(完整版)模式识别期末试题分解

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分）

1、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。

2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。

3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。

（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法

4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。

（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度

5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。

（1）（2）

(3)

(4)

6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。

（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间

7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。

（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法

8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。

（1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A)

（2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A)

（3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S)

（4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A)

9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的

类别数目））。

10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。

（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性

11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的

正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。

12、感知器算法1。

（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。

13、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情况））；

位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（

∑

∈

)

(

)

(

）。

14、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（某一种判决错误较另一种判决错误更

为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（先验概率未知的）情况。

15、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？（错误）。特征选择的主要目的是（从n个特征

中选出最有利于分类的的m个特征（m>n ）的条件下，可以使用分支定界法以减少计算量。

16、散度Jij越大，说明ωi类模式与ωj类模式的分布（差别越大）；当ωi类模式与ωj类模式的分

布相同时，Jij=（0）。

17、已知有限状态自动机Af=(∑，Q，δ，q0，F)，∑={0，1}；Q={q0，q1}；δ：δ(q0，0)= q1，δ(q0，

1)= q1，δ(q1，0)=q0，δ(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。现有输入字符串：(a) 00011101011，(b) 1100110011，

18、影响聚类算法结果的主要因素有（②③④）。

①已知类别的样本质量；②分类准则；③特征选取；④模式相似性测度。

19、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（③④）。

①平移不变性；②旋转不变性；③尺度不变性；④考虑了模式的分布。

20、基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是（①③）。

①可以判别问题是否线性可分；②其解完全适用于非线性可分的情况；

③其解的适应性更好；④计算量小。

21、影响基本C均值算法的主要因素有（④①②）。

①样本输入顺序；②模式相似性测度；③聚类准则；④初始类心的选取。

22、位势函数法的积累势函数K(x)的作用相当于Bayes判决中的（②④）。

①先验概率；②后验概率；③类概率密度；④类概率密度与先验概率的乘积。

23、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（②④）。

①最小损失准则；②最小最大损失准则；③最小误判概率准则；④N-P判决。

24、在（①③）情况下，用分支定界法做特征选择计算量相对较少。

①C n d>>n,（n为原特征个数，d为要选出的特征个数）；②样本较多；③选用的可分性判据J对特征

数目单调不减；④选用的可分性判据J具有可加性。

25、散度J D是根据（③）构造的可分性判据。

①先验概率；②后验概率；③类概率密度；④信息熵；⑤几何距离。

26、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（①②③④⑤）估计该似然函数。

①矩估计；②最大似然估计；③Bayes估计；④Bayes学习；⑤Parzen窗法。

27、Kn近邻元法较之Parzen窗法的优点是（②）。

①所需样本数较少；②稳定性较好；③分辨率较高；④连续性较好。

28、从分类的角度讲，用DKLT做特征提取主要利用了DKLT的性质：（①③）。

①变换产生的新分量正交或不相关；②以部分新的分量表示原矢量均方误差最小；③使变换后的矢

量能量更趋集中；

29、一般，剪辑k-NN最近邻方法在（①）的情况下效果较好。

①样本数较大；②样本数较小；③样本呈团状分布；④样本呈链状分布。

30、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（②③）。

①已知类别样本质量；②分类准则；③特征选取；④量纲。

二、(15分)简答及证明题

（1）影响聚类结果的主要因素有那些？

（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。

答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。

（2）证明：

(2分)

(1分)

设，有非奇异线性变换：(1分)

(4分)

三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。答：（1）（4分）的绝对值

正比于

到超平面的距离

平面的方程可以写成

式中。于是

是平面

的单位法矢量，上式可写成

设是平面

中的任一点，

是特征空间

中任一点，点到平面

的距离为差矢量在

上的投影的绝对值，即

(1-1)

上式中利用了在平面

中，故满足方程

式(1-1)的分子为判别函数绝对值，上式表明，的值

正比于

到超平面的距离

，一个特征矢量代入判别函数后所得值的绝对值越大表明该特征点距判别界面越远。

（2）（4分）的正（负）反映

在超平面

的正（负）侧

两矢量和

的数积为

（2分）

显然，当和

夹角小于

时，即

在指向的那个半空间中，

>0；反之，当

和夹角

模式识别试题答案

模式识别非学位课考试试题考试科目：模式识别考试时间考生姓名：考生学号任课教师考试成绩一、简答题（每题6分，12题共72分）： 1、监督学习和非监督学习有什么区别？参考答案：当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习，或者由教师示范的学习；否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、你如何理解特征空间？表示样本有哪些常见方法？参考答案：由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间，特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法：矢量、矩阵、列表等。 3、什么是分类器？有哪些常见的分类器？参考答案：将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如：贝叶斯分类器、神经网络等。 4、进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题？参考答案：特征要能反映样本的本质；特征不能太少，也不能太多；要注意量纲。 5、聚类分析中，有哪些常见的表示样本相似性的方法？参考答案：距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、你怎么理解聚类准则？参考答案：包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则，当这种准则满足一定要求时，就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、一种类的定义是：集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式： ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1 ，d ij ≤ r ，其中k 是S 中元素的个数，称S 对于阈值h ，r 组成一类。请说明，该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类？参考答案：即类内所有个体之间的平均距离小于h ，单个距离最大不超过r ，显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、贝叶斯决策理论中，参数估计和非参数估计有什么区别？参考答案：参数估计就是已知样本分布的概型，通过训练样本确定概型中的一些参数；非参数估计就是未知样本分布概型，利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、基于风险的统计贝叶斯决策理论中，计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么？假设这个矩阵是 M ?N ，M 和N 取决于哪些因素？

模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案(20210221222717)

模式识别与机器学习期末考查试卷研究生姓名：入学年份：导师姓名：试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/ 视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。（2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要求，其研究更

侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1）K 近邻法算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。（2）贝叶斯决策法贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理风险型问题时常常使用的方法。优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的概率，本身带有一定的风险性和不肯定性。虽然用期望的大小进行判断有一些风险，但仍可以认为贝叶斯决策是一种兼科学性和实效性于一身的比较完善的用于解决风险型决策问题的方法，在实际中能够广泛应

模式识别试题

一、试问“模式”与“模式类”的含义。如果一位姓王的先生是位老年人，试问“王先生”和“老头”谁是模式，谁是模式类？二、试说明Mahalanobis距离平方的定义，到某点的Mahalanobis距离平方为常数的轨迹的几何意义，它与欧氏距离的区别与联系。三、试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法，以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。四、试述动态聚类与分级聚类这两种方法的原理与不同。五、如果观察一个时序信号时在离散时刻序列得到的观察量序列表示为，而该时序信号的内在状态序列表示成。如果计算在给定O条件下出现S的概率，试问此概率是何种概率。如果从观察序列来估计状态序列的最大似然估计，这与Bayes 决策中基于最小错误率的决策有什么关系。六、已知一组数据的协方差矩阵为，试问 1．协方差矩阵中各元素的含义。 2．求该数组的两个主分量。 3．主分量分析或称K-L变换，它的最佳准则是什么？ 4．为什么说经主分量分析后，消除了各分量之间的相关性。七、试说明以下问题求解是基于监督学习或是非监督学习： 1. 求数据集的主分量非 2. 汉字识别有 3. 自组织特征映射非 4. CT图像的分割非八、试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。九、在一两维特征空间，两类决策域由两条直线H1和H2分界，其中而包含H1与H2的锐角部分为第一类，其余为第二类。试求： 1．用一双层感知器构造该分类器 2．用凹函数的并构造该分类器十、设有两类正态分布的样本基于最小错误率的贝叶斯决策分界面，分别为X2=0，以及X1=3，其中两类的协方差矩阵，先验概率相等，并且有，。试求：以及。

思修期末考试试题及答案

思修重点 1．大学生怎样尽快适应大学新生活？在学习要求，生活环境，社会活动都有变化的大学中首先要认识大学生活的新特点。要培养自主学习的能力，独立思考问题解决问题的能力：要学会过集体生活也要独立：要积极参与社会活动。提高独立生活能力。树立独立生活的意识。虚心求教，细心体察。大胆实践，不断积累生活经验实力新的学习理念。树立自主学习的理念。树立全面学习的理念。树立创新学习的理念。树立终身学习的理念。培养优良的学风。勤奋。严谨。求实。创新。树立远大的理想。 2.结合实际谈谈学习“思修”课的意义和方法。这是一门融思想性，政治性，知识性，综合性，实践性于一体的学科。意义：（1）有助于当代大学生认识立志，树德和做人的道理，选择正确的成才之路。（2）有助于当代大学生掌握丰富的思想道德和法律知识，为提高思想道德和法律素养打下知识基础。（3）有助于当代大学生摆正“德’与“才”的位置，做到德才兼备，全面发展。方法：注重学习科学理论。注重学习和掌握高思想道德和法律修养的基本知识。注重联系实际注重行知统一。 3.谈谈你对社会主义核心价值体系的科学内涵及重要意义的理解？科学内涵；马克思主义指导思想，中国特色社会主义共同理想，以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神，社会主义荣辱观，构成社会主义核心价值体系的基本内容。巩固马克思主义指导地位，坚持不解地用马克思主义中国化最新成果武装全党，教育人民。用中国特色社会主义共同理想凝聚力量用以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神鼓舞斗志用社会主义荣辱观引领风尚，巩固全党全国各族人民团结奋斗的共同思想基础。这四个方面内容相互联系，相互贯通，相互促进，是有机统一的整体。

中科大模式识别试题

中国科学技术大学模式识别试题（2012年春季学期）姓名：学号：成绩：一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、模式识别系统的基本构成单元包括：、和。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用；句法模式识别中模式描述方法一般有、、。 3、聚类分析算法属于；判别域代数界面方程法属于。（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用进行相似性度量。（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有。（1） (4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在中进行。（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有；线性可分、不可分都适用的有。（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有。（1）({A, B}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1 , A→ 1A0 , B→BA , B→ 0}, A) （2）({A}, {0, 1}, {A→0, A→ 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S → 00S, S → 11S, S → 00, S → 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A→01, A→ 0A1, A→ 1A0}, A) 二、(15分)简答及证明题（1）影响聚类结果的主要因素有那些？（2）证明马氏距离是平移不变的、非奇异线性变换不变的。（3）画出对样本集 ω1：{(0,0,0)T, (1,0,0)T, (1,0,1)T, (1,1,0)T,} PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建https://www.360docs.net/doc/ae1381273.html,

大一思想道德修养与法律基础期末考试试题及答案

思修期末考试模拟试题及答案本书为高等教育出版社出版2015年修订版（仅供参考） 1．大学生怎样尽快适应大学新生活？ 3 2.结合实际谈谈学习“思修”课的意义和方法。 3 3.谈谈你对社会主义核心价值体系的科学内涵及重要意义的理解？ 3 4.什么是理想什么是信念？ 4 5，理想信念对大学生成才的作用 4 6.如何认识个人理想与中国特色社会主义共同理想的关系？ 4 7.联系实际，谈谈大学生如何实现自己的崇高理想？ 4 8.什么是爱国主义？如何理解其科学内涵及优良传统？ 5 9.新时期的爱国主义有那些内容？ 5 10.什么是民族精神？中华民族精神的内涵是什么？ 5 11.什么是时代精神？内涵是什么？ 5 12.做一个忠诚的爱国者需要在哪些方面努力？ 6 13.什么是人生观？什么是人生价值？ 6 14.人的本质是什么？如何理解？ 6 15人生态度与人生观是什么关系？如何端正人生态度？ 6 16.对人生价值评价要坚持那几方面的统一？ 6 17.人生价值实现的条件是什么？ 7 18.什么是健康？怎样协调自我身心关系？ 7 19.促进个人与他人的和谐应坚持的原则是什么？ 7 20.如何促进个人与社会的和谐？ 7 21.道德的本质、功能和作用是什么？ 8 22.中华民族优良道德传统的主要内容是什么？ 9 23.如何理解为人民服务是社会主义道德建设的核心，集体主义是社会主义道德建设的原则？ 9 24.社会主义荣辱观的科学内涵是什么？ 10 25.谈谈当代大学生怎样树立诚信品质？ 10 26.公共生活有序化对经济建设发展有何重要意义？ 10 27.社会公德的基本特征和主要内容是什么？ 10 28.遵守网络生活中道德要求的重要意义是什么？ 11 29.举例说明法律规范在公共生活中的作用。 11 30.简述《治安管理处罚法》的基本精神和主要内容。 11 31.什么是职业道德？职业道德的基本要求是什么？ 12 32.《劳动法》和《公务员法》的基本原则是什么？ 33.联系实际，谈谈大学生如何树立正确的择业观与创业观。34.家庭美德的基本规范是什么？ 35.简述我国婚姻家庭法的基本原则及关于结婚的相关规定。36.简述法律的一般含义及社会主义法律的本质。 37.什么是法律制定、法律遵守、法律执行及法律适用？ 38.建设社会主义法治国家的主要任务是什么？ 39.联系实际，谈谈如何理解法律权利与义务的关系。 40.什么是法律思维方式？它的特征是什么？ 41.大学生应该如何增强法制观念，维护法律的权威？ 42.我国宪法的特征和基本原则是什么？ 43.我国的国家制度包括哪些制度？ 44.我国公民的基本权利和义务有哪些？ 45.什么是民法？我国民法的基本原则是什么？ 46.简述我国民事权利制度的主要内容。 47.简述我国合同法律制度的主要内容。 48.什么是刑法？我国刑法的基本原则是什么？ 49.什么是犯罪？犯罪构成包括哪些要件？ 50.什么是正当防卫？什么是紧急避险？其成立条件分别是什么 1．大学生怎样尽快适应大学新生活？在学习要求，生活环境，社会活动都有变化的大学中首先要认识大学生活的新特点。要培养自主学习的能力，独立思考问题解决问题的能力：要学会过集体生活也要独立：要积极参与社会活动；提高独立生活能力。树立独立生活的意识；虚心求教，细心体察；大胆实践，不断积累生活经验；实力新的学习理念。树立自主学习的理念。树立全面学习的理念。树立创新学习的理念。树立终身学习的理念；培养优良的学风、勤奋、严谨、求实、创新；树立远大的理想。 2.结合实际谈谈学习“思修”课的意义和方法。这是一门融思想性，政治性，知识性，综合性，实

中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’）答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。答（2）：模式识别的分类：假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法，分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？（8’）答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性；人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的匹配，主要考虑因素包括：

模式识别期末试题

一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、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。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用特真矢量；句法模式识别中模式描述方法一般有串、树、网。 3、聚类分析算法属于（1）；判别域代数界面方程法属于（3）。（1）无监督分类 (2)有监督分类（3）统计模式识别方法（4）句法模式识别方法 4、若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（4）进行相似性度量。（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 5、下列函数可以作为聚类分析中的准则函数的有（1）（3）（4）。

（1）（2） (3)

(4) 6、Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征矢量投影在（2）中进行。（1）二维空间（2）一维空间（3）N-1维空间 7、下列判别域界面方程法中只适用于线性可分情况的算法有（1）；线性可分、不可分都适用的有（3）。（1）感知器算法（2）H-K算法（3）积累位势函数法 8、下列四元组中满足文法定义的有（1）（2）（4）。（1）({A, B}, {0, 1}, {A?01, A ? 0A1 , A ? 1A0 , B ? BA , B ? 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A?0, A ? 0A}, A) （3）({S}, {a, b}, {S ? 00S, S ? 11S, S ? 00, S ? 11}, S) （4）({A}, {0, 1}, {A?01, A ? 0A1, A ? 1A0}, A) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。 10、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、3、4 ）。（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性11、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。

思修期末考试试题题库及答案(50题)

思修期末考试试题题库及答案（50题）1．大学生怎样尽快适应大学新生活？在学习要求，生活环境，社会活动都有变化的大学中首先要认识大学生活的新特点。要培养自主学习的能力，独立思考问题解决问题的能力：要学会过集体生活也要独立：要积极参与社会活动；提高独立生活能力。树立独立生活的意识；虚心求教，细心体察；大胆实践，不断积累生活经验；实力新的学习理念。树立自主学习的理念。树立全面学习的理念。树立创新学习的理念。树立终身学习的理念；培养优良的学风、勤奋、严谨、求实、创新；树立远大的理想。 2.结合实际谈谈学习“思修”课的意义和方法。这是一门融思想性，政治性，知识性，综合性，实践性于一体的学科。意义：（1）有助于当代大学生认识立志，树德和做人的道理，选择正确的成才之路。（2）有助于当代大学生掌握丰富的思想道德和法律知识，为提高思想道德和法律素养打下知识基础。（3）有助于当代大学生摆正“德’与“才”的位置，做到德才兼备，全面发展。方法：注重学习科学理论。注重学习和掌握高思想道德和法律修养的基本知识。注重联系实际注重行知统一。 3.谈谈你对社会主义核心价值体系的科学内涵及重要意义的理解？科学内涵；马克思主义指导思想，中国特色社会主义共同理想，以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神，社会主义荣辱观，构成社会主义核心价值体系的基本内容。巩固马克思主义指导地位，坚持不解地用马克思主义中国化最新成果武装全党，教育人民。用中国特色社会主义共同理想凝聚力量用以爱国主义为核心的民族精神和以改革创新为核心的时代精神鼓舞斗志用社会主义荣

辱观引领风尚，巩固全党全国各族人民团结奋斗的共同思想基础。这四个方面内容相互联系，相互贯通，相互促进，是有机统一的整体。重要意义：是党在思想理论建设上的一个重大理论创新。是我们党深刻总结历史经验，科学分析当前形势提出的一项重大任务。涉及经济，政治，文化，思想等社会方面，是社会主义意识形态的本质体现，是社会主义思想道德建设的思想理论基础，是激励全民奋发向上的精神力量和维系全民族团结和睦的精神纽带。适应了社会主义市场经济发展的要求，适应了社会主义先进文化建设要求，适应现阶段社会主义思想道德建设的要求也是引领当代大学生成长成才的根本指针。 4.什么是理想什么是信念？理想；人们在实践中形成的，对未来社会和自身发展的向往和追求，是人们的世界观，人生观，和价值观在奋斗目标上的集中体现。信念；是认知，情感和意志的有机统一体，是人们在一定的认识基础上确立的对某种思想或事物坚信不疑并身体力行的心理态度和精神状态。信念是对理想的支持也是人们追求理想目标的强大动力。 5，理想信念对大学生成才的作用：指引人生的奋斗目标；提供人生的前进动力；提高人生的精神境界；引导大学生做什么人走什么路为什么学 7.联系实际，谈谈大学生如何实现自己的崇高理想？（1）立志当高远。立志做大事。立志需躬行。（2）认清实现理想的长期性，艰巨性和曲折性理想的实现是一个过程，要做好充足的准备；要正确对待实现理想过程中的顺境和逆境，善于利用顺境，勇于正视逆境和战胜逆境

2013年模式识别考试题和答案

2013–2014 学年度模式识别课程期末考试试题一、计算题（共20分）在目标识别中，假定类型1ω为敌方目标，类型2ω为诱饵（假目标），已知先验概率P (1ω)=0.2和P (2ω)=0.8，类概率密度函数如下： ??? ??≤≤-<≤=其它021210)(1x x x x x p ω ?? ? ??≤≤-<≤=其它0323211-)(2x x x x x p ω 1、求贝叶斯最小误判概率准则下的判决域，并判断样本x =1.5属于哪一类； 2、求总错误概率p (e )； 3、假设正确判断的损失λ11=λ22=0，误判损失分别为λ12和λ21，若采用最小损失判决准则，λ12和λ21满足怎样的关系时，会使上述对x =1.5的判断相反？解：（1）应用贝叶斯最小误判概率准则如果 )()()(2112ωω=x p x p x l <>)() (12ωωP P 则判 ???ωω∈21 x （2分）得 l 12(1.5)=1 < )() (12ωωP P =4，故 x=1.5属于ω2 。（2分）（2）P(e)= 212121)()()(εω+εω=P P e P ??ΩΩωω+ωω=1 2 )()()()(2211x d x p P x d x p P = dx x x x ??-+- 1.2 1 2 1.2 10.8d )2(0.2）（=0.08 （算式正确2分，计算错误扣1～2分） (3) 两类问题的最小损失准则的似然比形式的判决规则为：

如果 ) )(())(()()(111212221221λ-λωλ-λω< >ωωP P x p x p 则判 ???ωω∈21 x 带入x=1.5得到 λ12≥4λ21 二、证明题（共20分）设p(x)~N (μ,σ)，窗函数?(x)~N (0,1)，试证明Parzen 窗估计1 1 ?()( )N i N i N N x x p x Nh h ?=-= ∑ 有如下性质：22 ?[()](,)N N E p x N h μσ+ 。证明：（1）（为书写方便，以下省略了h N 的下标N ） 22 22 22 2222222222 222211()()()()]22111exp[()()]2221111exp{[()2()]}221 1111exp[()]exp{()[2222y x y x y p y dy dy h h y x y dy h x x y y dy h h h x y h h μ?σμπσσ μμπσσσσ μπσσσ∞ ∞ -∞ -∞∞ -∞∞ -∞ ∞ -∞---=----=--= -+-+++=-+-+-? ??? ?2222()]}x h y dy h σμσ++ 222222 2222222222221 1()exp[(exp()22()2 11()exp[22()1()]2()x x h y dy h h h x h x h μσμπσσσσμπσσμσ∞ +=-+--+-=-+-=-+? （1-1） 121211?[()][()](,,...,)N i N N N i x x E p x p x x x dx dx dx Nh h ?∞ =-∞ -=∑??? 因为样本独立 121211?[()][()]()()...()N i N N N i x x E p x p x p x p x dx dx dx Nh h ?∞ =-∞ -=∑???

模式识别复习题1

模式识别复习题 1. 简单描述模式识别系统的基本构成（典型过程）？ 2. 什么是监督模式识别（学习）？什么是非监督模式识别（学习）？对一副道路图像，希望把道路部分划分出来，可以采用以下两种方法： (1). 在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的象素数据作为训练集，用某种判别准则求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。 (2)．将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中，然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号，从而实现了道路图像的分割。试问以上两种方法哪一种是监督学习，哪个是非监督学习？ 3. 给出一个模式识别的例子。 4. 应用贝叶斯决策的条件是什么？列出几种常用的贝叶斯决策规则，并简单说明其规则. 5. 分别写出在以下两种情况：（1）12(|)(|)P x P x ωω=；（2）12()() P P ωω=下的最小错误率贝叶斯决策规则。 6. （教材P17 例2.1） 7. （教材P20 例2.2），并说明一下最小风险贝叶斯决策和最小错误率贝叶斯决策的关系。 8. 设在一维特征空间中有两类服从正态分布的样本， 12122,1,3,σσμμ====两类先验概率之比12(),() P e P ωω= 试确定按照最小错误率贝叶斯决策规则的决策分界面的x 值。

9. 设12{,,...,}N x x x =X 为来自点二项分布的样本集，即 1(,),0,1,01,1x x f x P P Q x P Q P -==≤≤=-，试求参数P 的最大似然估计量?P 。 10. 假设损失函数为二次函数2??(,)()P P P P λ=-，P 的先验密度为均匀分布，即()1,01f P P =≤≤。在这样的假设条件下，求上题中的贝叶斯估计量?P 。 11. 设12{,,...,}N x x x =X 为来自(|)p x θ的随机样本，其中0x θ≤≤时， 1 (|)p x θθ=，否则为0。证明θ的最大似然估计是max k k x 。 12. 考虑一维正态分布的参数估计。设样本（一维）12,,...,N x x x 都是由独立的抽样试验采集的，且概率密度函数服从正态分布，其均值μ和方差2σ未知。求均值和方差的最大似然估计。 13. 设一维样本12{,,...,}N x x x =X 是取自正态分布2(,)N μσ的样本集，其中均值μ为未知的参数，方差2σ已知。未知参数μ是随机变量，它的先验分布也是正态分布200(,)N μσ，200,μσ为已知。求μ的贝叶斯估计 ?μ 。 14. 什么是概率密度函数的参数估计和非参数估计？分别列去两种参数估计方法和非参数估计方法。 15. 最大似然估计和Parzen 窗法的基本原理？

模式识别v试题库.doc

《模式识别》试题库一、基本概念题 1.1 模式识别的三大核心问题是：、、。 1.2、模式分布为团状时，选用聚类算法较好。 1.3 欧式距离具有。马式距离具有。（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 1.4 描述模式相似的测度有：。（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度 1.5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1）；（2）；（3）。其中最常用的是第个技术途径。 1.6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：，。 1.7 感知器算法。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 1.8 积累位势函数法的判别界面一般为。（1）线性界面；（2）非线性界面。 1.9 基于距离的类别可分性判据有：。（1） 1 [] w B Tr S S - （2） B W S S （3） B W B S S S + 1.10 作为统计判别问题的模式分类，在（）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 1.11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（）。 1.12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n维向量x和x k的函数K(x,x k)若同时满足下列三个条件，都可作为势函数。 ①（）；

②（）； ③ K(x,x k )是光滑函数，且是x 和x k 之间距离的单调下降函数。 1.13 散度J ij 越大，说明ωi 类模式与ωj 类模式的分布（）。当ωi 类模式与ωj 类模式的分布相同时，J ij =（）。 1.14 若用Parzen 窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是（），h1过大可能产生的问题是（）。 1.15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是：。 1.16作为统计判别问题的模式分类，在（）条件下，最小损失判决规则与最小错误判决规则是等价的。 1.17 随机变量l(x ρ)=p( x ρ|ω1)/p( x ρ|ω2)，l( x ρ)又称似然比，则E {l( x ρ)|ω2}= （）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为（）。 1.18 影响类概率密度估计质量的最重要因素是（）。 1.19 基于熵的可分性判据定义为 )] |(log )|([1 x P x P E J i c i i x H ρ ρωω∑=-=，J H 越（），说明模式的可分性越强。当P(ωi | x ρ) =（）(i=1,2,…,c)时，J H 取极大值。 1.20 Kn 近邻元法较之于Parzen 窗法的优势在于（）。上述两种算法的共同弱点主要是（）。 1.21 已知有限状态自动机Af=(∑，Q ，δ，q0，F)，∑={0，1}；Q={q0，q1}； δ：δ(q0，0)= q1，δ(q0，1)= q1，δ(q1，0)=q0，δ(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。现有输入字符串：(a) 00011101011，(b) 1100110011，(c) 101100111000，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分类的结果为（）。 1.22 句法模式识别中模式描述方法有：。（1）符号串（2）树（3）图（4）特征向量

模式识别试题

《模式识别》试题答案（A卷）一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、影响层次聚类算法结果的主要因素有（计算模式距离的测度、（聚类准则、类间距离门限、预定的类别数目））。 2、欧式距离具有（ 1、2 ）；马式距离具有（1、2、 3、4 ）。（1）平移不变性（2）旋转不变性（3）尺度缩放不变性（4）不受量纲影响的特性 3、线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（正（负）表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝对值正比于样本点到判别界面的距离。）。 4、感知器算法1。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 5、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情况））；位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（ ∑ ∈ = X x x x K x K ~ k k k ) , ( ) ( α ）。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（某一种判决错误较另一种判决错误更为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（先验概率未知的）情况。 7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？（错误）。特征选择的主要目的是（从n个特征中选出最有利于分类的的m个特征（m>n ）的条件下，可以使用分支定界法以减少计算量。 8、散度Jij越大，说明i类模式与j类模式的分布（差别越大）；当i类模式与j类模式的分布相同时，Jij=（0）。 9、已知有限状态自动机Af=(，Q，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0，0)= q1， (q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。现有输入字符串：(a) 00011101011， (b) 1100110011，(c) 101100111000，(d)0010011，试问，用Af对上述字符串进行分类的结果为（ω1:{a,d};ω2:{b,c} ）。二、（15分）在目标识别中，假定类型1为敌方目标，类型2为诱饵（假目标），已知先验概率 P(1)=0.2和P(2)=0.8，类概率密度函数如下： x 0 x < 1 x 1 1 x < 2 p(x1)= 2 x 1 x 2 p(x2)= 3 x 2 x 3 0 其它 0 其它（1）求贝叶斯最小误判概率准则下的判决域，并判断样本x=1.5属于哪一类（2）求总错误概率P(e)；（3）假设正确判断的损失11=22=0，误判损失分别为12和21，若采用最小损失判决准则，12和21满足怎样的关系时，会使上述对x=1.5的判断相反？

【模式识别】期末考试试卷02

《模式识别》期末考试试题（ A ）一、填空题（ 15 个空，每空 2 分，共 30 分） 1 ．基于机器学习的模式识别系统通常由两个过程组成 , 即（）和分类判决。 2 ．统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量 (即特征向量 ), 将 ( ) 表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的模式组成的集合。 3 ．特征一般有两种表达方法 : (1)将特征表达为 ( )； (2)将特征表达为基元。 4 ．特征提取是指采用变换或映射实现由模式测量空间向 ( )的转变。 5 ．同一类模式类样本的分布比较集中，没有或临界样本很少，这样的模式类称为 ( )。 6 ．加权空间的所有 ( )都通过坐标原点。 7．线性多类判别：若每两个模式类间可用判别平面分开，在这种情况下， M 类有 ( )个判别函数 ,存在有不确定区域。 8 ．当取 ( )损失函数时 , 最小风险贝叶斯判决准则等价于最大后验概率判决准则。 9．Neyman-Pearson 决策的基本思想是 ( )某一错误率，同时追求另一错误率最小。 10．聚类 /集群：用事先不知样本的类别，而利用样本的先验知识来构造分类器属于 ( )学习。 11．相似性测度、 ( )和聚类算法称为聚类分析的三要素。 12． K/C 均值算法使用的聚类准则函数是 ( )准则，通过反复迭代优化聚类结果，使所有样本到各自所属类别的中心的距离平方和达到最小。 13．根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为分层网络和相互连接型网络两大类。其中分层网络可细分为前向网络、具有反馈的前向网络和 ( )三种互连方式。 14．神经网络的特性及能力主要取决于 ( )及学习方法。 15． BP 神经网络是采用误差反向传播算法的多层前向网络，其中，神经元的传输函数为是一种 ( )映射关系。二、简答题（ 2 题，每小题 10 分，共 20 分） S 型函数，网络的输入和输出 1．简述有监督分类方法和无监督分类方法的主要区别。 1 1/ 2 2．已知一组数据的协方差矩阵为，试问： 1/2 1 (1) 协方差矩阵中各元素的含义是什么？ (2) K-L 变换的最佳准则是什么？ (3) 为什么说经 K-L 变换后消除了各分量之间的相关性？三、计算题(2 题，每小题 13 分，共 26 分 ) 1．设有两类样本，两类样本的类内离散度矩阵分别为 S 1 1/ 2 ， S 1 1/ 2 ，各类样本均值分别为 1 1/ 2 1 2 1/ 2 1 T T μ1 2 0 和 μ2 2 2 ，试用 Fisher 准则求其决策面方程。 2．设有两类正态分布的样本集，第一类均值 μ1 T 1 1/ 2 T 20，方差 1 1/ 2 ，第二类均值 μ2 22，方差 1 1 1/ 2 p( 2 ) 。试按最小错误率 Bayes 决策求两类的分界面。 2 1/ 2 ，先验概率 p( 1 ) 1

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