2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论第二部分：说明

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-模式识别贝叶斯决策

  1楼

  2、贝叶斯决策了解基本概念：小误差率准则，Bayes错误率的估计，小风险准则，正态分布下的Bayes分类器；理解概率密度的参数估计方法：大似然估计，EM算法，隐含Markov模型。掌握非参数估计方法：Parzen窗法，K-近邻方法，距离度量。掌握成份分析：主成份分析，多重判别分析。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论多目标决策

  2楼

  5、多目标决策了解多目标决策的目标准则体系，掌握多维效用合并方法。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论群决策概论及群决策方法

  3楼

  9、群决策概论及群决策方法子解群决策基本概念，分类，熟悉各种投票表决方法及其优缺点。掌握Borda,Condorcet等社会选择函数的计算分析过程，掌握Black-Arrow单峰偏好决策方法。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-模式识别一贝叶斯决策

  4楼

  2、贝叶斯决策了解基本概念：小误差率准则，Bayes错误率的估计，小风险准则，正态分布下的Bayes分类器；理解概率密度的参数估计方法：大似然估计，EM算法，隐含Markov模型。掌握非参数估计方法：Parzen窗法，K-近邻方法，距离度量。掌握成份分析：主成份分析，多重判别分析。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论多属性效用理论

  5楼

  3、多属性效用理论了解优先序的基本概念，掌握两个属性的效用函数的相关计算及偏好独立性分析。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论博弈论

  6楼

  10、博弈论了解博弈的要素，分类。掌握完全信息静态、动态博弈及不完全信息静态、动态博弈均衡解的分析、求解过程。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论Bayes决策

  7楼

  4、Bayes决策了解Bayes决策原理，Bayes原则和Bayes风险，掌握Bayes决策，抽样Bayes决策方法及具体计算过程，掌握信息价值的分析与计算。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论第二部分：说明

  8楼

  第二部分：说明1、基本要求：考试形式为闭卷、笔试，考试时间为3小时，满分100分。2、分值比例：“了解（明确）”占15%，“理解（熟悉）”占45%，“掌握（应用）”占40%。3、题型分布：判断题占10%，简答题占20%，证明题占30%，计算题占40%。4、其他规定：本课程对各考点的能力要求一般分为三个层次用相关词语描述：较低要求——了解、明确；一般要求——理解、熟悉；较高要求——掌握、应用。

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论其他规定

  9楼

  4、其他规定：本课程对各考点的能力要求一般分为三个层次用相关词语描述：较低要求——了解、明确；

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  2019年南京信息工程大学博士研究生招生入学考试大纲-决策理论第一部分：大纲内容

  10楼

  第一部分：大纲内容1、决策基本概念掌握决策的概念，基本要素，基本步骤，熟悉不同决策问题、方法的特点，决策的分类，了解实际决策过程的难点及主要的决策陷阱。2、效用理论理解效用的概念，掌握效用，效用函数的定义，效用确定的方法，效用有界性和存在性证明。效用函数的构造方法，熟悉基数效用和序数效用，风险态度与效用关系，货币的效用，总效用与边际效用。3、多属性效用理论了解优先序的基本概念，掌握两个属性的效用函数的相关计算及偏好独立性分析。4、Bayes决策了解Bayes决策原理，Bayes原则和Bayes风险，掌握Bayes决策，抽样Bayes决策方法及具体计算过程