北工大模式识别基础课程作业

姓名：学号：

2.1 设有10个二维模式样本，如图2.13所示。若21=θ，试用最大最小距离算 法对他们进行聚类分析。

1 3 5 7 9

X 1

解：① 取T 11]0,0[==X Z 。

②选离1Z 最远的样本作为第二聚类中心2Z 。 ()()201012221=-+-=D ，831=D ，5841=D ，4551=D 5261=D ，7471=D ，4581=D ，5891=D ，651,10=D ∵ 最大者为D 71，∴T 72]7,5[==X Z

742

121=-=Z Z θT ③计算各样本与{}21,Z Z 间距离，选出其中的最小距离。

7412=D ，5222=D ，3432=D ，…，132,10=D

}13,20,17,0,2,5,4,8,2,0{),min(21=i i D D ④742

120)},max{min(9221=>==T D D D i i ,T 93]3,7[==∴X Z ⑤继续判断是否有新的聚类中心出现：

?????===58740131211D D D ，???????===40522232221D D D ，…???????===1

13653,102,101,10D D D

}1,0,1,0,2,5,4,8,2,0{),,min(321=i i i D D D

742

18)},,max{min(31321=

<==T D D D D i i i 寻找聚类中心的步骤结束。 ⑥按最近距离分到三个聚类中心对应的类别中：

3211,,:X X X ω；76542,,,:X X X X ω；10983,,:X X X ω

代码附录：

clear all

close all

clc

%坐标点，初始化选定比例系数

num = 10;eta = 0.5;

axis([0 10 0 10]);

hold on

%c = zeros(10,1);z = zeros(10,2);

x1 = [0,0];x2 = [1,1];x3 = [2,2];x4 = [3,7];

x5 = [3,6];x6 = [4,4];x7 = [5,7];x8 = [6,3];

x9 = [7,3];x10 = [7,4];

W = [x1;x2;x3;x4;x5;x6;x7;x8;x9;x10];

%% step1 任选一个坐标点作为第一个聚类中心z1

R= randperm(num);

c(1) = R(1);

z(1,:) = W(c(1),:);

%% step2 从数据中选取一个距离z1最远的坐标点，作为第二个聚类中心z2 d = zeros(num,1);

for i = 1:num

d(i) = norm(z(1,:)-W(i,:));

end

[~,c(2)] = max(d);%距离，位置

z(2,:)= W(c(2),:);

%% step3 计算剩余数据与z1,z2之间的距离，并求其最小距离

d =zeros(num,2);

for i = 1:num

d(i,1) = norm(z(1,:)-W(i,:));

d(i,2) = norm(z(2,:)-W(i,:));

end

D = zeros(num,1);

for i = 1:num

D(i) = min(d(i,:));

end

%% step4 确定是否存在第三个聚类中心

[m,n] = max(D);%最大值，位置

if m>eta*norm(z(2,:)-z(1,:));

c(3) = n;

z(3,:) = W(c(3),:);

jump = 1;%转至step5

else

jump = 2;

end

switch (jump)

case 1

k = 4;

%% step5 继续确定是否存在聚类中心

for p = 1:num

d =zeros(num,length(c));

for i = 1:length(c)

for j = 1:num

d(j,i) = norm(z(i,:)-W(j,:));

end

end

for i = 1:num

D(i) = min(d(i,:));

end

[m,n] = max(D);%最大值，位置if m>eta*norm(z(2,:)-z(1,:));

c(k) = n;

z(k,:) = W(c(k),:);

k = k+1;

else

break %没有新的聚类中心end

end

case 2

break

end

%% step6 最小距离法进行分类

%首先计算数据到每个聚类中心的距离

D =zeros(num,length(c));

for i = 1:length(c)

for j = 1:num

D(j,i) = norm(z(i,:)-W(j,:));

end

end

%归类，判断坐标点属于的类别

k = zeros(length(c),1);

for i = 1:num

[m,n] = min(D(i,:));

k(i,1) = n;%归类标识

end

%设置颜色

colour = zeros(length(c),3);

for i = 1:length(c)

colour(i,:) = rand(1,3);

end

for i = 1:length(c)

v = find(k == i);%位置

u = length(v);%个数

M = zeros(u,2);%用来存储所属同一类的点for j = 1:u

M(j,:) = W(v(j),:);

end

P = plot(M(:,1),M(:,2),'<');

set(P,'color',colour(i,:));

end

模式识别课matlab数字识别程序

名称：模式识别 题目：数字‘3’和‘4’的识别

实验目的与要求： 利用已知的数字样本（3和4），提取样本特征，并确定分类准则，在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解，强化利用计算机实现模式识别。 实验原理： 1.特征提取原理: 利用MATLAN 软件把图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽，所以可以统计‘3’‘4’在横轴上投影的‘1’的个数作为一个特征。又由于‘4’中间纵向比‘3’的中间‘1’的个数多，所以可以统计‘4’和‘3’中间区域‘1’的个数作为另外一个特征，又考虑‘4’的纵向可能会有点偏，所以在统计一的个数的时候，取的范围稍微大点，但不能太大。 2.分类准则原理： 利用最近邻对测试样本进行分类 实验步骤 1.利用MATLAN 软件把前30个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。 2.利用上述矩阵生成特征向量 3.利用MATLAN 软件把后5个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。 4.对测试样本进行分类，用F矩阵表示结果，如果是‘1’表示分类正确，‘0’表示分类错误。 5.对分类错误率分析 实验原始程序： f=zeros(5,2) w=zeros(35,2) q=zeros(35,2) for i=1:35 filename_1='D:\MATLAB6p5\toolbox\images\imdemos\3\' filename_2='.bmp' a= num2str (i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 if(e(t,u)==0) m=m+1 end end if(m<5) n=n+1 end end

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 1.人在识别事物时是否可以避免错识 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅 到的到底是真是的，还是虚假的 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢用学术语言该如何表示。 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率 评价分类器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类 器性能评价指标来替代错误率 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. 一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法 )。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天气预报”)，说明: 先验概率、后验概率和类条件概率 按照最小错误率如何决策 按照最小风险如何决策 ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率 P(ωi ) 后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x

《医用基础化学》作业答案

精心整理 北京广播电视大学护理学专业 医用基础化学形成性考核作业（一） （部分元素的原子量：H-1 O-16 C-12 S-32 Cl-35.5 N-14 Li-7 Na-23 K-39 Ca-40 Fe-56 Cu-64 Zn-65 Ag-108 Ba-137) 一、填空： C、分散系可有液、固、气三种状态 D、分散相粒子直径大于100nm的体系，称为胶体分散系 2．符号n用来表示 A、物质的量 B、物质的质量 C、物质的量浓度 D、质量浓度3．测得100mL某溶液中含有8mg Ca2+，则溶液中Ca2+的浓度是( )。

A 、0．21L mol -? B 、0．2m 1L mol -? C 、2m 1L mol -? D 、21L mol -? 4．将12．5gNaCl 溶于水，配制成250mL 溶液，该溶液的质量浓度是( )。 A 、25g ·L 1- B 、50 g ·L 1- C 、0．05 g ·L 1- D 、0．025 g ·L 1- 5．在下列4种渗透浓度相同的溶液中，渗透压最大的是( )。 A 、葡萄糖溶液 B 、NaCl 溶液 C 、KCl 溶液 D 、蔗糖溶液 )。 D 、44.8kPa 10． 正常人血浆的渗透浓度范围为（ ） A 、280~320m 1L mol -? B 、250~350m 1L mol -? C 、320~760m 1L mol -? D 、28~321L mol -? 11． 在下列单位中，哪一个是物质的量浓度的单位（ ） A 、g ·L 1- B 、g ·mol 1- C 、mol ·m L 1- D 、mol ·L 1-

DX3004模式识别与人工智能--教学大纲概要

《模式识别与人工智能》课程教学大纲 一、课程基本信息 课程代码：DX3004 课程名称：模式识别与人工智能 课程性质：选修课 课程类别：专业与专业方向课程 适用专业：电气信息类专业 总学时： 64 学时 总学分： 4 学分 先修课程：MATLAB程序设计；数据结构；数字信号处理；概率论与数理统计 后续课程：语音处理技术；数字图像处理 课程简介： 模式识别与人工智能是60年代迅速发展起来的一门学科，属于信息，控制和系统科学的范畴。模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类，在错误概率最小的条件下，使识别的结果尽量与事物相符。模式识别技术主要分为两大类：基于决策理论的统计模式识别和基于形式语言理论的句法模式识别。模式识别的原理和方法在医学、军事等众多领域应用十分广泛。本课程着重讲述模式识别的基本概念，基本方法和算法原理，注重理论与实践紧密结合，通过大量实例讲述如何将所学知识运用到实际应用之中去，避免引用过多的、繁琐的数学推导。这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别基本原理和方法，使学生具有初步综合利用数学知识深入研究有关信息领域问题的能力。 选用教材： 《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著[M]，北京：清华大学出版社，1999； 参考书目： [1] 《模式识别导论》，齐敏，李大健，郝重阳编著[M]. 北京：清华大学出版社，2009； [2] 《人工智能基础》，蔡自兴，蒙祖强[M]. 北京：高等教育出版社，2005； [3] 《模式识别》，汪增福编著[M]. 安徽：中国科学技术大学出版社，2010； 二、课程总目标 本课程为计算机应用技术专业本科生的专业选修课。通过本课程的学习，要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。掌握特征提取和选择的准则和算法，掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。基本掌握非监督模式识别方法。了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。了解模式识别的应用和系统设计。要求学生掌握本课程的基本理论和方法并能在解决实际问题时得到有效地运用，同时为开发研究新的模式识别的理论和方法打下基础。 三、课程教学内容与基本要求 1、教学内容： （1）模式识别与人工智能基本知识； （2）贝叶斯决策理论； （3）概率密度函数的估计； （4）线性判别函数； （5）非线性胖别函数；

贝叶斯决策理论-模式识别课程作业

研究生课程作业 贝叶斯决策理论 课程名称模式识别 姓名xx 学号xxxxxxxxx 专业软件工程 任课教师xxxx 提交时间2019.xxx 课程论文提交时间：2019 年3月19 日

需附上习题题目 1. 试简述先验概率，类条件概率密度函数和后验概率等概念间的关系： 先验概率 针对M 个事件出现的可能性而言，不考虑其他任何条件 类条件概率密度函数 是指在已知某类别的特征空间中，出现特 征值X 的概率密度，指第 类样品其属性X 是如何分布的。 后验概率是指通过调查或其它方式获取新的附加信息，利用贝叶斯公式对先验概率进行修正，而后得到的概率。贝叶斯公式可以计算出该样品分属各类别的概率，叫做后验概率；看X 属于那个类的可能性最大，就把X 归于可能性最大的那个类，后验概率作为识别对象归属的依据。贝叶斯公式为 类别的状态是一个随机变量．而某种状态出现的概率是可以估计的。贝叶斯公式体现了先验概率、类条件概率密度函数、后验概率三者关系的式子。 2. 试写出利用先验概率和分布密度函数计算后验概率的公式 3. 写出最小错误率和最小风险决策规则相应的判别函数（两类问题）。 最小错误率 如果12(|)(|)P x P x ωω>，则x 属于1ω 如果12(|)(|)P x P x ωω<，则x 属于2ω 最小风险决策规则 If 12(|) (|) P x P x ωλω< then 1x ω∈ If 12(|) (|) P x P x ωλω> then 2x ω∈

4. 分别写出以下两种情况下，最小错误率贝叶斯决策规则： （1）两类情况，且12(|)(|)P X P X ωω= （2）两类情况，且12()()P P ωω= 最小错误率贝叶斯决策规则为： If 1...,(|)()max (|)i i j j c p x P P x ωωω==, then i x ω∈ 两类情况： 若1122(|)()(|)()p X P p X P ωωωω>,则1X ω∈ 若1122(|)()(|)()p X P p X P ωωωω<,则2X ω∈ (1) 12(|)(|)P X P X ωω=, 若12()()P P ωω>，则1X ω∈ 若12()()P P ωω<，则2X ω∈ (2) 12()()P P ωω=,若12(|)(|)p X p X ωω>,则1X ω∈ 若12(|)(|)p X p X ωω<,则2X ω∈ 5. 对两类问题，证明最小风险贝叶斯决策规则可表示为， 若 112222221111(|)()() (|)()() P x P P x P ωλλωωλλω->- 则1x ω∈，反之则2x ω∈ 计算条件风险 2 111111221(|)(|)(|)(|)j j j R x p x P x P x αλωλωλω===+∑ 2 222112221 (|)(|)(|)(|)j j j R x p x P x P x αλωλωλω===+∑ 如果 111122(|)(|)P x P x λωλω+<211222(|)(|)P x P x λωλω+ 2111112222()(|)()(|)P x P x λλωλλω->- 211111122222()()(|)()()(|)P p x P p x λλωωλλωω->-

《医用基础化学》作业(一)答案

北京广播电视大学护理学专业 医用基础化学形成性考核作业（一） （部分元素的原子量：H-1 O-16 C-12 S-32 Cl-35.5 N-14 Li-7 Na-23 K-39 Ca-40 Fe-56 Cu-64 Zn-65 Ag-108 Ba-137) 一、填空： 1．一种或几种物质以较小颗粒分散在另一种物质中所形成的系统叫做分散系统。 按照分散相粒子的大小可以把分散系统分为分子分散系、胶体分散系、粗分散系。 2．一步就完成的反应称为元反应；通过多步骤完成的反应称为复杂反应。 3．产生渗透现象的必要条件是半透膜存在以及膜两侧溶液渗透浓度不相等。 4．溶胶的三大基本性质是指布朗运动、丁铎尔现象和电泳现象。 5．溶液的渗透压与溶液的温度、浓度的关系为Π=CRT，这说明在一定温度下，溶液的渗透压与溶液中溶质质点数目成正比，而与溶质性质无关。 二、选择题： 1．下列关于分散系概念的描述，错误的是( ) A、分散系由分散相和分散介质组成 B、分散系包括均相体系和多相体系 C、分散系可有液、固、气三种状态 D、分散相粒子直径大于100nm的体系，称为胶体分散系 2．符号n用来表示 A、物质的量 B、物质的质量 C、物质的量浓度 D、质量浓度 3．测得100mL某溶液中含有8mg Ca2+，则溶液中Ca2+的浓度是( )。 A、0．21 mol- ?D、21 ? mol- L L ?C、2m1 L ?B、0．2m1 mol- mol- L 4．将12．5gNaCl溶于水，配制成250mL溶液，该溶液的质量浓度是( )。 A、25g·L1- B、50 g·L1- C、0．05 g·L1- D、0．025 g·L1- 5．在下列4种渗透浓度相同的溶液中，渗透压最大的是( )。 A、葡萄糖溶液 B、NaCl溶液 C、KCl溶液 D、蔗糖溶液

高职基础化学课程标准

《基础化学》课程标准 一、课程性质 《基础化学》是化学类专业的一门基础辅助课程。是对无机化学、分析化学、有机化学课程的基本理论、基本技能进行优化组合、有机组合而形成的一门课程。主要讲授基础化学的基本概念、原理和技术，包括溶液浓度的计算、配制及通性，化学反应速率和化学平衡，电解质溶液和离解平衡，滴定分析法和酸碱中和滴定，分光光度法，有机化学基本知识和基本理论。 二、参考学时及学分 该课程总学时60，其中理论38学时，实验22学时。 三、课程目标 通过本课程讲授和实训的学习，使学生熟悉基础化学课程在本专业中所必需的化学基本概念和化学理论相关知识，掌握化学实验基本操作和实验仪器的组装及使用技能。同时培养学生具有良好的职业道德、行为规范和认真细致的工作态度，树立高度责任意识，为学生在本专业学习和职业岗位奠定必需的化学基础。 （一）能熟练掌握溶液浓度的若干表示方法和换算以及各种不同浓度溶液的配制 （二）了解化学反应速率和化学平衡相关知识，并能应用于溶液中的平衡分析 （三）掌握酸碱中和滴定的有关计算和滴定方法 （四）会进行数据处理和分析 （五）掌握分光光度法的基本原理，会熟练使用分光光度计 （六）掌握常见有机物的组成、结构、性质、分类、命名。 四、设计思路 本着为专业服务的指导思想，本课程力求突出应用性、实践性和针对性的原则。基础理论以应用为目的，以必要、够用为度；尽量体现新知识、新方法、新技能，以利于学生综合素质的形成和科学思维方式与创新能力的培养。实训操作充分体现理论与实践相结合的原则，在实训中穿插介绍各种仪器的使用，各种常用的滴定方式，各种实验手段和生产技术。让学生在教中学、学中做、做中学，“教、学、做”相结合，强化对学生能力的培养。 五、教学项目任务 （1）理论课程（共38学时） 序号项目学时任务学时 1 溶液 6 溶液浓度表示方法及换算 溶液配制 稀溶液的依数性2 2 2 2 化学反应速率和化学平衡 2 化学反应速率和化学平衡 2 3 电解质溶液和离解平衡 4 水的离解和溶液的PH 盐类水解及缓冲溶液2 2

北邮模式识别课堂作业答案(参考)

第一次课堂作业 ? 1.人在识别事物时是否可以避免错识？ ? 2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底 是真是的，还是虚假的？ ? 3.如果不是，那么你依靠的是什么呢？用学术语言该如何表示。 ? 4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采用的是错误概率评价分类 器性能。如果不采用统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率？ 1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。错觉是错误的知觉，是在特定条件下产生的对客观事物歪曲的知觉。认知是一个过程，需要大脑的参与.人的认知并不神秘，也符合一定的规律，也会产生错误 2.不是 3.辨别事物的最基本方法是计算.从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物.一种是对事物的属性进行度量，属于定量的表示方法(向量表示法)。另一种则是对事务所包含的成分进行分析，称为定性的描述(结构性描述方法)。 4.风险 第二次课堂作业 ?作为学生，你需要判断今天的课是否点名。结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题， 如”天气预报”)，说明: ?先验概率、后验概率和类条件概率？ ?按照最小错误率如何决策？ ?按照最小风险如何决策？ ωi为老师点名的事件,x为判断老师点名的概率 1.先验概率:指根据以往经验和分析得到的该老师点名的概率,即为先验概率P(ωi ) 后验概率:在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。 在上过课之后,了解到的老师点名的概率为后验概率P(ωi|x) 类条件概率:在老师点名这个事件发生的条件下,学生判断老师点名的概率p(x| ωi ) 2. 如果P(ω1|X)>P(ω2|X)，则X归为ω1类别 如果P(ω1|X)≤P(ω2|X)，则X归为ω2类别 3.1)计算出后验概率 已知P(ωi)和P(X|ωi)，i=1,…，c，获得观测到的特征向量X 根据贝叶斯公式计算 j=1,…，x 2)计算条件风险

模式识别课程设计

模式识别 课程设计 关于黄绿树叶的分类问题 成员：李家伟2015020907010 黄哲2015020907006 老师：程建 学生签字：

一、小组分工 黄哲：数据采集以及特征提取。 李家伟：算法编写设计，完成测试编写报告。 二、特征提取 选取黄、绿树叶各15片，用老师给出的识别算法进行特征提取 %Extract the feature of the leaf clear, close all I = imread('/Users/DrLee/Desktop/kmeans/1.jpg'); I = im2double(I); figure, imshow(I) n = input('Please input the number of the sample regions n:'); h = input('Please input the width of the sample region h:'); [Pos] = ginput(n); SamNum = size(Pos,1); Region = []; RegionFeatureCum = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); RegionFeature = zeros((2*h+1)*(2*h+1)*3,1); for i = 1:SamNum P = round(Pos(i,:)); rectangle('Position', [P(1) P(2) 2*h+1 2*h+1]); hold on Region{i} = I(P(2)-h:P(2)+h,P(1)-h:P(1)+h,:); RegionFeatureCum = RegionFeatureCum + reshape(Region{i},[(2*h+1)*(2*h+1)*3,1]); end hold off RegionFeature = RegionFeatureCum / SamNum 1～15为绿色树叶特征，16～30为黄色树叶特征，取n=3；h=1，表示每片叶子取三个区域，每个区域的特征为3*3*3维的向量，然后变为27*1的列向量，表格如下。

模式识别大作业02125128(修改版)

模式识别大作业 班级 021252 姓名 谭红光 学号 02125128 1.线性投影与Fisher 准则函数 各类在d 维特征空间里的样本均值向量： ∑∈= i k X x k i i x n M 1 ，2,1=i (1) 通过变换w 映射到一维特征空间后，各类的平均值为： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i (2) 映射后，各类样本“类内离散度”定义为： 22 ()k i i k i y Y S y m ∈= -∑，2,1=i (3) 显然，我们希望在映射之后，两类的平均值之间的距离越大越好，而各类的样本类内离 散度越小越好。因此，定义Fisher 准则函数： 2 1222 12||()F m m J w s s -= + (4) 使F J 最大的解* w 就是最佳解向量，也就是Fisher 的线性判别式. 从 )(w J F 的表达式可知，它并非w 的显函数，必须进一步变换。 已知： ∑∈= i k Y y k i i y n m 1，2,1=i , 依次代入上两式，有： i T X x k i T k X x T i i M w x n w x w n m i k i k === ∑∑∈∈)1 (1 ，2,1=i (5) 所以：2 21221221||)(||||||||M M w M w M w m m T T T -=-=- w S w w M M M M w b T T T =--=))((2121 (6)

其中：T b M M M M S ))((2121--= (7) b S 是原d 维特征空间里的样本类内离散度矩阵，表示两类均值向量之间的离散度大 小，因此，b S 越大越容易区分。 将(4.5-6) i T i M w m =和(4.5-2) ∑∈= i k X x k i i x n M 1代入(4.5-4)2i S 式中： ∑∈-= i k X x i T k T i M w x w S 22)( ∑∈?--? =i k X x T i k i k T w M x M x w ))(( w S w i T = (8) 其中：T i X x k i k i M x M x S i k ))((--= ∑=，2,1=i (9) 因此：w S w w S S w S S w T T =+=+)(212221 (10) 显然： 21S S S w += (11) w S 称为原d 维特征空间里，样本“类内离散度”矩阵。 w S 是样本“类内总离散度”矩阵。 为了便于分类，显然 i S 越小越好，也就是 w S 越小越好。

大学基础化学作业2

作业名称：大学基础化学作业2 出卷人：SA 作业总分：100 通过分数：60 详细信息： 题号:1 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形: 标准答案:C 题号:2 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形: 标准答案:A 题号:3 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形: 标准答案:A 题号:4 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形: 标准答案:B 题号:5 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形:

标准答案:B 题号:6 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形: 标准答案:A 题号:7 题型:单选题（请在以下几个选项中选择唯一正确答案）本题分数:5 内容: 图形: 标准答案:C 题号:8 题型:是非题本题分数:5 内容: 已知NH3的Kb=1.8×10-5, 当NH3-NH4Cl缓冲溶液的pH=9.0时, 该溶液中 [NH3]/[NH4Cl]为2。 1、错 2、对 标准答案:1 题号:9 题型:是非题本题分数:5 内容: 4d轨道的主量子数为4，角量子数为2。 1、错 2、对 标准答案:2 题号:10 题型:是非题本题分数:5 内容: 用0.1 mol/L HCl滴定0.1 mol/L某二元碱 Na2B(pKb1 = 2, pKb2 = 3), 滴定过程中有2个突跃。

1、错 2、对 标准答案:1 题号:11 题型:是非题本题分数:5 内容: 29号元素Cu的电子构型为[Ar] 3d94s2 。 1、错 2、对 标准答案:1 题号:12 题型:是非题本题分数:5 内容: 图形: 1、错 2、对 标准答案:1 题号:13 题型:是非题本题分数:5 内容: 图形: 1、错 2、对 标准答案:1 题号:14 题型:是非题本题分数:5 内容: 图形: 1、错

模式识别作业2

作业一： 在一个10类的模式识别问题中，有3类单独满足多类情况1，其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少？ 答案：将10类问题可看作4类满足多类情况1的问题，可将3类单独满足多类情况1的类找出来，剩下的7类全部划到4类中剩下的一个子类中。再在此子类中，运用多类情况2的判别法则进行分类，此时需要7*（7-1）/2=21个判别函数。故共需要4+21=25个判别函数。 作业二： 一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 1.设这些函数是在多类情况1条件下确定的，绘出其判别界 面和每一个模式类别的区域。 2.设为多类情况2，并使：d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。 3. 设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的，绘 出其判别界面和每类的区域。 答案： 1

2

3 作业三： 两类模式，每类包括5个3维不同的模式，且良好分布。如果它们是线性可分的，问权向量至少需要几个系数分量？假如要建立二次的多项式判别函数，又至少需要几个系数分量？（设模式的良好分布不因模式变化而改变。） 答案：如果它们是线性可分的，则至少需要4个系数分量；如果要建立二次的多项式判别函数，则至少需要10 25 C 个系数分量。 作业四： 用感知器算法求下列模式分类的解向量w :

ω1: {(0 0 0)T, (1 0 0)T, (1 0 1)T, (1 1 0)T} ω2: {(0 0 1)T, (0 1 1)T, (0 1 0)T, (1 1 1)T} 答案：将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x①=(0 0 0 1)T,x②=(1 0 0 1)T,x③=(1 0 1 1)T,x④=(1 1 0 1)T x⑤=(0 0 -1 -1)T,x⑥=(0 -1 -1 -1)T,x⑦=(0 -1 0 -1)T,x⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0)T 因w T(1)x①=(0 0 0 0)(0 0 0 1)T=0≯0，故w(2)=w(1)+x①=(0 0 0 1) 因w T(2)x②=(0 0 0 1)(1 0 0 1)T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T(3)x③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T=1>0，故w(4)=w(3)=(0 0 0 1)T 因w T(4)x④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T=1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T(5)x⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T=-1≯0，故w(6)=w(5)+x⑤=(0 0 -1 0)T 因w T(6)x⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T=1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T(7)x⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T=0≯0，故w(8)=w(7)+x⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T(8)x⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T=3>0，故w(9)=w(8)=(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代：

模式识别课程作业proj03-01

模式识别理论与方法 课程作业实验报告 实验名称：Maximum-Likelihood Parameter Estimation 实验编号：Proj03-01 姓 名： 学 号：规定提交日期：2012年3月27日 实际提交日期：2012年3月27日 摘 要： 参数估计问题是统计学中的经典问题，其中最常用的一种方法是最大似然估计法，最大似然估计是把待估计的参数看作是确定性的量，只是其取值未知。最佳估计就是使得产生已观测到的样本的概率为最大的那个值。 本实验研究的训练样本服从多元正态分布，比较了单变量和多维变量的最大似然估计情况，对样本的均值、方差、协方差做了最大似然估计。 实验结果对不同方式计算出的估计值做了比较分析，得出结论：对均值的最大似然估计 就是对全体样本取平均；协方差的最大似然估计则是N 个)'?x )(?x (u u k k --矩阵的算术平均，对方差2 σ的最大似然估计是有偏估计。 一、 技术论述

（1）高斯情况：∑和u 均未知 实际应用中，多元正态分布更典型的情况是：均值u 和协方差矩阵∑都未知。这样，参数向量θ就由这两个成分组成。 先考虑单变量的情况，其中参数向量θ的组成成分是：221,σθθ==u 。这样，对于单个训练样本的对数似然函数为： 2 12 2 )(212ln 21)(ln θθπθ θ-- - =k k x x p （1） 对上式关于变量θ对导： ???? ? ???????-+--=?=?2 2 2 12 12 2)(21 )(1 )(ln θθθθθθθθk k k x x x p l （2） 运用式l θ?=0，我们得到对于全体样本的对数似然函数的极值条件 0)?(?1 n 112=-∑=k k x θθ （3） 0?) (?11 2 2 2 112 =-+ -∑ ∑==n k k n k x θθθ （4） 其中1?θ，2?θ分别是对于1θ，2θ的最大似然估计。 把1?θ，2?θ用u ?，2?σ代替，并进行简单的整理，我们得到下述的对于均值和方差的最大似然估计结果 ∑==n k k x n u 1 1 ? （5） 2 1 2 )?(1 ?∑=-= n k k u x n σ （6） 当高斯函数为多元时，最大似然估计的过程也是非常类似的。对于多元高斯分布的均值u 和协方差矩阵∑的最大似然估计结果为： ∑=1 1 ?n k x n u （7） t k n k k u x u x )?()?(n 1 ?1 --=∑ ∑= （8） 二、 实验结果

烹饪基础化学课程标准

江苏省宿迁中等专业学校 课程标准 三年中专 2015-2016学年度第一学期 经济贸易与社会服务系教研室编制 2015年9月6日

课程标准审核目录

《烹饪基础化学》课程标准 课程名称：烹饪基础化学 总学时数：36（讲授学时：实践学时：） 学分：2 适用专业：烹饪专业 适用班级：13级烹饪班 适用学期：2014-2015学年第二学期 一、课程定位 1. 课程性质 中等职业教育国家规划教材配套教学用书：烹饪基础化学（第2版）》是中等职业教育烹饪专业国家规划教材配套教学用书，是在2006年版本基础上修订而成的。从化学角度来解释烹饪中的许多现象和变化，更好地发挥烹调技艺。其相关课程是《烹饪营养与卫生》《烹饪工艺》是烹饪专业的基础课程。 2. 课程作用 烹饪基础化学课程，意欲从化学角度来解释烹饪中的许多现象和变化，以帮助学生更好地理解、掌握和发挥烹调技艺。提升学生的自身修养和综合职业素养，它是以提高餐饮企业一线人员理论水平，适应现代旅游酒店及餐饮企业的培养高级应用性人才为主要目标。 3. 课程任务 烹饪基础化学是学生了解烹饪中原料及营养素变化必备知识，也是培养学生专业素质、继续学习的能力和创造力所必修的课程。达到懂得烹饪变化规律的目的，为科学烹饪实践提供依据，进一步提高学生的动手能力、动脑能力，为餐饮业向更高一层次发展奠定基础，为现代人的饮食生活服务。 二、课程设计 1. 课程设计理念 本着为专业服务的指导思想，本课程力求突出应用性、实践性和

针对性的原则。 为学生学习其他专业课程《烹饪营养与卫生》《烹饪原料学》《烹饪工艺》《面点工艺》等到知识基础，并为继续高等职业教育做好准备。同时更新了教材中的一些观念。另外，将每章后的练习与思考重新拆分，放在每节后面，有利于及时巩固所学知识；每节后增加了“学习内容”栏目。 2. 课程设计思路 本课程采用模块化教学，组织学生学习烹饪基础化学相关理论。坚持“以素质为基础，以能力为本位”，以“必需”、“够用”、“实用”为原则，同时又兼顾了专业技能考核要求和学生的学习兴趣，力求使本教材贴近教学实际，被教师和学生所认可。 通过讲授、案例分析、现场模拟、角色表演、观看录像等教学手段，将理论与实际的紧密结合，使学生既掌握本门课程的理论知识，又掌握操作技能，以便很快适应日后的工作需要。 在案例教学中穿插介绍各种影响食品菜肴色、香、味、品质的烹饪化学知识，让学生在教、做、学”相结合中，强化对学生能力的培养。教材还根据烹饪中遇到的一些问题设计了“想一想”栏目，以激发学生的学习兴趣、理解能力和参与互动教学的兴趣。教材中提供的小资料可拓宽学生的知识面，加深学生对教材内容的理解。教材每节后有练习与思考，以及时巩固所学知识。 三、课程目标 （一）知识目标： 1. 通过本课程讲授和实训的学习，使学生了解一些化学理论相关 知识，了解掌握食物中的营养素及其在烹饪中的变化，了解掌握食物中的有害成分及其在烹饪中的变化、了解掌握食物色香味风味物质、食物组织的特点。 （二）能力目标： 1. 系统掌握烹饪基础化学知识，合理科学烹调。 2充分调动学生的学习兴趣。提高学生的理论知识体系的水平，

《模式识别基础》课程标准

《模式识别基础》课程标准 （执笔人：刘雨审阅学院：电子科学与工程学院）课程编号：08113 英文名称：Pattern Recognition 预修课程：高等数学，线性代数，概率论与数理统计，程序设计 学时安排：40学时，其中讲授32学时，实践8学时。 学分：2 一、课程概述 （一）课程性质地位 模式识别课基础程是军事指挥类本科生信息工程专业的专业基础课，通信工程专业的选修课。在知识结构中处于承上启下的重要位置，对于巩固已学知识、开展专业课学习及未来工作具有重要意义。课程特点是理论与实践联系密切，是培养学生理论素养、实践技能和创新能力的重要环节。是以后工作中理解、使用信息战中涉及的众多信息处理技术的重要知识储备。 本课程主要介绍统计模式识别的基本理论和方法，包括聚类分析，判别域代数界面方程法，统计判决、训练学习与错误率估计，最近邻方法以及特征提取与选择。 模式识别是研究信息分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强。从内涵讲，模式识别是一门数据处理、信息分析的学科，从应用讲，属于人工智能、机器学习范畴。理论上它涉及的数学知识较多，如代数学、矩阵论、函数论、概率统计、最优化方法、图论等，用到信号处理、控制论、计算机技术、生理物理学等知识。典型应用有文字、语音、图像、视频机器识别，雷达、红外、声纳、遥感目标识别，可用于军事、侦探、生物、天文、地质、经济、医学等众多领域。 （二）课程基本理念 以学生为主体，教师为主导，精讲多练，以用促学，学以致用。使学生理解模式识别的本质，掌握利用机器进行信息识别分类的基本原理和方法，在思、学、用、思、学、用的循环中，达到培养理论素养，锻炼实践技能，激发创新能力的目的。 （三）课程设计思路 围绕培养科技底蕴厚实、创新能力突出的高素质人才的目标，本课程的培养目标是：使学生掌握统计模式识别的基本原理和方法，了解其应用领域和发展动态，达到夯实理论基础、锻炼理论素养及实践技能、激发创新能力的目的。 模式识别是研究分类识别理论和方法的学科，综合性、交叉性强，涉及的数学知识多，应用广。针对其特点，教学设计的思路是：以模式可分性为核心，模式特征提取、学习、分类为主线，理论上分层次、抓重点，方法上重比较、突出应用适应性。除了讲授传统的、经典的重要内容之外，结合科研成果，介绍不断出现的新理论、新方法，新技术、新应用，开拓学生视野，激发学习兴趣，培养创新能力。 教学设计以章为单元，用实际科研例子为引导，围绕基本原理展开。选择两个以上基本方法，辅以实验，最后进行对比分析、归纳总结。使学生在课程学习中达到一个思、学、用、

模式识别作业(全)

模式识别大作业 一．K均值聚类（必做，40分） 1.K均值聚类的基本思想以及K均值聚类过程的流程图； 2.利用K均值聚类对Iris数据进行分类，已知类别总数为3。给出具体的C语言代码， 并加注释。例如，对于每一个子函数，标注其主要作用，及其所用参数的意义，对程序中定义的一些主要变量，标注其意义； 3.给出函数调用关系图，并分析算法的时间复杂度； 4.给出程序运行结果，包括分类结果（只要给出相对应的数据的编号即可）以及循环 迭代的次数； 5.分析K均值聚类的优缺点。 二．贝叶斯分类（必做，40分） 1.什么是贝叶斯分类器，其分类的基本思想是什么； 2.两类情况下，贝叶斯分类器的判别函数是什么，如何计算得到其判别函数； 3.在Matlab下，利用mvnrnd()函数随机生成60个二维样本，分别属于两个类别（一 类30个样本点），将这些样本描绘在二维坐标系下，注意特征值取值控制在（-5，5）范围以内； 4.用样本的第一个特征作为分类依据将这60个样本进行分类，统计正确分类的百分 比，并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志（正确分类的样本点用“O”，错误分类的样本点用“X”）画出来； 5.用样本的第二个特征作为分类依据将这60个样本再进行分类，统计正确分类的百分 比，并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来； 6.用样本的两个特征作为分类依据将这60个样本进行分类，统计正确分类的百分比， 并在二维坐标系下将正确分类的样本点与错误分类的样本点用不同标志画出来； 7.分析上述实验的结果。 8.60个随即样本是如何产生的的；给出上述三种情况下的两类均值、方差、协方差矩 阵以及判别函数； 三．特征选择（选作，15分） 1.经过K均值聚类后，Iris数据被分作3类。从这三类中各选择10个样本点； 2.通过特征选择将选出的30个样本点从4维降低为3维，并将它们在三维的坐标系中

知道智慧树答案基础化学课后作业答案.docx

知道智慧树答案基础化学课后作业答案问：面试时我们要注意一个细节：坐满椅子的全部。 答：错误 问：手机爆炸，通常是因为手机电池。 答：√ 问：目前，大多数手机使用的是锂离子电池。 答：√ 问：即使手机使用不当，也不会发生爆炸。 答：× 问：敦煌曲子唱词大都记载在竹简上流传下来。（） 答：错误 问：从抽象绘画中可以看到抽象情感和内在结构两部分内容。（） 答：正确 问：从出生到死亡，人的心肌细胞有（）被替换掉。 答：0.6 问：从出土的吐蕃丝织品可以看出,当时吐蕃贵族的丝绸纹饰主要是()。 答：团窠纹 问：从出土的徐文化遗址得知，种植的农作物有稻、麦、粟等，并开始饲养狗、牛、马、羊、猪等家畜，拥有发达的农牧渔猎业。

答：正确 问：从出土文物看,吐蕃时期的角杯保留了西方“来通杯”的神圣功用。() 答：正确 问：()是现实主义最基本的文艺思潮。 答：古典主义 问：从内容上看《八月照相馆》属于()。 答：青春爱情片 问：不同的客房服务模式在用人数量上存在较大差异，相比于楼层服务台服务模式，客房服务中心模式人员编制就比较精简。 答：对 问：《全国主体功能区划》把国土空间划定为()进行分类管理： 答：重点开发区 优化开发区 限制开发区 禁止开发区 问：“想象昆山姿,缅邈区中缘”中运用了()的写作手法。 答：联想 问：衡量一名党员干部是否具有坚定的理想信念,是有客观标准的。 答：对 问：衡量一种液体燃烧难易程度的是 ( ) 答：闪点 问：衡量一组观测值的精度的指标是

答：第一空：中误差第二空：相对误差 问：衡量组织兴奋性高低的指标通常是（）。 答：阈强度 问：蘅芜君是指（）。 答：薛宝钗 问：以下哪一项不属于印象形成的原则?() 答：独立性 问：新民主主义革命的经济纲领包括() 答：没收封建地主阶级的土地归农民所有 没收官僚资产阶级的垄断资本归新民主主义的国家所有 保护民族工商业 问：《说文解字》的作者许慎 答：正确 问：目前我国有国家级贫困县592个,十九大宣告,在()年12月必须全部摘帽。答：2020 问：马克思主义认为,社会生活在本质上是( ) 答：实践的

模式识别上机作业[1]培训课件

模式识别上机作业 队别：研究生二队 姓名：孙祥威 学号：112082

作业一： 1{(0,0),(0,1)} ω=， 2{(1,0),(1,1)} ω=。用感知器固定增量法求判别函数，设 1(1,1,1) w=，1 k ρ=。写程序上机运行，写出判别函数，打出图表。 解答： 1、程序代码如下： clc,clear w=[0 0 1; 0 1 1; -1 0 -1; -1 -1 -1]; W=[1 1 1]; rowk=1; flag=1; flagS=zeros(1,size(w,1)); k=0; while flag for i=1:size(w,1) if isempty(find(flagS==0)) flag=0; break; end k=k+1; pb=w(i,:)*W'; if pb<=0 flagS(i)=0; W=W+rowk*w(i,:); else flagS(i)=1; end end end W,k wp1=[0 0; 0 1;]; wp2=[1 0; 1 1]; plot(wp1(:,1),wp1(:,2),'o')

hold on plot(wp2(:,1),wp2(:,2),'*') hold on y=-0.2:1/100:1.2; plot(1/3*ones(1,size(y)),y,'r-') axis([-0.25 1.25 -0.25 1.25]) 2、判别函数。计算得到增广权矢量为*(3,0,1)T w =-，故判别函数表达式为： 1310x -+= 3、分类示意图： 图 1 感知器算法分类结果图 作业二： 在下列条件下，求待定样本(2,0)T x =的类别，画出分界线，编程上机。 1、二类协方差相等；2、二类协方差不等。 训练样本号k 1 2 3 1 2 3 特征1x 1 1 2 -1 -1 -2

模式识别作业Homework#2

Homework #2 Note:In some problem (this is true for the entire quarter) you will need to make some assumptions since the problem statement may not fully specify the problem space. Make sure that you make reasonable assumptions and clearly state them. Work alone: You are expected to do your own work on all assignments; there are no group assignments in this course. You may (and are encouraged to) engage in general discussions with your classmates regarding the assignments, but specific details of a solution, including the solution itself, must always be your own work. Problem: In this problem we will investigate the importance of having the correct model for classification. Load file hw2.mat and open it in Matlab using command load hw2. Using command whos, you should see six array c1, c2, c3 and t1, t2, t3, each has size 500 by 2. Arrays c1, c2, c3 hold the training data, and arrays t1, t2, t3 hold the testing data. That is arrays c1, c2, c3 should be used to train your classifier, and arrays t1, t2, t3 should be used to test how the classifier performs on the data it hasn’t seen. Arrays c1 holds training data for the first class, c2 for the second class, c3 for the third class. Arrays t1, t2, t3 hold the test data, where the true class of data in t1, t2, t3 comes from the first, second, third classed respectively. Of course, array ci and ti were drawn from the same distribution for each i. Each training and testing example has 2 features. Thus all arrays are two dimensional, the number of rows is equal to the number of examples, and there are 2 columns, column 1 has the first feature, column 2 has the second feature. (a)Visualize the examples by using Matlab scatter command a plotting each class in different color. For example, for class 1 use scatter(c1(:,1),c1(:,2),’r’);. Other possible colors can be found by typing help plot. (b)From the scatter plot in (a), for which classes the multivariate normal distribution looks like a possible model, and for which classes it is grossly wrong? If you are not sure how to answer this part, do parts (c-d) first. (c)Suppose we make an erroneous assumption that all classed have multivariate normal Nμ. Compute the Maximum Likelihood estimates for the means and distributions()∑, covariance matrices (remember you have to do it separately for each class). Make sure you use only the training data; this is the data in arrays c1, c2, and c3. (d)You can visualize what the estimated distributions look like using Matlab contour(). Recall that the data should be denser along the smaller ellipse, because these are closer to the estimated mean. (e)Use the ML estimates from the step (c) to design the ML classifier (this is the Bayes classifier under zero-one loss function with equal priors). Thus we are assuming that priors are the same for each class. Now classify the test example (that is only those