模式识别的考试通常涵盖以下主要内容：

基础知识

模式识别系统的基本构成单元，包括模式采集、特征提取与选择和模式分类。

模式识别的定义，即使用计算方法根据样本特征将样本划分到一定类别中。

统计模式识别

概率统计方法在模式识别中的应用。

参数估计和非参数估计的概念。

评价指标如敏感性、特异性等。

分类器原理

几何分类器、Fisher判别、感知器、LMSE等分类器原理。

数学推导

贝叶斯公式及其推导，重点在于理解其原理。

应用案例

结合具体案例，如手写数字识别、人脸识别、车牌识别等，进行方案设计。

考研科目

政治、英语、数学（如数学一）和计算机学科专业基础等。

其他

应对简答题，能够进行原理性描述，不需要具体的数学推导。

考试形式

具体考试形式可能包括：

填空题

选择题

简答题

方案设计题

建议

基础知识掌握：重点复习模式识别的基本理论和方法，包括系统构成、评价方法、特征提取与选择、分类器原理等。

数学推导：加强贝叶斯公式及其推导的理解和掌握。

应用案例：通过具体案例的学习，理解模式识别在实际中的应用，并学会设计简单的模式识别方案。

历年真题：多做历年真题，了解考试题型和难度，提高应试能力。

专业课复习：根据报考院校的具体要求，复习相关的专业课，如自动控制理论、数据结构、通信系统原理等。

通过以上内容的系统复习，相信你能够在模式识别的考试中取得理想的成绩。祝你考试顺利!