法人脸图像的预处理方法人脸图像的预处理方法人脸图像的预处理方法及编程及编程及编程及编程(编程,编程,编程,编程,不考不考不考
11、不考)、5.6 5.6 快速快速快速快速PCAPCA及实现、及实现、及实现、及实现、5.7 5.7 基于基于基于基于PCAPCA的人脸的人脸的人脸的人脸特征提取特征提取特征提取特征提取及实现及实现及实现及实现(实现,实现,实现,实现,不考不考不考不考)模式识别复模式识别复习习第5页/共19页九个九个PDF课件文件说明课件文件说明Cont.:8.模式识别模式识别(八八).PDF:9.模式识别模式识别(九九).PDF:模式识别复模式识别复习习第6页/共19页一、填空题举例一、填空题举例一、填空题举例一、填空题举例1 1、神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及、神经网络的特性及能力主要取决于网
12、络拓扑结构及、神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及、神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及()。答案:学习方法答案:学习方法答案:学习方法答案:学习方法2 2、()()可以利用多个分类器之间的互补性,有效地提高分类的准确度。可以利用多个分类器之间的互补性,有效地提高分类的准确度。可以利用多个分类器之间的互补性,有效地提高分类的准确度。可以利用多个分类器之间的互补性,有效地提高分类的准确度。答案:多分类器融合答案:多分类器融合答案:多分类器融合答案:多分类器融合/多分类器集成多分类器集成多分类器集成多分类器集成3 3、欧氏距离具有(、欧氏距离具有(、欧氏距离具有(、欧氏距离具有()
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