1模式识别概述
概念
图像处理
图 像
模式识别
描 述
计算机图 形学
模式识别学科位置
模式识别：计算机科学与电子工程交叉学科 中国：“控制科学与工程”一级学科
二级学科：控制理论与控制工程、模式识别与智 能系统、系统工程等
西方：没有自动控制系
自动控制：电子工程系、机械工程系 模式识别：电子工程系、计算机科学系
第一章 模式识别概述
第一章 模式识别概述
4
模式识别和模式的概念
识别是时时刻刻发生的活动 识别（Recognition)—再认知（Re-Cognition) 主要研究相似 分类问题 相似和分类 相似 分类
有监督分类 无监督分类
概念
与其他学科的关系
统计学 人工智能 机器学习 运筹学与最优化
第一章 模式识别概述
5
模式识别与其他学科的关系
支持向量机、核方法：1990s1990s多分类器、集成学习：1990sBayes学习：1990s1990s-: 模式识别技术大规模应用
第一章 模式识别概述
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模版匹配
方法
首先对每个类别建立一个或多个模版 输入样本和数据库中每个类别的模版进行比 较，例如求相关或距离 根据相似性（相关性或距离）大小进行决策 优点：直接、简单 缺点：适应性差 扩展：弹性模版法
第一章 模式识别概述
14
统计方法
方法
根据训练样本，建立决策边界(decision boundary)
统计决策理论——根据每一类总体的概率 分布决定决策边界 判别式分析方法——给出带参数的决策边 界，根据某种准则，由训练样本决定“最 优”的参数
本课程的重点内容
第一章 模式识别概述
15
句法方法
方法
许多复杂的模式可以分解为简单的子模式， 这些子模式组成所谓 “基元” 每个模式都可以由基元根据一定的关系来组 成 基元可以认为是语言中的词语，每个模式都 可以认为是一个句子，关系可以认为是语法 模式的相似性由句子的相似性来决定 1970s由付京荪(K.S. Fu, Purdue Univ.)提出 优点：适合结构性强的模式 缺点：抗噪声能力差，计算复杂度高
第一章 模式识别概述
22
Feature extraction
Task: to extract features which are good for classification. Good features: • Objects from the same class have similar feature values. • Objects from different classes have different values.
系统
模式识别系统各子系统(预处理，特征提取与选择， 分类决策)具有典型的计算密集型特征。 模式识别系统设计阶段一般需从样本学习规则，需 要大量的统计计算。
O1
−
π
2
−
π
4
O
π
4
π
2
y = tan x , x ∈ ( −
π π
, ) 2 2
x ∑ x
T
−1
( X i − X )2 ∑
i =1
n
课程实验选用Matlab系统
距离: d(xi, xj)=[(xi - xj)T.(xi - xj)]1/2 : x x x 相似性度量1: s(xi, xj)=f(d(xi, xj)) 相似性度量2: s(xi, xj)=cos(<xi, xj>)
分类都是带有主观性的行为，常缺乏纯客观的分类 分类 标准。 靠哪些特征决定相似并进行分类，取决于行为的目 的和方法。
假设临界点的数量与总的点数相比很少。 只耍各个模式类是可分的，总存在这样一个空间，使变 换到这个空间中的集合满足紧致性要求。 第一章 模式识别概述
21
有关模式识别的若干问题
相似与分类 相似 分类：相似与分类问题远不像集合表达那样 分类 简单明了。集合的概念可用来表现已经分好的类， 但对于怎样分类和归类则缺乏指导意义。 相似性度量：样本xi和 xj是Rn空间中两个点，它们 相似性度量 间的某种距离的函数 s(xi, xj)。
f i ( x) > f j (x)∀j ≠ i
f1 ( x )
x
Feature vector
f 2 (x)
max
y
Class identifier
M
f|Y|(x)
Discrபைடு நூலகம்minant function
第一章 模式识别概述
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Bayesian decision making
• The Bayesian decision making is a fundamental statistical approach which
第一章 模式识别概述
20
1.5 有关模式识别的若干问题
模式类的紧致性：
集合中任意两个内点可以用光滑线连接，在该连线上的 点也属于这个集合。 每个内点都有一个足够大的邻域，在该邻域中只包含同 一集合中的点。
假若每个模式类都满足紧致性假设，则解决模式识 别间题就不会碰到什么原则上的困难。但对于很多 实际问题这个假设是不成立的。
第一章 模式识别概述
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神经网络和统计模式识别的关系
统计模式识别 线性决策函数 PCA 后验概率估计 非线性决策分析 Parzen窗密度估计 Parzen窗密度估计 分类器 K近邻 人工神经网络 感知机 自相关网络，PCA网 自相关网络，PCA网 络 多层感知机 多层感知机 径向基函数网络 Kohonen’ Kohonen’s LVQ
7
主要机构
国外
USA: MIT (Poggio), UIUC (Thomas Huang), CMU (T. Kanade), MSU (A.K. Jain), Maryland (Resenfeld, Chellappa) Canada: Toronto (Hinton), Concordia (C.Y. Suen) UK: Surrey (Kittler), MSR Cambridge (Bishop) France: INRIA
方法
第一章 模式识别概述
19
1.4 模式识别应用
文本图像分析，文本分类 语音识别 工业自动化：零部件/物品分类 数据挖掘 多媒体数据检索（文档、图像、视频、音乐检索 ） 生物特征识别，生物信息学，医学图像 空间探测与环境资源检测，遥感图像 安全监控（身份识别、视频监控、交通监控、音视 频监听） ……
第一章 模式识别概述
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神经网络
进行大规模并行计算的数学模型
方法
具有学习、推广、自适应、容错、分布表达 和计算的能力 优点：可以有效的解决一些复杂的非线性问 题 缺点：缺少有效的学习理论
第一章 模式识别概述
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几种方法比较
方法 表达 识别函数 评价准则
方法
模版匹配 样本，像 相关，距 分类错误 元，曲线 离度量 统计方法 特征 决策函数 分类错误 句法方法 基元 规则，语 接受错误 法 神经网络 样本，像 网络函数 均值方差 元，特征 错误
Task: to design decision rule q which minimizes Bayesian risk
R(q) = ∑ ∑ p(x, y ) W(q(x), y )
y∈Y x∈ X
第一章 模式识别概述
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Limitations of Bayesian approach
• The statistical model p(x,y) is mostly not known therefore learning must be employed to estimate p(x,y) from training examples {(x1,y1),…,(xl,yl)} -- plug-in Bayes. • Non-Bayesian methods offers further task formulations: • A partial statistical model is avaliable only: • p(y) is not known or does not exist. • p(x|y,θ) is influenced by a non-random intervention θ. • The loss function is not defined. • Examples: Neyman-Pearson‘s task, Minimax task, etc.
m1 m 2 m3 M mk
x1 x 2 M xn
Problem can be expressed as optimization of parameters of featrure extractor φ(θ) . Supervised methods: objective function is a criterion of separability (discriminability) of labeled examples, e.g., linear discriminant analysis (LDA). Unsupervised methods: lower dimesional representation which preserves important characteristics of input data is sought for, e.g., principal component analysis (PCA).
第一章 模式识别概述
3
模式与模式类
概念
样本(sample, object, pattern)：一类事物的一个具体体 样本 现，对具体的个别事物进行观测所得到的某种形式 的信号。 模式类(pattern class)：表示一类事物，如印刷体A与 模式类 手写体A属同一类。B与A则属于不同类。 样本是具体的事物，而模式类是对同一类事物概念 性的概括。 模式类与模式联合使用时，模式表示具体的事物， 而模式类则是对这一类事物的概念性描述。 模式识别是从样本到类别的映射。
模式识别智能控制
模式识别智能控制模式识别智能控制就像一个拥有神奇魔法的智慧大脑。
模式识别是啥？就像是我们的眼睛和耳朵，但更厉害。
它得能从一堆复杂的数据里找出规律，就像在一堆乱麻中找到线头一样。
比如说图像模式识别，面对一张照片，它得像侦探一样，迅速识别出里面有啥物体，是花、是人还是房子？要是识别不出来，或者认错了，这能行吗？肯定不行啊！这就像你把猫看成狗一样，那不是闹笑话了？声音模式识别也类似，得能分清是音乐、是说话声还是噪音。
要是把优美的音乐当成噪音处理了，多可惜？就像把珍珠当石头扔了。
智能控制呢？这是模式识别的好搭档。
智能控制就像一个超级聪明的指挥官，根据模式识别得到的信息来行动。
如果是在工业生产线上，智能控制得根据产品的模式识别结果来调整机器的操作。
比如产品有瑕疵，模式识别发现了，智能控制就得像个快手一样，马上指挥机器修正或者把有问题的产品挑出来。
要是反应慢了，瑕疵产品不就混过去了？这就像在一群羊里有只狼，看守没发现，羊不就危险了？在自动驾驶领域，模式识别智能控制更是关键。
摄像头、雷达这些传感器收集的信息，通过模式识别来分析。
前面是车、是行人还是障碍物，得分得清吧？这就像司机开车得看清路况。
然后智能控制就根据这些信息来操作汽车，刹车、加速或者转弯。
要是模式识别错了，把行人当成树，智能控制不刹车，这多可怕？这就像闭着眼睛开车，肯定要出事故。
而且智能控制要考虑很多因素，不能只看眼前的情况，还得预测未来几秒的变化，就像下棋得看几步之后的局势一样。
在医疗领域，模式识别智能控制也有大用场。
比如分析医学影像，模式识别能找出病变的部分，这就像在黑暗中找到隐藏的宝藏一样。
智能控制则可以辅助医生进行诊断和治疗方案的选择。
要是模式识别不准确，把正常组织当成病变的，或者反过来，这不是耽误病人吗？这就像给病人指错了路，后果很严重。
对于智能家居系统，模式识别智能控制让生活更方便。
通过对人的行为模式识别，智能控制灯光的开关、调节电器的运行。
模式识别作业题(1)
m 2 mn ] 是奇异的。 mn n 2
1
2、参考参考书 P314“模式识别的概要表示”画出第二章的知识结构图。 答：略。 3、现有两类分类问题。如下图所示， （1,
1 1 3 ） 、 （ ， ） 、 （1， 3 ） 、 （1，-tan10°）为 3 2 2 3 3 ，- * tan 10° ） 、 （2，0）为 W2 类。 5 5
W1 类，其中（1，-tan10°）已知为噪声点； （1,0） 、 （ 自选距离度量方法和分类器算法，判别（
6 ，0）属于哪一类？ 5
答：度量方法：根据题意假设各模式是以原点为圆心的扇状分布，以两个向量之间夹角（都 是以原点为起点）的余弦作为其相似性测度，P22。 然后使用 K 近邻法，K 取 3，求已知 7 个点与（
2
答： （1）×，不一定，因为仅仅是对于训练样本分得好而已。 （2）×，平均样本法不需要。 （3）√，参考书 P30，将 r 的值代入式（2.26）即得。 （4）√，参考书 P34，三条线线性相关。 （ 5 ） √ ，就是说解区是 “ 凸 ” 的，参考书 P37 ，也可以证明，设 W1T X’=a, W2T X’=b, 则 a≤λW1+(1-λ)W2≤b（设 a≤b） 。 （6）√，参考书 P38。 （7）×，前一句是错的，参考书 P46。 （8）×，是在训练过程中发现的，参考书 P51。 （9）×，最简单的情况，两个点（0,0）∈w1,（2,0）∈w2，用势函数法求出来的判决界面是 x1=1。 （10）√，一个很简单的小证明， 设 X1=a+K1*e，X2= a-K1*e，X3=b+K2*e，X4= b-K2*e， Sw=某系数*e*e’，设 e=[m n]，则 e *e’= [
方法三：参照“两维三类问题的线性分类器的第二种情况（有不确定区域） ”的算法，求 G12,G23,G13。 G12*x1>0, G12*x2<0, G12=(-1,-1,-1)’ G23*x2>0, G23*x3<0, G23=(-1,-1,1)’ G13*x1>0, G13*x3<0, G12=(-1,-1,1)’ 有两条线重合了。
图像识别与模式识别算法比较分析
图像识别与模式识别算法比较分析图像识别和模式识别是计算机视觉领域中重要的研究方向，主要目标是自动化识别和理解图像中的信息。
虽然两种算法在目标上有所相似，但它们在方法和应用方面存在一些差异。
本文将对图像识别和模式识别算法进行比较分析，探讨它们的特点、应用领域以及优缺点。
一、图像识别算法图像识别算法旨在通过计算机对输入的图像数据进行处理和分析，以自动识别图像中的对象或特征。
以下是一些常见的图像识别算法：1.1 特征提取算法特征提取算法是图像识别的基础，其目标是从图像中提取出与所需识别对象相关的特征。
常见的特征包括颜色、纹理、形状等。
特征提取算法有边缘检测、尺度不变特征变换（SIFT）、方向梯度直方图（HOG）等。
1.2 分类算法分类算法是图像识别的核心部分，其目的是将提取的特征与预定义的类别进行匹配，判断图像属于哪个类别。
常见的分类算法有支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
二、模式识别算法模式识别算法是对复杂数据模式进行分类与分析的一种方法。
下面是一些常见的模式识别算法：2.1 统计模式识别算法统计模式识别算法主要基于统计分析方法，通过对已知类别的样本进行建模，并对新样本进行概率估计以实现分类。
常见的统计模式识别算法有贝叶斯决策理论、最大似然估计等。
2.2 人工神经网络算法人工神经网络算法模拟人脑神经元网络的工作原理，通过构建多层神经网络，并利用反向传播算法进行训练和学习，实现对复杂模式的识别。
常见的人工神经网络算法有多层感知器（MLP）、自组织映射（SOM）等。
三、比较分析图像识别算法和模式识别算法在方法和应用方面存在一些差异。
3.1 方法上的差异图像识别算法主要关注图像的低层次特征提取和高层次特征分类，通过提取图像的外观和结构特征来识别图像中的对象或场景。
而模式识别算法更加注重数据的高层次特征表示和模式之间的关联分析，通过对数据的统计特性进行建模和分类来识别模式。
3.2 应用领域上的差异图像识别算法主要应用于计算机视觉、人机交互、智能监控等领域。
生信概论chap5-1
3. 数据量大时，伪计数可以少一些，反之则要增大 为计数的比例 4. 一般的经验，伪计数≤ N
Bioinformatics, 2014, HUST
Pseudocounts (2)
Bioinformatics, 2014, HUST
本章内容提要
1. 预测性能检验和评估 2. 位点特异性打分矩阵/权重矩阵模型
Position Specific Scoring Matrix (PSSM), Weight Matrix Model (WMM)
3. 模体发现：Gibbs Sampler等 4. 马尔科夫及隐马尔科夫模型 5. 翻译后修饰位点的预测及GPS算法 6. 模式识别的其他算法简介
针对特定的氨基酸，如何确定是否需要引 入伪计数？ 1. 方法一：令f(i)为氨基酸i在蛋白质数据库 (例如：UniProt)中的分布比例 2. 方法二：使用打分矩阵来衡量序列的相 似性(GPS的思想) 3. 方法三：对其他的BLOCK分析，来估算 当前BLOCK可能的氨基酸的分布 4. 方法四：blind guess…
Bioinformatics, 2014, HUST
问题二：PSSM PSSM-> -> 发现
1. 计算log-odds ratio/Odds ratio 2. Do not miss: 性能检验！！！ 3. 结果需要计算Sn, Sp, Ac & Mcc 4. 需要计算Self-consistency, Leave-one-out validation & n-fold cross-validation
医学免疫学各章节名词解释
医学免疫学各章节名词解释1．免疫(immunity)：是指机体识别“自己”与“非己”抗原，对自身抗原形成天然免疫耐受，对非己抗原发生排斥作用的一种生理功能。
正常情况下，对机体有利；免疫功能失调时，会产生对机体有害的反应。
2．固有免疫应答(innate immune response)：也称非特异性或获得性免疫应答，是生物体在长期种系发育和进化过程中逐渐形成的一系列防御机制。
此免疫在个体出生时就具备，可对外来病原体迅速应答，产生非特异性抗感染免疫作用，同时在特异性免疫应答过程中也起作用。
3．适应性免疫应答(adaptive immune response)：也称特异性免疫应答，是在非特异性免疫基础上建立的，该种免疫是个体在生命过程中接受抗原性异物刺激后，主动产生或接受免疫球蛋白分子后被动获得的。
4．免疫防御(immunologic defence)：是机体排斥外来抗原性异物的一种免疫保护功能。
该功能正常时，机体可抵御病原微生物及其毒性产物的感染和损害，即抗感染免疫；异常情况下，反应过高会引起超敏反应，反应过低或缺失可发生免疫缺陷。
5．免疫自稳(immunologic homeostasis)：是机体免疫系统维持内环境稳定的一种生理功能。
该功能正常时，机体可及时清除体内损伤、衰老、变性的细胞和免疫复合物等异物，而对自身成分保持免疫耐受；该功能失调时，可发生生理功能紊乱或自身免疫性疾病。
6．免疫监视(immunologic surveillance)：是机体免疫系统及时识别、清除体内突变、畸变细胞和病毒感染细胞的一种生理功能。
该功能失调时，有可能导致肿瘤发生，或因病毒不能清除而出现持续感染。
7．MALT(mucosal-associated lymphoid tissue)：即黏膜伴随的淋巴组织。
是指分布在呼吸道、肠道及泌尿生殖道的粘膜上皮细胞下的无包膜的淋巴组织。
除执行固有免疫外，还可执行局部特异性免疫。
哪一种是结构模式识别方法
哪一种是结构模式识别方法
结构模式识别方法指的是根据输入样本的结构特征进行模式识别的方法。
常见的结构模式识别方法包括：
1. 统计模式识别方法：基于统计学原理进行模式识别，如隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）、高斯混合模型（Gaussian Mixture Model，GMM）等。
2. 图像特征提取方法：通过对图像进行特征提取，例如边缘检测、角点检测、纹理分析等，然后使用分类器进行模式识别。
3. 神经网络方法：利用神经网络模型进行模式识别，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）等。
4. 结构模型方法：基于对输入样本的结构进行建模和匹配的方法，如形状模型、图匹配等。
5. 随机场方法：基于随机场理论进行模式识别，如条件随机场（Conditional Random Field，CRF）等。
6. 模糊集方法：利用模糊集理论进行模式识别，如模糊C均值聚类（Fuzzy
C-means Clustering，FCM）等。
以上是一些常见的结构模式识别方法，不同的方法适用于不同的情况和应用场景。
仿生模式识别（拓扑模式识别）——一种模式识别新模型的理论和应用
——一全里堡璺苎查兰兰些查垦主茎丝苎６神经网络高维空闯复杂几何形体覆盖识别方法及其应用实例在实际的仿生模式识别中为了判别是否属于集合Ｐ。
，必须用软件或硬件为手段，在特征空问ＲⅡ中构筑一个能覆盖集合Ｐ。
的ｎ维空间几何形体。
近似于覆盖集合Ｐ。
的ｎ维空间几何形体是以不同维数的“流形”（集合Ａ）中，无穷多的点作球心，以常数ｋ作半径的无穷多个ｎ维超球体的并，即集合Ａ与ｎ维超球体的拓扑乘积。
根据维数理论ｆ”，要把ｎ维空间分成两部分，其界面必须是一个ｎ－１维的超平面或超曲面。
而人工神经网络中一个神经元正是在１１维空间中作一个ｎ－１维的超平面或超曲面，把Ｒｎ分成两个部分。
一个神经元，也可以是多种多样的复杂的封闭超曲面睥】。
冈而，人工神经网络是实现仿生模式识别的十分合适的手段。
为了方便发展神经网络仿生模式识别，我们在前一篇论文中一】引入了神经网络高维空间几何分析方法，用来作为发展仿生模式识别的一种实用性工具，该文中对ｎ维空间的点、直线、平面、超平面、圆、球面、超球面间的关系作了叙述，但未对非球超曲面进行讨论。
以下，将介绍和讨论一个应用非球超曲面的仿生模式识别的实例。
仿生模式识别应用实例的要求是在海面上或地平面上对不同方向观察的目标（如舰艇、坦克、汽车、牛、马、羊等）的认识。
样本的采集是从不同方向观察所采集到的ｂｍｐ文件，进行前处理（连续映射）后压缩成２５６维特征空间样本点。
由于观察方向都是水平的，可咀说方向的改变只有一个变量，因而，特征空问中样本点的分布应近似于呈一维流形分布。
加以其他方向存在的微弱变动，可以考虑某类对象在特征空间中的覆盖形状应是个与圆环同胚的一维流形与２５６维超球的拓扑乘积。
用语言描述也就是在２５６维特征空间中，离开一条头尾相接的空问曲线的最小距离小于某定值ｋ的所有点的集合Ｐ。
，而该空间曲线包含所有采集的样本点集合Ｓ，即Ｓ＝｛Ｘｘ＝Ｓ。
（ｉ＝１，２…．采集样本总数）｝图３Ｐａ＝（ｘｆｐ（）【，ｙ）＜ｋＹ∈Ａ，Ｘ∈舯｝其中Ａ＝｛ｘ｛ｘ２Ｘｉ，ｉ＿（Ｉ，２，…，ｎ）’１１ＣＮ，Ｐ（ｘｍ，ｘ叶１）＜￡，ｐ（Ｘ１ｘ。
模式识别受体-Dectin-1的研究进展
Ｒｅ ｅ ｎ ｉ ｈｔ ｒ ｍ ｅ ｔｎ－ － ｔｅ ｎ Ｒ ｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ｒ ｅ ｅ ｏ ｃ ｎｔｉ ｓｇ ｓ ｆ ｏ Ｄ ｃ ｉ － － ｔ ｒ ｃ ｇ ｔｏ ｃ ｐｔ ｒ １ Ｐａ
Ｙ ｉ— ，Ｉ ｉ ，Ｉ ｉｎｌｎ Ｉ ｕｌ ＬＵ Ｂｎ Ｑ ａ— ｇ Ｘ ｉ Ｘ ｏ
【 ｂ ｔ ｃ】 Ｔ ｅＤ ｃ ｎ１ｉ ａｎｎＴｌ ｌ ｅｐｔ ｒ ｃｇ ｉｏ ｃｐｏ ｅｐｅｓｄｐｅｏ ｉａｔ ｙｍ ｅｏ ｅｓ ｈｃ ａ — Ａ ｓ ａｔ ｒ ｈ ｅｔ 一 ｓ ｏ —ｏ —ｋ ａｔ ｎｒ ｏｎｔ ｎｒ ｅｔ ｘｒｓｅ ｒｄｍ ｎｎｌ ｂ ｙｌｉ ｃｌ ．ｗ ｉ ｃｎｉ ｉ ｌｉ ｅ ｅ ｉ ｅ ｒ ｙ ｄ ｌ ｈ ｎ
ｄ ｐ ｉｅ ｉ ａｔ ｖ ｍｍｕ ｉ ｎ ｈ ｏｅ ｏ ｅｉ 一 ｉ ｎ ｉ ｃ ｏ ｉｌｉ ｎ ｔ ａ ｄ ｔ ｅｒ ｌ ｆＤｅ ｔ １ ｎ ａ ｔ— ｒ ｂ ａ ｍｍｕ ｉ ． ｙ ｎ ｍｉ ｎｔ ｙ
【 ｙｗｏｄ 】 Ｄ ｃｉ一 ； ｇａ ｉ ａ ｗ ｙ；ｄｐｉ ｍ ｕ ｉ ；ｎｉ ｉ ｏ ｉ ｍｕ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｅｔ １ ｓ ｎ ｌｎ ｐ ｔ ａｓａａｔ ｅｉ ｍ ｎ ｙａ ｔｍ ｃ ｂａ ｉ ｎｔ ｎ ｉ ｌｇ ｈ ｖ ｔ — ｒ ｌｍ ｙ
２１ ０ ２年 ４月 第 ７卷 第 ２期
Ｃ ｉ ｃ１ Ａ ｒ ０ ２ Ｖ ｌ Ｎｏ ２ ｈｎＪＭｖ ｏ ． Ｄｉ ２ １ ． ｏ ７． ． ｌ
・
ｌ ２１ ・
・
综 述
・
模 式识 别 受 体 一 ｅｔ 一 Ｄ ｃｎ１的研究 进 展 ｉ
易秀莉 刘斌 齐 显龙 （ 第四 军 医大学 西京 医院皮肤 科 ， 西安 ７ ０ ６ ） １０ ３
个 异构 体 。人 Ｄ ｃ ｎ １基 因 编 码 ３ Ｄ ｅｔ ． ｉ ３ ｋ ａ的 糖 蛋 白 ， 多肽 由 ２ ７个 氨基 酸残 基 组 成 。Ｄ ｃ ｎ１在 其 ４ ｅｔ 一 ｉ 转 录水平 的剪 接 包 括 有 、 无杆 状 外 显 子 两 种 形 式 。 这种 差 异性 剪接 是 由于 内含 子 ３的 ５ 末 端二 核苷 ：
模式识别实验报告 实验一 BAYES分类器设计
P (i X )
P ( X i ) P (i )
P( X ) P( )
j 1 i i
c
j=1,…，x
(2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取 ai ,i=1,…，a 的条件风 险
R (a i X ) (a i , j ) P ( j X ) ,i=1,2,…,a
1.2 1 0.8 0.6 0.4 0.2 0 -0.2 -5 正常细胞 异常细胞 后验概率分布曲线
后验概率
-4
-3
-2
-1 0 1 细胞的观察值
2
3
4
5
图 1 基于最小错误率的贝叶斯判决
最小风险贝叶斯决策 风险判决曲线如图 2 所示，其中带*的绿色曲线代表异常细胞的条件风险曲线；另一条
光滑的蓝色曲线为判为正常细胞的条件风险曲线。 根据贝叶斯最小风险判决准则， 判决结果 见曲线下方，其中“上三角”代表判决为正常细胞， “圆圈“代表异常细胞。 各细胞分类结果： 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0 1 其中，0 为判成正常细胞，1 为判成异常细胞
实验一 Bayes 分类器设计
【实验目的】
对模式识别有一个初步的理解， 能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻 地认识，理解二类分类器的设计原理。
【实验原理】
最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： (1)在已知 P (i ) ， P ( X i ) ，i=1,…，c 及给出待识别的 X 的情况下，根据贝叶斯公 式计算出后验概率：
4 0
请重新设计程序， 完成基于最小风险的贝叶斯分类器， 画出相应的条件风险的分布曲线和分 类结果,并比较两个结果。
2020年信息技术学考试题分类整理及解析——选择题（1-40）
2020年信息技术学考试题分类整理及解析——选择题（1-40）2020年信息技术学考试题分类整理及解析——选择题（1-40）1、现代战争中使⽤的⾃动作战指挥系统（C4ISR）,能够利⽤分散在不同空间位置的计算机，协作完成同⼀数据处理任务。
C4ISR主要体现哪⼀⽹络应⽤功能？（ D ）A、虚拟现实B、信息检索C、数据通信D、分布处理解析：分布处理：通过⽹络将⼀件较⼤的⼯作分配给⽹络上多台计算机去共同完成。
虚拟现实：虚拟现实技术是⼀种可以创建和体验虚拟世界的计算机仿真系统，它利⽤计算机⽣成⼀种模拟环境，是⼀种多源信息融合的、交互式的三维动态视景和实体⾏为的系统仿真使⽤户沉浸到该环境中。
2、办公室的计算机⽆法访问互联⽹，经检查发现，是TCP/IP属性设置有错误，如下图所⽰。
改正的⽅法是（ C ）A.IP地址改为192.168.10.11，其它不变B.⼦⽹掩码改为192.168.10.1，其它不变C.IP地址与⼦⽹掩码交换D.默认⽹关改为255.255.255.0，其它不变解析：根据图中显⽰，IP地址和⼦⽹掩码的位置反了。
数据格式是正确的。
所以，本题答案为：IP地址与⼦⽹掩码交换3、下列关于密码设置表述错误的是（ A ）A.为了⽅便记忆，密码可以使⽤姓名汉语拼⾳的缩写B.定期更换密码，以防密码泄露C.⼀般不要设置和账号相同的密码D.密码设置越长，⽤穷举法破解的概率越低解析：密码的设置不能过于简单，最好不要使⽤姓名的拼⾳，⽣⽇，⾝份证号，⼿机号等有规律的设置。
也不要设置和账号相同的密码。
尽量定期更换密码。
4、根据⽹址“/doc/56de2966e718964bcf84b9d528ea81c758f52e36.html ”可以推断该⽹站的类型是（ B ）A、科研机构B、民间团体或⾮营利性组织C、教育机构D、政府部门解析：.AC 科研机构.COM⼯商、⾦融等企业.EDU 教育机构.GOV 政府部门.NET 互联⽹络、接⼊⽹络的信息中⼼(NIC)和运⾏中⼼(NOC).ORG各种⾮营利性的组织5、某班进⾏电脑制作⽐赛，评⽐成绩表如下图表⽰，使⽤函数计算总分和平均分，D5单元格的数值发⽣变化时，下列单元格中数值不变的是（ C ）A、D6B、F6C、C5D、F5解析：F5=SUM(B5:E5)D6=AVERGE(D3:D5)F6=SUM(F3:F5)或=SUM(B6:E6)C5和D5是并列的两种平等的不相⼲的数据6、分析下图，表述正确的是（ C ）A、必须更换浏览器B、地址栏输⼊了/doc/56de2966e718964bcf84b9d528ea81c758f52e36.htmlC、需要诊断⽹络问题D、⽹络是畅通的解析：图中“⽆法显⽰该⽹页”，遇到这种问题，⾸先要考虑⽹络连接是否出现了问题。