1 历史进程 2 预备知识 采用线性激活函数的神经元 采用阈值激活函数的神经元 采用 S 形激活函数的神经元 3 异或问题 4 多层感知机到底在做什么？ 5 Tilling（耕种，耕作）算法 6 可微激活函数函的多层感知机学习方法 误差 e 的表示 误差的反向传播 反向传播算法 计算例子

1 基本原理 2 多分类器结合 3 装袋 Bagging 4 提升法 Boosting（提升法） AdaBoost 算法 AdaBoost 算法的另一个解释

1 概率密度估计 2 最大似然估计 例 1 均值和方差的无偏与有偏估计 什么是高斯分布 ML 的全局最优？ 二元函数局部最优条件 例 2 3 最大后验概率估计 例 3 4 贝叶斯估计 例 4 5 期望最大化 EM EM 在高斯混合模型中的应用

1 K-Means 聚类算法 (Clustering Algorithm) 解释 Explanation 收敛性 Convergence of K-Means 矩阵建模 Matrix Modelling of K-Means 2 网页排序 PageRank 动机 Motivation 简单网页排序 Simplified PageRank 网页排序建模 PageRank Modelling 例子 Example

5.5 The optimum digital detector in additive Gaussian noise 5.6 Filtering alternatives 5.7 Continuous signals - White Gaussian noise 5.8 Continuous signals - Colored Gaussian noise 5.9 Performance of binary receivers in AWGN 5.11 Sequential detection & performance

• 第一节 无线通信系统的组成 • 第二节 无线通信系统中的信号与参数 • 第三节 无线通信射频接收机 • 第四节 无线通信射频发射机 • 第五节 系统噪声及效应 • 第六节 系统非线性及效应 • 第七节 接收机性能指标分析

• 第四节 混频器 • 第五节 滤波器 • 第六节 放大器 • 第七节 频率源

2.1 大气的基本特性 2.2 大气辐射传输方程 2.3 大气辐射传输方程求解原理 2.4 大气校正模型 2.5 遥感图像的大气校正实例 2.6 大气参数遥感反演实例

3.1 植被遥感研究概述 3.2 混合象元模型 3.3 植被冠层反射模型—辐射传输模型 3.4 植被冠层反射模型--几何光学模型 3.5 植被冠层反射模型—Monte Carlo计算机模拟模型

4.1 基本原理及问题 4.2 统计估算方法 4.3 优化反演方法 4.4 查找表方法 4.5 综合反演方法 4.6 基于知识的不确定性反演方法