西电-2019模式识别研究生考试

以老师考前的复习为主，仔细听重点，老师的考前复习很重要，揣摩会出什么题。2019年是8道大题，5个简答，3个计算。虽然要记要背的很多，但是考高分很容易。不要刷往年打印店的题，太久远了，和现在的很不一样，不用管。

昨天考完，今天早上复现记忆一下，以后供师弟师妹参考。研究生所有考试就结束啦哈哈哈！

整理的考前复习PPT，2015年题，2017年课程的PPT，还有今年的考前复习PPT上传到了百度网盘里（喜欢就点个赞吧）：

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============================2019年西电模式识别研究生考试题复现============================

1.(1)结合模式识别知识写出车牌识别的流程；

(2)车牌识别中，影响识别的主要因素有哪些？应该如何应对？

(3)卷积神经网络在处理图像问题上表现优秀，在该系统中使用会使得性能更好吗？

2.写出最大似然估计算法流程，贝叶斯算法流程，比较它们之间的区别。

3.分类器有哪些类别，对应类别写出经典的方法；写出K近邻算法的主要思想；给了一个图，是方形和三角形的分布，让根据k近邻原则看新的那个样本在k=3时属于哪个类，k=5时属于哪个类。

4.常见的聚类算法有哪些？写出K均值聚类算法的主要思想和流程。

5.写出LDA算法（注意，这就是Fisher线性判别）和PCA算法的主要思想，和它们的流程。

6.三个样本，分别给出了概率密度函数值，和风险损失。计算三个样本使用贝叶斯最小错误率决策和最小风险决策得到的结果。

7.班里男孩和女孩1:1，给了身高的概率密度函数图，问身高1.60m的是男孩还是女孩。在x=1.6时概率密度值分别为女孩是0.16，男孩是0.04。计算该身高的同学是男孩的概率，是女孩的概率；用最小贝叶斯决策的话，这个同学是男孩还是女孩。

8.计算VGG16各层的内存占用量和网络参数量。