模式识别期末试题
第 1 页 共 26 页 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}, {A01, A 0A1 ,
A 1A0 , B BA , B
0}, A)
（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)
（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)
（4）({A}, {0, 1}, {A01, 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。 第 2 页 共 26 页 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,xk)与积累位势函数K(x)的关系为（XxxxKxK~kkk),()(）。
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
可分性判据对特征个数具有单调性）和（ Cnm>>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）。
17、 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} ）。
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。
①Cnd>>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。 第 3 页 共 26 页 25、 散度JD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)
(2分)
(1分)
设，有非奇异线性变换： (1分) 第 4 页 共 26 页 (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) 第 5 页 共 26 页 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，当和夹角大于时，即在背向的那个半空间中，<0。由于，故和同号。所以，当在指向的半空间中时，；当在背向的半空间中，。判别函数值的正负表示出特征点位于哪个半空间中，或者换句话说，表示特征点位于界面的哪一侧。
五、(12分，每问4分) 在目标识别中，假定有农田和装甲车两种类型，类型1和类型2分别代表农田和装甲车，它们的先验概率分别为0.8和0.2，损失函数如表1所示。现在做了三次试验，获得三个样本的类概率密度如下： ：0.3，0.1，0.6
：0.7，0.8，0.3
（1） 试用贝叶斯最小误判概率准则判决三个样本各属于哪一个类型；
（2） 假定只考虑前两种判决，试用贝叶斯最小风险准则判决三个样本各属于哪一类；
（3） 把拒绝判决考虑在内，重新考核三次试验的结果。
表1
类型
损失
判决 1
1 1 4
5 1
1 1 第 6 页 共 26 页 解：由题可知：，，， ，
（1）（4分）根据贝叶斯最小误判概率准则知：
，则可以任判；，则判为；，则判为；
（2）（4分）由题可知：
则 ，判为； ，判为； ，判为；
（3）（4分）对于两类问题，对于样本，假设已知，有
则对于第一个样本，
，则拒判；
，则拒判；
，拒判。
1.监督学习与非监督学习的区别：
监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。
（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，第 7 页 共 26 页 进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。
使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。
2.动态聚类是指对当前聚类通过迭代运算改善聚类；
分级聚类则是将样本个体，按相似度标准合并，随着相似度要求的降低实现合并。
3. 线性分类器三种最优准则：
Fisher准则：根据两类样本一般类内密集, 类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。
该种度量通过类内离散矩阵Sw和类间离散矩阵Sb实现。
感知准则函数：准则函数以使错分类样本到分界面距离之和最小为原则。
其优点是通过错分类样本提供的信息对分类器函数进行修正，这种准则是人工神经元网络多层感知器的基础。
支持向量机：基本思想是在两类线性可分条件下，所设计的分类器界面使两类之间的间隔为最大, 它的基本出发点是使期望泛化风险尽可能小。
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？
答：在模式识别学科中，就“模式”与“模式类”而言，模式类是一类事物的代表，概念或典型，而“模式”则是某一事物的具体体现，如“老头”是模式类，而王先生则是“模式”，是“老头”的具体化。
模式识别期末试题
模式识别期末试题
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。这些构成单元一起协作，以确定输入模式的类别或特征。
2.统计模式识别中，描述模式的方法一般使用特征向量；而句法模式识别中，模式描述方法一般有串、树、网等。
3.聚类分析算法属于无监督分类；判别域代数界面方程法属于统计模式识别方法。
4.若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用匹配测度进行相似性度量。
5.准则函数可以作为聚类分析中的判别标准，常用的有距离准则、均值准则和连通性准则。
6.Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征向量投影在一维空间中进行。
7.感知器算法只适用于线性可分情况；而积累位势函数法既适用于线性可分，也适用于线性不可分情况。
8.满足文法定义的四元组包括：起始符号、非终结符号集合、终结符号集合和产生式规则集合。其中，第一、二、四个四元组满足文法定义。 9.影响层次聚类算法结果的主要因素包括计算模式距离的测度、聚类准则、类间距离门限和预定的类别数目。
10.欧式距离具有平移不变性和旋转不变性；马式距离具有平移不变性、旋转不变性、尺度缩放不变性和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.感知器算法适用于线性可分和线性不可分的情况。
13.积累位势函数法相较于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,xk)与积累位势函数K(x)的关系为K(x) = ∑αkK(x,xk)，其中xk∈X。
14、XXX判决准则适用于一种判决错误比另一种判决错误更为重要的情况，而最小最大判决准则适用于先验概率未知的情况。
15、特征个数越多并不一定有利于分类。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m个特征（m
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.
模式识别考题(2013)v1.0
四川大学研究生试卷
课程：模式识别
年级：2013 ；考试时间 2013-1-9
1、 已知15个样本，每个样本2个特征，数据分布如下（20分）：
样本序号 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12
特征x1 －4 0 0 1 2 1 10 9 5 7 -1 -3
特征x2 －3 0 -1 10 1 2 9 9 6 6 0 1
试用C均值法进行聚类，并写出详细步骤。
2、 已知分属两类的模式（20分）：
111211314(1,0)(2,3)(5,1)(0,1)TTTTXXXX 212222324(4,3)(1,1)(1,1)(3,1)TTTTXXXX
试用感知器算法或者LMSE算法，求出：（1）权矢量W；（2）判别函数d(X)。
3、 在识别系统中，假定有人和汽车两种类型，先验概率分别是0.7和0.3，损失函数如表2所列，其中1和2分别表示人和汽车，判决11，22，3表示拒绝判决。现在做了4次试验，获得4个样本的类概率密度如下表1。
表1 表2
(1) 试用贝叶斯最小误判概率准则判决4个样本各属于哪个类型（10分）；
(2) 假定前两种判决，试用贝叶斯最小风险准则判决4个样本各属于哪个类型（10分）；
(3) 把拒绝判决考虑在内，重新考核4次试验的结果（10分）。
4、 已知模式集为（15分）：
试用K-L变换，求二维和一维新特征。
5、 已知某实际应用中，模糊相似关系矩阵为（15分）：
试用模糊聚类分析法对其进行分类决策。 1|px 0.2 0.15 0.3 0.7
2|px 0.8 0.7 0.5 0.2
10-11学年第二学期期末考试《模式识别及其应用》试卷(B)(1)
……………………………… 装 ……………………………… 订 ………………………………… 线 ………………………………
课程____________________班级________________姓名__________________学号__________________主讲老师__________________
……………………………… 密 ……………………………… 封 ………………………………… 线 ………………………………
安 徽 工 业 大 学 试 题 纸（一）
第二学期期末考试《模式识别及其应用》试卷（B）
一、单项选择题（注意：将唯一正确的答案填入下面表格的对应栏中，每小题2分, 共10分）
1、假设1R是1ω类相应的特征空间，2R对应于2ω，当1R∈x但是却属于2ω类，或者当2R∈x但是却属于1R类时，就产生了错误。那么平均错误率
表述正确的是 ( ) ()Pe
(A) 211122()()()()(PPRPPRP)ωωω=∈∈ex+xω；
(B) ()
2112()()()()()
RPPPPpdωωω=−−∫exxxx；
(C)
1212()()()()()
RRPPpdPpωω=∫∫exxx+xdxx；
(D) 以上表述都不正确；
2、在两类问题中，单个特征变量的概率密度函数是高斯函数，方差都为，均值分别为0和，即 x20.5σ=1
211()exp()pxxωπ=−，221()exp((1))pxxωπ=−−
如果12()()0.5PPωω==，损失函数为110λ=，，，120.5λ=211.0λ=220λ=，则最小风险贝叶斯决策的决策边界为( )
(A) (B) (C) 00.8x=00.5x=0(1ln2)2x=− (D) 以上都不对
3、对于二维线性判别函数，将其影射成增广齐次线性判别函数，则 ( ) 12()22gxx=+−X()Tg=XAY
(A) ，2
1
1⎛⎞⎜⎟=⎜⎟⎜⎟⎝⎠A1
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
1. 采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。
参考答案:
错误
2. 下列关于最大池化的说法中错误的是？
参考答案:
LeNet采用的是最大池化方法
3. 填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。
参考答案:
正确
4. 语言可以是无限的但是句子必须是有限的。
参考答案:
正确
5. 文法是由下列哪些参数构成的？
参考答案:
起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P
6. 感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？
参考答案:
梯度下降法
7. 下列关于对比散度算法的说法中错误的是？
参考答案:
深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练
8. 下列选项中，属于模式识别系统的环节是？
参考答案:
分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成
9. 分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？
参考答案:
置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差
10. 利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？
参考答案:
不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决
11. 本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？
参考答案:
字母表_句子（链）_文法_语言
12. 下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？
参考答案:
分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正
13. 贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。
参考答案:
类条件概率_先验概率
14. 下列选项中属于特征降维的优点的是？
参考答案:
降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统
15. 下列说法中正确的是？
模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案
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。
模式识别试题库
科目 模式识别 班级 姓名 学号 得分：
1、 简答题（40分）
1. 什么是模式？人们通常是如何表示模式的？
对分类识别的对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描
述和代替识别对象，称这种对象的描述为模式。从它的定义可看出，
模式是通过数学模型来表示的。
2. 什么是聚类分析？聚类分析是有监督分类还是无监督分类？为什
么？
聚类分析是基于数据集客观存在着若干个自然类、每个自然类中
的数据某些属性都具有较强的相似性而建立的一种数据描述方法。是
无监督的分类。因为在分类中不需要用训练样本进行学习和训练。
3. 什么是模式识别？模式识别系统通常包括哪些主要的环节？
模式识别是根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的
机器系统，运用一定的分析算法认定它的类别，系统应使分类识别的
结果尽可能地符合真实。
主要环节包括：（1）特征提取 （2）特征选择 （3）学习和训练
（4）分类识别
4. 什么是最大后验概率准则？
5. 什么是总体推断？
6. 什么是梯度下降法？
就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次
迭代能使待优化的目标函数逐步减少。
7. 什么是无偏估计？
无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值。估计量的
数学期望等于估计参数。
8. 什么是最小损失准则判决？其基本表达形式是什么？
当对一待识模式进行分类识别决策时，算出判属它为各类的条件期望
损失之后，判决属于条件期望损失最小的那一类。基本表达式如下：
如果，则判
9. 有教师学习和无教师学习在算法上有何区别？
10. 线性判别函数的几何意义是什么？
11. 一次准则函数的基本形式是什么？简要说明这种形式的特点。
12. 在统计判决中，什么是损失、损失函数和平均损失？
13. 利用特征矢量和特征空间如何表达模式和模式类？
14. 聚类分析在选取特征时需要注意哪些问题？为什么？15. 判别域界面方程分类的基本思想是什么？
16. Fisher判别规则的基本思想是什么？
17. 特征空间在模式识别的研究起什么作用？请简要论述。
2017年承压设备损伤模式识别在线测试题及答案
一、单选题 【本题型共44道题】
1.如果已经发现了碱腐蚀，还应注意下列哪些可能伴随的损伤？（ ）
A.蒸汽阻滞
B.球化
C.蠕变
D.敏化
正确答案：[A]
2.下列哪种金属合金元素对耐高温硫化物腐蚀（无氢气环境）能力的影响最明显？（ ）
A.镍
B.铬
C.碳
D.钛
正确答案：[B]
3 .通过什么方法可以判定是否发生石墨化损伤？（ ）
A.抗拉强度测试
B .硬度测定
C.涡流检测
D .金相检验
正确答案：[D]
4 .承压设备会因渗氮而发生材质劣化，（ ）材料耐渗氮能力强，不易受到影响。
A.低合金钢
8. 400系列不锈钢
C.球墨铸铁
D.镍基合金
正确答案：[D]
5 .下列哪个关于球化的表述是错误的？（ ）
A.目视检测一般不能发现球化
B.碳钢中片状碳化物形成球状碳化物
C.材料因球化而强度降低的同时延展性也会降低
D.可通过金相分析判断是否发生球化
正确答案：[C]
6 .下列哪项不是耐火材料退化伴随的其他损伤？（ ）
A.高温氧化腐蚀
B.高温硫化物腐蚀
C烟气露点腐蚀
D.钛氢化
正确答案：[D]7 .检查燃灰腐蚀的最有效的方法为（ ）。
A.目视检测
8 .超声波测厚
C.金相分析
D.沉积物分析技术
正确答案：[A]
8 .硫酸浓度低于70%（质量比）时，碳钢的腐蚀速率（ ）。
A.随浓度增高而增大
9 .随浓度增高而减小
C.随浓度降低而减小
D.与浓度无关
正确答案：[B]
10 下列哪种已知合金可以耐受所有条件下的金属粉化影响？（ ）
A.低合金钢
B.奥氏体不锈钢
C.碳钢
D.目前没有
正确答案：[D]
10.与高温氢腐蚀损伤相关或相伴的其他损伤为（ ）。
A.脱碳
B.渗碳
。脱硫
D.脱氧
正确答案：[A]
11.下列哪种材料最不耐酸性水腐蚀（碱式酸性水）？（ ）
A.双相不锈钢
B.碳钢
C. 300系列不锈钢
D.铝合金
正确答案：[B]
12.下列不属于易发生振动疲劳损伤的设备或装置是（ ）。
人工智能期末试题及答案完整版最新
一 单项选择题（每小题2分，共10分）
1.首次提出“人工智能”是在（D ）年
A.1946 B.1960 C.1916 D.1956
2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为：B
A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习
C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解
3.
下列不是知识表示法的是 A
。
A：计算机表示法 B：“与/或”图表示法
C：状态空间表示法 D：产生式规则表示法
4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A：不确定性知识是不可以精确表示的
B：专家知识通常属于不确定性知识
C：不确定性知识是经过处理过的知识
D：不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5. 下图是一个迷宫，S0是入口，Sg是出口，把入口作为初始节点，出口作为目标节点，通道作为分支，画出从入口S0出发，寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。
A：s0-s4-s5-s6-s9-sg
B：s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg
C：s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D：s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg
二 填空题（每空2分，共20分）
1.目前人工智能的主要学派有三家：符号主义、 进化主义 和 连接主义 。
2. 问题的状态空间包含三种说明的集合， 初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。
3、启发式搜索中，利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向，这些线索称为 启发式(Heuristic)信息 。
4、计算智能是人工智能研究的新内容，涉及 神经计算、模糊计算和 进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性，即关于 结论 的不确定性和关于 证据 的不确定性。
三 名称解释（每词4分，共20分）
计算机图形学练习测试题及参考答案
.
. 《计算机图形学》测试题
一、名词解释：(每个4分)
1．计算机图形学
2．图象处理
3．模式识别
4．计算几何
5．凸多边形
6．种子填充算法
7．窗口
8．视区
9．光顺性
10．拟合
11．多项式插值
12．小挠度曲线
13．图形变换
14．齐次坐标系
15．凸包
16．轮廓线
17．等值线
18．图形的翼边表示
19．ER模型
20．图形消隐
21．本影
22．半影
23．用户坐标系
24．规范化设备坐标系
25．构造
26．约束技术
27．光线跟踪
28、走样
29、CRT（Cathode Ray Tube）
30、隔行（interlaced）扫描
31、输入模式
32、取样方式（sample mode）
33、区域
34、边界表示法
35、复合变换
36、二维复合平移
37．二维复合比例
38．二维复合旋转
39．视区（Viewport）
40、投影变换 .
. 41、平面几何投影
42. 参数图
43. 像素图
44．人机界面
45．地理信息系统
46．虚拟现实
47.几何造型技术
48．扫描转换
49. 插值曲线
50．逼近曲线
51. 用户接口
52. 交互技术
53. 交互式图形系统的基本交互任务
54. 定位任务
55. 选择任务
56. 拾取任务
57 .选择技术
58. 菜单技术
59. 文字输入任务
60. 数值输入任务
61．动画
62．帧
63．场
64. 消隐
65.物体空间的消隐算法
66. 漫反射光 .
. 67. 环境光
68. 镜面反射光
二、选择题（每题2分）
1、计算机图形学与计算几何之间的关系是( )。
A）学术上的同义词 B）计算机图形学以计算几何为理论基础
C）计算几何是计算机图形学的前身 D）．两门毫不相干的学科
2、计算机图形学与计算机图象学的关系是( )。
《计算机图形学》练习测试题及参考答案
1 / 69 《计算机图形学》测试题
一、名词解释：(每个4分)
1．计算机图形学
2．图象处理
3．模式识别
4．计算几何
5．凸多边形
6．种子填充算法
7．窗口
8．视区
9．光顺性
10．拟合
11．多项式插值
12．小挠度曲线
13．图形变换
14．齐次坐标系
15．凸包
16．轮廓线
17．等值线
18．图形的翼边表示
19．ER模型
20．图形消隐
21．本影
22．半影
23．用户坐标系
24．规范化设备坐标系
25．构造
26．约束技术
27．光线跟踪
28、走样
29、CRT（Cathode Ray Tube）
30、隔行（interlaced）扫描
31、输入模式
32、取样方式（sample mode）
33、区域
34、边界表示法
35、复合变换
36、二维复合平移
37．二维复合比例
38．二维复合旋转
39．视区（Viewport）
40、投影变换 2 / 69 41、平面几何投影
42. 参数图
43. 像素图
44．人机界面
45．地理信息系统
46．虚拟现实
47.几何造型技术
48．扫描转换
49. 插值曲线
50．逼近曲线
51. 用户接口
52. 交互技术
53. 交互式图形系统的基本交互任务
54. 定位任务
55. 选择任务
56. 拾取任务
57 .选择技术
58. 菜单技术
59. 文字输入任务
60. 数值输入任务
61．动画
62．帧
63．场
64. 消隐
65.物体空间的消隐算法
66. 漫反射光 3 / 69 67. 环境光
68. 镜面反射光
二、选择题（每题2分）
1、计算机图形学与计算几何之间的关系是( )。
A）学术上的同义词 B）计算机图形学以计算几何为理论基础
C）计算几何是计算机图形学的前身 D）．两门毫不相干的学科
2、计算机图形学与计算机图象学的关系是( )。