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1、题号:2054协同优化设计系统工程考试内容：本门考试主要围绕智能飞行涉及的相关数学基础理论进行展开，涉及概率论、统计方法和优化问题。主要内容如下：1.统计决策方法。最小错误率贝叶斯决策、最小风险贝叶斯决策、neyman-pearson决策与roc曲线、正态分布时的统计决策、正态分布概率模型下的最小错误率贝叶斯决策、错误率的计算等。2、概率密度函数的估计。最大似然估计、EM算法、贝叶斯估计与贝叶斯学习、概率密度估计的非参数方法等。3、分类方法。线性判别函数、fisher线性判别分析、感知器；分段线性判别函数、二次判别函数、多层感知器神经网络、支持向量机；近邻法、罗杰斯特回归、boosting方法
2、等。4、搜索策略。搜索基本概念，状态空间的盲目搜索，状态空间的启发式搜索，与/或树的盲目搜索，与/或树的启发式搜索等。5、演化计算。演化计算基本概念，遗传算法(GA),遗传程序设计(GP),演化策略(ES),差异演化(DE),粒子群优化(PSO)算法等。6、最优化问题：二次函数与正定矩阵，方向导数与梯度，凸集、凸函数与凸规划，约束优化问题的极值条件等。7、模糊理论：集合与特征函数，模糊集与隶属函数，模糊集运算方法，模糊度，模糊关系及其合成方法参考书目：张学工，模式识别(第三版).清华大学出版社，2010李航，统计学习方法，清华大学出版社，2012最优控制理论与应用，张洪钺，王青，高等教育出版社
