现代检测理论与应用成绩及学习要求
有如下算法选题，班长组织好，每人只选一个算法，同学间不得重复（可按照学号排序选择），算法不够可以自己选13年后的SCI文章中的算法。要求：自己查阅资料研读算法；编写算法程序并对重要地方进行注释，用算法对我提供的数据进行处理；做ppt进行讲解，时间为20分钟；能够回答老师或学生的提问。该分数为总成绩的50%。另一半分数为大论文分数。算法参考书为我上课带去的书，以及网络。下次我再上一次课，后面开始顺次为同学们讲课，每次课讲解4个人。算法讲完后，和大家讨论技术问题，自由讨论。
传感器信息处理与应用常用算法：（讲解，提供源代码，完成特定数据的处理）
1． 支持向量机SVM、LS-SVM、SVR；
2． 粒子群优化算法PSO；
3． 小波滤波、小波包特征提取、小波熵理论；
4． 相关向量机RVM；
5． 模糊神经网络；
6． 遗传神经网络；
7． 小波神经网络；
8． 灰色神经网络；
9． 基于D-S证据理论的传感器信息融合；
10． 基于贝叶斯理论的传感器信息融合；
11． 基于模糊理论的传感器信息融合；
12． 基于主成分分析（PCA）的故障诊断与数据重构方法
13． 基于聚类算法的传感器故障辨识；
14． 模式相似性侧度；
15． 判别函数分类器（LDA、Fisher）
16． 决策树分类器设计；
17． 粗糙集分类器设计；
18． 聚类分析；
19． 模糊聚类分析；
20． 遗传算法聚类分析；
21． 蚁群算法聚类分析；
22． 粒子群算法聚类分析；
23． 其它高大上的算法（需要13年后的SCI文章算法）
麻烦班长把下面的英文段落发给外国同学。
The assignment for the foreign student is that he should give us a lecture on the latest development of signal processing or pattern recognition about sensors. He should read not less than 10 papers that published in 2014 and give us a lecture about it. Then write a review paper. His score of this course is closely related to the quality of his paper and lecture.
同学们，大家都是硕士，我希望大家具备较强的科研能力和敢于面对未知，面对困难的品质，能在今后竞争激烈的社会中比别人有一点点的优势，这就是老师最欣慰的。
对于这门课程的成绩，大家不要担心，都不会很低的。希望大家不要有被动的压力，而是潜心，踏实，主动地去钻研，对学习，对生活都是这样。
