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,}

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ω2：{(0,0,1)T, (0,1,1)T, (0,1,0)T, (1,1,1)T,}

实现正确分类的神经网络模型。

四、(10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。

三、(15分) 在目标识别中，假定有农田和装甲车两种类型，类型ω1和类型ω2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：

中科大2019创新班真题与答案word

2019年中国科学技术大学创新班考试物理试题 一、单项选择及填空 1. 将平面哄左转10°，但AB方向不变，一些关于反射光C D''说法正确的是A A. 与CD不相交，同时平行 C. 与CD相交，夹角为10。 B. 与CD不相交，反向平行 D. 与CD相交，夹角为20 ° 2. 如果把双缝干涉实验中，关闭一个狭缝有什么影响C A. 条纹间距增大 B.中间亮条纹变宽 C. 中间亮纹变细 D. 条纹上移 3. 一个气泡在水底由下到上，上升（认为水温不变）则D A.气泡压强个↑ B.气泡体积 C. 气泡T改变 D.气泡对外做功 4. 如图，一个光滑半圆，小球从A端由静止滑下，在轨道上来回滑动AB A. 由A TB时，小球机械能守恒 B. 在C速度为0 C. BtC过程动量守恒 D. BtC过程动能守恒 5. 一杯水与砝码在天平上平衡，将手指插进水中但不碰到杯底，关于天平移动方向 A

A.水杯处下移 B.硃码下移 C.不变 D. 都有可能 6. 有如图管，管的左端封闭，右端开口，大气压为P 0。A ，B 为两段封闭气体，求P B （用图中给的h 1,h 2,h 3表示） )(P 130h h g +-ρ 7. 用紫光照射Zn 极，照射一段时间后，把Zn 极连接一验电器，则下列说法正确的是C A. Zn 极带正电，验电器带负电 B. Zn 极带负电，验电器带正电 C. 若将带正电的小球靠近Zn 极，则验电器张角变大 D. 若将带正电的小球靠近Zn 极，则验电器张角变小 8. 基态氢原子吸收波长为λ的光子后，释放了波长为2λ的电磁波，则一定正确的是D A. 12λλ= B. 12λλ≠ C. 12λλ≥ D. 12λλ≤ 9. 如图，小船两个人开始船以V 向右运动，A 、B 先后以V 0跳下船，(V 0是向对地面)己知A ，B 的质量为m 0,船的质量为2m 0。，求末态的船速。 A A. 2V B. V -V 0 C. 2(V-V 0) D. 2V -V 0 10、关于热传递，下列说法正确的是 C

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.wendangku.net/doc/113215725.html,

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？

中科大软院常见复试题目

1. ipv4 的替代方案； 2. 单链表原地逆向转置； 3. 折半查找算法 4. 简述操作系统中系统调用过程； 5. 在数据库中什么是关系，它和普通二维表啥区别； 6. 什么是原子操作； 7. 路由协议有哪些； 8. 进程的三种状态，以及之间转换的过程； 9. 快速排序的基本过程； 10. 什么叫视图？视图在数据库的第几层； 11. 二叉树的搜索； 12. 什么叫冲突？解决冲突的办法都有哪些； 13. java 与C++区别； 14. 深度、广度搜索的过程； 15. 迪杰斯克拉算法的过程； 16. 关系模式和关系； 17. 数据链路停发协议，就是流量控制； 18. 虚拟存储器及相关算法；段存储器； 19. 进程线程树图； 20. 传输等待协议； 21. 堆栈排序及其与快速排序的不同； 22. 386的保护模式是什么； 23. 页表； 24. ER 图； 25. 关系范式 26. 链表查询某个元素，平均时间复杂度是多少； 27. 路由协议有哪些； 28. 网络服务质量包括哪些方面； 29. 并发控制是为了保证事务的？； 30. 什么是DMA 31. 两个时钟不同步的设备怎么通信； 32. 操作系统的调度算法有哪些； 33. 单链表的原地逆置算法 34. 数据库的两级模式以及它们的关系和作用（貌似是这样） 35. 操作系统的进程调度算法有哪些，并介绍其中两种 36. 计算机的一条指令有几个机器周期，为什么 37. 原子操作，pv操作的要点和注意事项 38. 内核、芯片（记不清了） 39. DMA控制器的组成和工作原理 40. 简述最短路径的迪杰斯特拉算法 41. 什么是P操作与V操作。 42. 一个深度为N的满二叉树有多少个结点。 43. 实现一个队列的方法

固体物理补充习题07.docx

固体物理补充习题 （十四系用） 1. 将半径为R 的刚性球分别排成简单立方（sc ）、体心立方（bcc ）和面心立方（fcc ）三种 结构，在这三种结构的间隙中分别填入半径为r p 、r b 和r f 的小刚球，试分别求出r p /R 、r b /R 和r f /R 的最大值。 提示：每一种晶体结构中都有多种不同的间隙位置，要比较不同间隙位置的填充情况。 2. 格常数为a 的简单二维密排晶格的基矢可以表为 1a = a i 212a =-+ a i j (1)求出其倒格子基矢1 b 和2 b , 证明倒格子仍为二维密排格子； (2)求出其倒格子原胞的面积Ωb 。 3. 由N 个原子（或离子）所组成的晶体的体积V 可以写为V ＝Nv = N βr 3，其中v 为平均一个原子（或离子）所占的体积，r 为最近邻原子（或离子）间的距离，β是依赖于晶体结构的常数，试求下列各种晶体结构的β值: (1) sc 结构 (2) fcc 结构 (3) bcc 结构 (4) 金刚石结构 (5) NaCl 结构。 4. 设两原子间的相互作用能可表示为 ()m n u r r r αβ =-+ 其中，第一项为吸引能；第二项为排斥能；α、β、n 和m 均为大于零的常数。证明，要使这个两原子系统处于稳定平衡状态，必须满足n > m 。 5. 设晶体的总相互作用能可表示为 )m n A B U r r r =-+ 其中，A 、B 、m 和n 均为大于零的常数，r 为最近邻原子间的距离。根据平衡条件求： (1)平衡时，晶体中最近邻原子的间距r 0和晶体的相互作用能U 0； (2)设晶体的体积可表为V ＝N γr 3，其中N 为晶体的原子总数，γ为体积因子。若平衡时 晶体的体积为V 0，证明：平衡时晶体的体积压缩模量K 为 9mn U K V = 6. 设有一由2N 个离子组成的离子晶体，若只计入作近邻离子间的排斥作用，设两个离子间 的势能具有如下的形式： 式中，λ和ρ为参数；R 为最近邻离子间距。若晶体的Madelung 常数为α，最近邻的离子数为Z ，求平衡时晶体总相互作用势能的表达式。 7. 由N 个原子组成的一维单原子晶体，格波方程为()cos n x A t naq ω=-，若其端点固定， (1)证明所形成的格波具有驻波性质，格波方程可表为()sin sin n x A naq t ω'=； （最近邻间） （最近邻以外） ±e r 2 λρ e e R R --/2 ()u r =

中科大软院数据库考试题

一、给定关系 R(A,B) 和 S(B,C) ，将下面的关系代数表达式转换为相应的SQL语句： π (attribute-list) [ (condition) [ R ? S ] ] 二、Megatron 747 磁盘具有以下特性： 1）有8个盘面和8192个柱面 2）盘面直径为英寸，内圈直径为英寸 3）每磁道平均有256个扇区，每个扇区512字节 4）每个磁道10％被用于间隙 5）磁盘转速为 7200 RPM 6）磁头启动到停止需要1ms，每移动500个柱面另加1ms 回答下列有关Megatron 747的问题（要求写出式子并且计算出结果，精确到小数点后两位）： 1）磁盘容量是多少GB 2）如果一个块是8KB，那么一个块的传输时间是多少ms 3）平均寻道时间是多少ms 4）平均旋转等待时间是多少ms 三、下面是一个数据库系统开始运行后的undo/redo日志记录，该数据库系统支持simple checkpoint （1）（2）（3） 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) 9) 10) 11) 12) 13) 14) 15) 16) 17) 18) 设日志修改记录的格式为 ，（1）、（2）、（3）为三种故障情形下磁盘日志内容，请分别给出这三种情况下数据库系统的恢复过程以及数据元素A, B, C, D, E, F和G 在执行了恢复过程后的值。

211大学介绍

211大学介绍 (2014-03-21 18:37:56) 转载▼ 我国 211大学 第一档 （财经类）：中央财经大学、上海财经大学、对外经济贸易大学、西南财经大学、中南财经政法大学 （专属类）：北京外国语大学、上海外国语大学、中国政法大学、中国传媒大学、中央音乐学院、北京体育大学 （理工类）：北京邮电大学、华北电力大学、北京交通大学、北京科技大学、南京航空航天大学、西安电子科技大学、华东理工大学、南京理工大学 第二档 （理工类）：西南交通大学、哈尔滨工程大学、武汉理工大学、北京化工大学、北京工业大学、河海大学、大连海事大学 （综合类）：上海大学、暨南大学、苏州大学 （医药类）：天津医科大学、北京中医药大学、中国药科大学 第三档 （综合类）：郑州大学、福州大学、安徽大学、南昌大学、西北大学 （理工类）：东华大学、长安大学、江南大学、合肥工业大学、河北工业大学、太原理工大学 （师范类）：华中师范大学、华南师范大学、西南大学、东北师范大学、陕西师范大学、南京师范大学、湖南师范大学 （专属类）：中国石油大学、中国地质大学、中国矿业大学 第四档 （边远类）：云南大学、贵州大学、广西大学、海南大学、辽宁大学、内蒙古大学

（边远类）：宁夏大学、青海大学、新疆大学、西藏大学、延边大学、石河子大学 （农林类）：北京林业大学、华中农业大学、南京农业大学、东北农业大学、东北林业大学、四川农业大学 下面对211大学的分档进行一下简单的说明 一、排名依据 主要依据是2011年所有大学在全国31个省市的理科平均录取分的平均值的排名。 二、最热门的211 在一档211大学中，最热门的几所大学为中央财经大学、上海财经大学、对外经济贸易大学、北京外国语大学、北京邮电大学这五所。他们的录取分数排在前20名，和二档的985大学可以一争天下。 二档985中只有同济大学、南开大学、北京航空航天大学、西安交通大学可以和他们抗衡。 连著名的中山大学、武汉大学、厦门大学、天津大学，哈尔滨工业大学、华中科技大学，东南大学这些老牌的二档985的分数都没有他们高。可见这五所211大学是何等的热门。 三、一档211财经类 1、中央财经大学 号称我国银行家的摇篮，在金融街的校友资源全国第一，主要是政治定位，需要一所高水平的财经类院校在北京首都。中央财经大学最好的专业是金融学院的金融、金融工程、国际金融。 2、上海财经大学 上海财经大学是全国最著名的财经类大学，全国财经院校综合实力前五，经济学实力全国前十。加上地处上海这个金融大都市、全国金融中心，上海财大的未来将更加辉煌。最好的学院是会计学院、金融学院、商学院、经济学院、国际工商管理学院。 会计学院是第一大王牌大院。国际会计班包括ACCA、CGA、美国会计师。 国际会计班的CGA和ACCA比较好，美国会计证书很难考。非国际会计班包括会计学、注册会计师、财务管理。

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：

中科大模式识别课件Lec0

Pattern Recognition Lecture0 Introduction Feb. 19th, 2009

?任课教师 –唐珂ketang@https://www.wendangku.net/doc/113215725.html,; –电话：3600754 ?助教 –林民龙sunnyboy@https://www.wendangku.net/doc/113215725.html, ?课程主页 https://www.wendangku.net/doc/113215725.html,/~sunnyboy/pr/

主要内容 ?0.1 课程内容介绍 –课程内容、特点和授课方式 –教材和主要参考书目 ?0.2 课程要求 –考核和评分要求 ?0.3 模式识别导论 –什么是模式识别? –为什么需要模式识别? –模式识别在计算机科学中的地位 –模式识别系统框架 –模式识别研究领域的重要科学问题

0.1 课程内容介绍 ?课程内容： –模式识别系统模型和基本知识； –模式识别算法：贝叶斯方法、判别分析、神经网络、决策树、聚类算法等； –特征分析方法：特征选择、特征提取； –模式识别理论及系统评估方法。 ?课程特点： –介绍各种模式识别方法 –学习结束后，应能大致了解本领域的研究现状，并会用基本的模式识别方法解决自己科研中的相关问题。?学习方式： –课程讲授、平时作业和课堂讨论相结合

0.1 教材和主要参考书目 ?教材： ?Richard.O.Duda, P.E.Hart, D.G.Stork； 《模式分类》，机械工业出版社，2005年。 ?主要参考书目： – A. R. Webb, Statistical Pattern Recognition. John Wiley & Sons, London, (2002). –T. Hastie, R. Tibshirani, J. Friedman. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. Springer, 2001. –边肇祺，张学工；《模式识别》，清华大学出版社，2004年

中科大电磁学期末复习答案

期末复习 一、填空题 1.电荷q均匀分布在半径为r的圆环上，圆环绕圆环的旋转轴线以角速度ω转动，圆环磁矩 =ωqr2/2。轴线上一点A与圆心相距x，则A点磁场强度=ωqr2(r2+x2)?3/2/(4π)。 2.一电子在0.002T的磁场里沿螺旋线运动，半径为5.0mm，螺距20mm。则电子速度的大小 为2.08×106m/s，与磁场的夹角为arctan(π/2)或57.5°。 3.利用霍尔效应可判断半导体载流子的正负性。 4.空心螺绕环的自感为L0，加入铁芯后自感为L1，在铁芯上锯开一个断口后自感为L2，则 这三个自感的大小关系为L0

模式识别试题2

《模式识别》试题库 一、基本概念题 1模式识别的三大核心问题是：（ ）、（ ）、（ ）。 2、模式分布为团状时，选用（ ）聚类算法较好。 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 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 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。 6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：( )。 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。 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。 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 + 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。 11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为 （ ）。 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xk 的函数K(x,xk)若 同时满足下列三个条件，都可作为势函数。①（ ）； ②（ ）；③ K(x,xk)是光滑函数，且是x 和xk 之间距离的单调下降函数。 13 散度Jij 越大，说明i 类模式与j 类模式的分布（ ）。当i 类 模式与j 类模式的分布相同时，Jij=（ ）。 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（ ）。 15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是：( )。 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。 17 随机变量l(x )=p(x 1)/p(x 2)，l(x )又称似然比，则E l( x )2= （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes 判决规则为 （ ）。 18 影响类概率密度估计质量的最重要因素（ ）。 19 基于熵的可分性判据定义为)]|(log )|([1x P x P E J i c i i x H ωω∑=-=，JH 越（ ），说 明模式的可分性越强。当P(i| x ) =（ ）(i=1,2,…,c)时，JH 取极大值。 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（ ）。 21 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) 000，(b) 11，(c) ，(d)0010011，试问，用Af 对上述字符串进行分

中科大模式识别大作业miniproject资料

模式识别miniproject 实验报告 报告人：李南云 学号：SA16173027 日期：2016.12.23

数据分析 在此简要的说明一下数据情况，给定数据集分为train和test 两个data文件， train.data是11列8285行，意味着有8285个样本，矩阵的最后一列是该列所对应的样本类别。根据统计，train数据前466个样本均为1类，而后7819个样本均为-1类，所以该分类器为二分类问题。MATLAB中用importdata（）读取数据，并将样本和其所属类别分开来，样本为trnset，所属类别为trnclass，train数据用于训练分类器。 Test.data是11列2072行，同样也意味着有2072个样本，最后一列为该列所对应样本类别，test数据前117为1类，后1955个数据为-1类。同样读取数据后，分为tstset和tstclass两个矩阵，前者代表2072个样本，后者代表所对应样本的类别，我们需要将train所训练好的分类器应用在tstset样本上，输出分类结果tstclass1，将其与tstclass相比较，计算每个类别的正确率和总的正确率。 算法介绍 本次实验采用了SVM（support vector machines）分类模型，由于数据线性不可分而且在实际问题中数据也大都线性不可分，所以本次试验采取的线性不可分SVM方法，即将数据向高维空间映射，使其变得线性可分。 本实验选取的二分类算法，SVC_C。

下面先以线性分类器为例，来引入SVM算法的一些概念和处理流程，如图1所示，假设C1和C2是需要区分的类别，而在二维平面中它们的样本如图，中间的一条直线就是一个线性分类函数，由图中可以看出，这个线性分类函数可以完全的将两类样本区分开来，我们就称这样的数据是线性可分的，否则则为线性不可分，本实验中所采用的数据在二维空间里分布如图2和图3所示（红色标注分类为1的样本，蓝色标注为分类为-1的样本），明显线性不可分。 图1

中科大概率论期末考试

2012–2013第一学期概率论期末考试试卷 一.判断选择题(每题3分，答题请写在试卷上)： 1.设A ，B ，C 是三个随机事件，则在下列不正确的是 .(A)A ∪(B ∩C )=(A ∪B )∩(A ∪C ) (B)(A ∪B )∩C =A ∪(B ∩C ) (C)A ∩(B ∩C )=(A ∩B )∩C (D)A ∩(B ∩C )=(A ∩ˉB )∪(A ∩ˉC )2.设事件A 与自身独立，则A 的概率为 .(A)0 (B)1(C)0或1(D)1/23.设f (x )和g (x )为两个概率密度函数，则下述还是密度函数的是.(A)f (x )/g (x ) (B)f (x )?g (x )(C)(f (x )+g (x ))/2 (D)(1+f (x ))(1?g (x ))4.随机变量X 和Y 独立，Y 和Z 独立，且都有期望方差，则必有.(A)X 和Z 独立 (B)X 和Z 不相关 (C)X 和Z 相关(D)Cov (X ，Y )=05.设0

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。 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

模式识别习题答案

1 ．设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来： （1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。答：定义谓词： MAN（X）：X是人， LIKE（X，Y）：X喜欢Y ((?X)(MAN(X)∧LIKE(X, 梅花)) ∧ ((?Y)(MAN(Y)∧LIKE(Y,菊花))∧ ((?Z)(MAN(Z)∧(LIKE(Z,梅花) ∧LIKE(Z,菊花)) （2）他每天下午都去打篮球。 答：定义谓词：TIME(X):X是下午 PLAY(X,Y):X去打Y （?X）TIME(X) PLAY(他,篮球) （3）并不是每一个人都喜欢吃臭豆腐。 定义谓词：MAN（X）：X是人 LIKE（X，Y）：X喜欢吃Y ┐（（?X）MAN（X） LIKE（X，CHOUDOUFU）） 2 ．请对下列命题分别写出它的语义网络： （1）钱老师从 6 月至 8 月给会计班讲《市场经济学》课程。 （2）张三是大发电脑公司的经理，他 35 岁，住在飞天胡同 68 号。

（3）甲队与乙队进行蓝球比赛，最后以 89 ： 102 的比分结束。 3. 框架表示法 一般来讲，教师的工作态度是认真的，但行为举止有些随便，自动化系教师一般来讲性格内向，喜欢操作计算机。方园是自动化系教师，他性格内向，但工作不刻苦。试用框架写出上述知识，并求出方圆的兴趣和举止？ 答： 框架名：<教师> 继承：<职业> 态度：认真 举止：随便 框架名：<自动化系教师> 继承：<教师> 性格：内向 兴趣：操作计算机框架名：<方园> 继承：<自动化系教师> 性格：内向 态度：不刻苦 兴趣：操作计算机 举止：随便 4. 剧本表示法 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。

中科院-科大真题最完整版+考试攻略

二、经验类 [quote]1：考中科院科大完全攻略！ 普物类 力学科大出版社杨维宏很好的教材 电磁学高教社赵凯划经典教材（科大出版社的也不错） 热学高教社褚圣麟经典教材（科大出版社的也不错）已经出版了对照的习题解答 上述3门是普物a b的考试范围，弄清楚课后习题足够了！ 电动力学郭硕鸿高教社已经出版了对照的习题解答 理论力学高教社已经出版了对照的习题解答 光学赵凯华北大出版社 量子类 量子力学卷１曾谨言科学出版社，最好同时购买习题集的上下册非常好搞清楚就足够了！ 周世勋高教社《量子力学》入门型已经出版了对照的习题解答！ 考科大、中科院的用这些足够了。还有哪些？大家提出我补充。现在资料更新很快，很多抖出了专门的习题集建议大家看最新的，00年以前的老掉牙的东西没什么用处了。 引用 2、各位朋友大家好:也谈中国科大物理辅导班笔记，物理教材！ 我是科大研究生想告诉大家，不要太指望辅导班笔记。 看到不少人受到误导心痛不已，其实复习就是很简单的事情，很多教材的选择也就是基础常见的就足够了， 高教版的基本都是非常经典的还要习题集的选择电磁学力学等太多了，不过建议大家看一些比较新的资料。 老掉牙的就算了n年了，编这些书的老师估计早就退休了！ 下面几个常见问题:

中国科大物理辅导班笔记，物理教材！（我觉得这个帖子很好） 1 辅导班何时开办？ 每年的11月中旬，到12月20左右出来！ 1 考科大用什么教材？ 其实这个问题很简单了，当然最好是科大教材了，如果是科大习题集最好了，现在科大教材变化很快毫无疑问最好的教材就是最新的。多少年来变化很大的，但是科大教材不是好教材，力学其实复旦的比较好，科大yangweihong的觉得很一般，不过习题不错。电磁学毫无疑问是高教社的zhaokaihua的好啊，科大张玉民的也是很一般的教材。原子物理也是推荐高教社chushe nglin的很经典的教材。但是教材归教材，习题集最好还是选择科大这个道理很简单了 1 为什么考科大物理？ 2科大物理国内一流国际闻名科大全公费住宿免费补助待遇每月500以上设备先进值得你去努力 2 外校能否报名？ 不能，就是科大校内的学生也要凭借学生证，不是科大物理系的就很难接受。 3 辅导班笔记含金量多高？ 辅导班笔记其实就是串讲班不叫辅导班，所以就是科大物理各门的大复习。知识点几乎面面据到！ 4 市场上的辅导班笔记可信么？ 这个我觉得还是大家自己判断为好。你相信外部人有么？自己决定！ 5 给你辅导班笔记怎么判断真假？ 首先要考虑对方可能会有么？如果可能有，对比一下是不是往年的笔记可信度多大？科大官方部不提供这个咨询服务。 6 如果没有辅导班笔记怎么复习？ 扎扎实实的复习力学电磁学原子物理量子力学建议使用科大版本教材，道理很简单了。其实很多其他教材也不错，科大的很多教材很差不想想你想像的那么好！ 引用 3、关于中科大中科院量子力学和普通物理考研试题的若干说明 热烈欢迎2008年考中科大中科院的同学们！！！ 2008年考研的要提前准备才充分！！！ 中国科学院的一些招生单位（包括物理所和高能所在内），在06年研究生入学考试抛弃了以前科大的命题，改由中科院研究生院命题。实际上就是由以前中科大的老师出题，变为中科院的研究机构的那些导师出题。（据了解，一些导师接到出题任务都很烦，因为科研压力大啊，出题就让自己带的研究生随便在习题集上

美国CS(Computer science)专业的主要分支(世毕盟留学)

美国CS(Computer science)专业的主要分支（世毕盟留学） 1. Artificial Intelligence 人工智能 人工智能做为当前计算机科学专业下最热门,最有发展前景研究方向,因此所招收的国际学生多具备很强的学术背景,在该方面有着非常突出表现的人才.MASTER 招收的并不多,主要是PHD的学生居多. 由于这个方向更多的强调数据表述及算法方面的知识,所以当申请目标定位在这个方面的时候可以整理一下自己在这些方面的背景,看看对于这个方面的理解是否很深度.如果不够深入的话需要及时进行相关的学习! 2. Bioinformatics 生物信息学 对于这个方向的选择大家一定要谨慎,首先这个专业对于学生背景的选择很特殊,有的时候需要计算机背景的学生,有的时候需要生物学背景的学生,所以除非大家在这两个方面都具备非常强的实力,可以放手一拼,否则不如考虑申请纯CS的其他专业,申请这个方向需主要具备数学、信息学、统计、计算机科学、化学和生化方面的知识!或者综合知识,一般来说本科生很难达到这种要求! 设置在计算机科学下的生物信息学历年中国学生的招生录取情况都不好,网上也有很多相关的评论,因为美国本土学生的青睐,因此这个方向招收的国际学生非常少,而且一般被录取的国际学生出了有出色的硬件条件同时也具备很强的研究经历.而且一般研究生毕业被录取的几率相对更大一些.这个方向做为一个交叉学科,申请者多数具备计算机和生物学的双层背景.因此也提升了申请的难度!

3. Computer Architectures/Hardware Systems and De sign/VLSI 这个方向主要从事计算机硬件芯片,例如CPU的结构设计,内部结构逻辑门的电子开关,了解VLSI的同学应该知道这个方面的研究深度和难度,申请者必须具备很强的逻辑电路基础知识. 这三个方向的申请因为其就业环境的影响,申请热度下降的非常快,因为更偏向于理论性的研究因此申请的难度也很大,并且奖学金情况也不乐观! 4. Human-Computer Interaction/Graphics/Visualization 如果你打算申请这个方向,那么你需要掌握计算机制图,计算机成像的一些基本工具及其原理,但这通常往往不足以满足录取的要求,因为这种应用性极强的方向更多的强调经验,你是否从事过相关的工作,所以本科的客户要谨慎选择! 人机交互技术的申请热度随着这个在业界的关注度提升而渐渐升温,但该方向对于申请者的背景要求同样很高,多数录取者也是具备研究生学位.因此对于本科毕业的学生来讲申请这个方向的难度也是相当大的! 5. Computing Computing is the systematic study of algorithmic processes that describe and transform information: their theory, analysis, design, efficiency, implementation, and application. The fundamental question underlying all the computing is 'What can be (efficiently) automated? 该方的申请一直是不温不火的局面,由于这个方向偏基础所以大多数申请者考虑到今后就业的问题而放弃了他,也因为这个方向的资金相对较少,所以不被大多数人所关注,只是本科从事该方向学习的学生是申请这个方向的主流.历年AD出一些,OFFER相对较少! 6. Multimedia; Networking 这两个方面大家都很熟悉了,我就不做太多的说明了,其实选择这两个方面需要注意的并不是专业基础,而是选择学校的层次,尽量避免竞争吧! 多媒体技术与网络技术这两研究方向越来越多的出现在EE,ECE专业下,不过计算机背景的学生在申请这两个方向的时候仍然具有相当不错的竞争力!多媒体技术与EE专业下信号处理方向有着非常紧密的联系越来越多的美国学校将相关的研究放在信号处理方向下边.网络技术这个方面也有很多的设置在EE下边,以致于很多CS的同学为了这个专业转向EE或者ECE下边的通信与网络专业.国际上竞争比较激烈的方向之一!

大学模式识别考试题及答案详解

大学模式识别考试题及答 案详解 Last revision on 21 December 2020

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) 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。