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模式识别实验指导书2014版

模式识别实验指导书2014版
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模式识别实验指导书

类别1234 样本x 1x 2x 1x 2x 1x 2x 1x 2 10.1 1.17.1 4.2-3.0-2.9-2.0-8.4 2 6.87.1-1.4-4.30.58.7-8.90.23-3.5-4.1 4.50.0 2.9 2.1-4.2-7.74 2.0 2.7 6. 3 1.6-0.1 5.2-8.5-3.25 4.1 2.8 4.2 1.9-4.0 2.2-6.7-4.06 3.1 5.0 1.4-3.2-1.3 3.7-0.5-9.27-0.8-1.3 2.4-4.0-3. 4 6.2-5.3-6.7 80.9 1.2 2.5-6.1-4.1 3.4-8.7-6.4 9 5.0 6.48.4 3.7-5.1 1.6-7.1-9.7 10 3.9 4.0 4.1-2.2 1.9 5.1-8.0-6.3 实验一 感知器准则算法实验 一、实验目的: 贝叶斯分类方法是基于后验概率的大小进行分类的方法,有时需要进行概率密度函数的估计,而概率密度函数的估计通常需要大量样本才能进行,随着特征空间维数的增加,这种估计所需要的样本数急剧增加,使计算量大增。 在实际问题中,人们可以不去估计概率密度,而直接通过与样本和类别标号有关的判别函数来直接将未知样本进行分类。这种思路就是判别函数法,最简单的判别函数是线性判别函数。采用判别函数法的关键在于利用样本找到判别函数的系数,模式识别课程中的感知器算法是一种求解判别函数系数的有效方法。本实验的目的是通过编制程序,实现感知器准则算法,并实现线性可分样本的分类。 二、实验内容: 实验所用样本数据如表2-1给出(其中每个样本空间(数据)为两维,x 1表示第一维的值、x 2表示第二维的值),编制程序实现1、 2类2、 3类的分类。分析分类器算法的性能。 2-1 感知器算法实验数据 具体要求 1、复习 感知器算法;2、写出实现批处理感 知器算法的程序1)从a=0开 始,将你的程序应用在和的训练数据上。记下收敛的步数。2)将你的程序应用在和类上,同样记下收敛的步数。3)试解释它们收敛步数的差别。 3、提高部分:和的前5个点不是线性可分的,请手工构造非线性映射,使这些点在映射后的特征空间中是线性可分的,并对它们训练一个感知

大学物理学实验指导书_4

大学物理学实验指导书 大学物理实验 力学部分 实验一长度与体积的测量 实验类型:验证 实验类别:专业主干课 实验学时:2 所属课程:大学物理

所涉及的课程和知识点:误差原理有效数字 一、实验目的 通过本实验的学习,使学生掌握测长度的几种常用仪器的使用,并会正确读数。练习作好记录和误差计算。 二、实验要求 (1)分别用游标卡尺、螺旋测微计测金属圆筒、小钢球的内外径及高度,并求体积。(2)练习多次等精度测量误差的处理方法。 三、实验仪器设备及材料 游标卡尺,螺旋测微计,金属圆柱体,小钢球,铜丝 四、实验方案 1、用游标卡尺测量并计算所给样品的体积。 2、分别用千分尺和读数显微镜测量所给金属丝的直径。 数据处理 注意:有效数字的读取和运用,自拟表格,按有关规则进行数据处理。 描述实验过程(步骤)以及安全注意事项等,设计性实验由学生自行设计实验方案。 五、考核形式 实际操作过程实验报告 六、实验报告 实验原理,实验步骤,实验数据处理,误差分析和处理。 对实验中的特殊现象、实验操作的成败、实验的关键点等内容进行整理、解释、分析总结,回答思考题,提出实验结论或提出自己的看法等。 七、思考题 1、游标卡尺测量长度时如何读数 游标本身有没有估读数 2、千分尺以毫米为单位可估读到哪一位初读数的正负如何判断 待测长度如何确定 实验二单摆 实验类型:设计 实验类别:专业主干课 实验学时:2 所属课程:大学物理 所涉及的课程和知识点:力学单摆周期公式 一、实验目的 通过本实验的学习,使学生掌握使用停表和米尺,测准单摆的周期和摆长。利用单摆周期公式求当地的重力加速度

二、实验要求 (1)测摆长为1m时的周期求g值。 (2)改变摆长,每次减少10cm,测相应周期T,作T—L图,验证单摆周期公式。 三、实验仪器设备及材料 单摆、米尺、游标卡尺、停表。 四、实验方案 利用试验台上所给的设备及材料,自己制作一个单摆,然后设计实验步骤测出单摆的周期,再根据单摆的周期公式计算当地的重力加速速。 改变摆长,讨论对实验结果的影响并分析误差产生的原因 五、考核形式 实际操作过程实验报告 六、实验报告 实验原理,实验步骤,实验数据处理,误差分析和处理。 对实验中的特殊现象、实验操作的成败、实验的关键点等内容进行整理、解释、分析总结,回答思考题,提出实验结论或提出自己的看法等。 七、思考题 1、为什么测量周期不宜直接测量摆球往返一次摆动的周期试从误差分析来说明。 2、在室内天棚上挂一单摆,摆长很长,你设法用简单的工具测出摆长不许直接测量摆长。 实验三牛顿第二定律的验证 实验类型:验证 实验类别:专业主干课 实验学时:2 所属课程:大学物理 所涉及的课程和知识点:力学牛顿第二定律摩擦 一、实验目的 通过本实验的学习,使学生掌握气垫导轨的使用,使学生通过在气垫导轨上验证牛顿第二定律,更深刻的理解牛顿第二定律的物理本质。 二、实验要求 验证当m一定时,a∝F,当F一定时,a∝1/m。 三、实验仪器设备及材料 气垫导轨,数字毫秒计,光电门,气源 四、实验方案 1、调整气垫导轨水平。 在导轨的端部小心安装好滑轮,使其转动自如,细心调整好导轨的水平。

第十章 幼儿知觉学习及教育指导

第十章幼儿知觉学习及教育指导 教学目的 1 学习并掌握知觉及幼儿知觉学习的概念。 2、学习和了解模式识别。 2 理解和运用促进幼儿知觉学习的教育措施。 教学重难点 重点:学习和了解模式识别。。 难点:理解和运用促进幼儿知觉学习的教育措施。 教学方法:讲授、讨论 教学时数:3课时 教学过程 第一节:知觉学习 一、知觉概述 (一)对知觉的看法 1、古希腊哲学家赫拉克利特:知觉是由对象与感觉器官之间相互作用引起的。 2、苏格拉底:是成人的一种生理和心理感受。 3、现代心理学家:知觉含有直接经验,表现为环境中某种信息源的揭示,是一切智力活动发展的基础。 (二)知觉产生的理论 1、人类文化研究 2、图式和认知风格 3、形、基组织

4、婴儿的深度知觉 二、知觉学习研究 (一)知觉学习中经验作用的研究 1、图形实验法。 2、知觉恒常法。 3、人工知觉。 4、自然场景实验法。 (二)知觉过程的研究方法 1、纹理梯度法 2、模式识别法 3、图像空间结构实验法 4、结构优势效应法 5、知觉加工方式的实验法 第二节:注意与知觉的模式识别一、注意的概述。 (一)注意的概念及其与知觉的关系 (二)注意过程的模式 1、双通道或多通道模式 2、资源分配模式 (三)注意的分类 1、无意注意 2、有意注意 3、随意后注意

二、知觉模式识别 (一)模式与模式识别的概念 (二)模式识别的理论 1、假设考验理论 2、直接作用理论 3、自下而上和自上而下的加工理论 (三)模式识别的模型 1、模板匹配模式 2、原型匹配模式 3、特征匹配模式 第三节幼儿知觉学习的教育指导 一、空间知觉 1、培养幼儿的观察力 2、通过实际生活培养幼儿的空间知觉能力 3、通过游戏活动发展幼儿的空间知觉能力 4、通过语言活动发展幼儿空间知觉能力 5、通过绘画教学培养幼儿的空间知觉能力 二、时间知觉 三、运动知觉 1、距离的感知培养 2、物体形态的感知培养 3、时间节奏的感知练习 4、主体方向性的感知练习

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名:XXXXXX 学号:00000000 班级:电信11 时间:2014-04-16

一、实验目的 1.掌握支持向量机(SVM)的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等; 二、实验内容 2.准备好数据,首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为: label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识,指定数据的种类;对于回归来说label为目标值。(我主要要用到回归) Index是从1开始的自然数,value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成,也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明: 先将数据按照下列格式存放(注意label放最后面): value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格,接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法: 用法:svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename (缺省值:lower = -1,upper = 1,没有对y进行缩放)其中,-l:数据下限标记;lower:缩放后数据下限;-u:数据上限标记;upper:缩放后数据上限;-y:是否对目标值同时进行缩放;y_lower为下限值,y_upper为上限值;(回归需要对目标进行缩放,因此该参数可以设定为–y -1 1 )-s save_filename:表示将缩放的规则保存为文件save_filename;-r restore_filename:表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放;filename:待缩放的数据文件(要求满足前面所述的格式)。缩放规则文件可以用文本浏览器打开,看到其格式为: y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同;index 表示特征序号;min 转换前该特征的最小值;max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出,当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为: (Value-lower)*(max-min)/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值,其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化,然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据,生成模型。 用法:svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中,options(操作参数):可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型:设置SVM 类型,默

模式识别实验指导书

实验一、基于感知函数准则线性分类器设计 1.1 实验类型: 设计型:线性分类器设计(感知函数准则) 1.2 实验目的: 本实验旨在让同学理解感知准则函数的原理,通过软件编程模拟线性分类器,理解感知函数准则的确定过程,掌握梯度下降算法求增广权向量,进一步深刻认识线性分类器。 1.3 实验条件: matlab 软件 1.4 实验原理: 感知准则函数是五十年代由Rosenblatt 提出的一种自学习判别函数生成方法,由于Rosenblatt 企图将其用于脑模型感知器,因此被称为感知准则函数。其特点是随意确定的判别函数初始值,在对样本分类训练过程中逐步修正直至最终确定。 感知准则函数利用梯度下降算法求增广权向量的做法,可简单叙述为: 任意给定一向量初始值)1(a ,第k+1次迭代时的权向量)1(+k a 等于第k 次的权向量)(k a 加上被错分类的所有样本之和与k ρ的乘积。可以证明,对于线性可分的样本集,经过有限次修正,一定可以找到一个解向量a ,即算法能在有限步内收敛。其收敛速度的快慢取决于初始权向量)1(a 和系数k ρ。 1.5 实验内容 已知有两个样本空间w1和w2,这些点对应的横纵坐标的分布情况是: x1=[1,2,4,1,5];y1=[2,1,-1,-3,-3]; x2=[-2.5,-2.5,-1.5,-4,-5,-3];y2=[1,-1,5,1,-4,0]; 在二维空间样本分布图形如下所示:(plot(x1,y1,x2,y2))

-6-4-20246 -6-4 -2 2 4 6w1 w2 1.6 实验任务: 1、 用matlab 完成感知准则函数确定程序的设计。 2、 请确定sample=[(0,-3),(1,3),(-1,5),(-1,1),(0.5,6),(-3,-1),(2,-1),(0,1), (1,1),(-0.5,-0.5),( 0.5,-0.5)];属于哪个样本空间,根据数据画出分类的结果。 3、 请分析一下k ρ和)1(a 对于感知函数准则确定的影响,并确定当k ρ=1/2/3时,相应 的k 的值,以及)1(a 不同时,k 值得变化情况。 4、 根据实验结果请说明感知准则函数是否是唯一的,为什么?

大学物理实验课后答案

实验一霍尔效应及其应用 【预习思考题】 1.列出计算霍尔系数、载流子浓度n、电导率σ及迁移率μ的计算公式,并注明单位。 霍尔系数,载流子浓度,电导率,迁移率。 2.如已知霍尔样品的工作电流及磁感应强度B的方向,如何判断样品的导电类型? 以根据右手螺旋定则,从工作电流旋到磁感应强度B确定的方向为正向,若测得的霍尔电压为正,则样品为P型,反之则为N型。 3.本实验为什么要用3个换向开关? 为了在测量时消除一些霍尔效应的副效应的影响,需要在测量时改变工作电 流及磁感应强度B的方向,因此就需要2个换向开关;除了测量霍尔电压,还要测量A、C间的电位差,这是两个不同的测量位置,又需要1个换向开关。总之,一共需要3个换向开关。 【分析讨论题】 1.若磁感应强度B和霍尔器件平面不完全正交,按式(5.2-5)测出的霍尔系数比实际值大还是小?要准确测定值应怎样进行? 若磁感应强度B和霍尔器件平面不完全正交,则测出的霍尔系数比实际值偏小。要想准确测定,就需要保证磁感应强度B和霍尔器件平面完全正交,或者设法测量出磁感应强度B和霍尔器件平面的夹角。 2.若已知霍尔器件的性能参数,采用霍尔效应法测量一个未知磁场时,测量误差有哪些来源? 误差来源有:测量工作电流的电流表的测量误差,测量霍尔器件厚度d的长度测量仪器的测量误差,测量霍尔电压的电压表的测量误差,磁场方向与霍尔器件平面的夹角影响等。 实验二声速的测量 【预习思考题】 1. 如何调节和判断测量系统是否处于共振状态?为什么要在系统处于共振的条件下进行声速测定? 答:缓慢调节声速测试仪信号源面板上的“信号频率”旋钮,使交流毫伏表指针指示达到最大(或晶体管电压表的示值达到最大),此时系统处于共振状态,显示共振发生的信号指示灯亮,信号源面板上频率显示窗口显示共振频率。在进行声速测定时需要测定驻波波节的位置,当发射换能器S1处于共振状态时,发射的超声波能量最大。若在这样一个最佳状态移动S1至每一个波节处,媒质压缩形变最大,则产生的声压最大,接收换能器S2接收到的声压为最大,转变成电信号,晶体管电压表会显示出最大值。由数显表头读出每一个电压最大值时的位置,即对应的波节位置。因此在系统处于共振的条件下进行声速测定,可以容易和准确地测定波节的位置,提高测量的准确度。 2. 压电陶瓷超声换能器是怎样实现机械信号和电信号之间的相互转换的? 答:压电陶瓷超声换能器的重要组成部分是压电陶瓷环。压电陶瓷环由多晶结构的压电材料制成。这种材料在受到机械应力,发生机械形变时,会发生极化,同时在极化方向产生电场,这种特性称为压电效应。反之,如果在压电材料上加交

模式识别实验报告

模式识别实验报告

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实验报告 实验课程名称:模式识别 姓名:王宇班级: 20110813 学号: 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注:1、每个实验中各项成绩按照5分制评定,实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月

实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合,掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法,通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念: 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法,对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值,然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类,灰度值大于阈值的像素划分为一类,小于阈值的划分为另一类,等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下:假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成,处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的,但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别,此时,图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近,且均值足够远,方差足够小,这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地,如果图像中包含多个单峰灰度目标,则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况,有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率,常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值,就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域,那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知,就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声,上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数,1P 与2P 分别表示两类的先验概率,则图像的混合概率密度函数可用下式表示为

2014春《文献检索》实验指导书-机械类六个专业-(需要发送电子稿给学课件

《文献检索》实验指导书 刘军安编写 适用专业:机械类各专业 总学时:24~32学时 实验学时:6~14 机械设计与制造教研室 2014. 3

一、课程总实验目的与任务 《文献检索》课程实验是机械学院机械类专业的选修课的实验。通过实验内容与过程,主要培养学生在信息数字化、网络化存储环境下信息组织与检索的原理、技术和方法,以及在数字图书馆系统和数字信息服务系统中检索专业知识的能力,辅助提高21世纪大学生人文素质。通过实验,使学生对信息检索的概念及发展、检索语言、检索策略、检索方法、检索算法、信息检索技术、网络信息检索原理、搜索引擎、信息检索系统的结构、信息检索系统的使用、信息检索系统评价以及所检索信息的分析等技术有一个全面熟悉和掌握。本实验主要培养和考核学生对信息检索基本原理、方法、技术的掌握和知识创新过程中对知识的检索与融合能力。实验主要侧重于培养学生对本专业技术原理和前言知识的信息检索能力,引导学生应理论联系实际,同时要了解本专业科技信息的最新进展和研究动态与走向。 二、实验内容 通过课程的学习,结合老师给出的检索主题,学生应该完成以下内容的实验: 实验一:图书馆专业图书检索(印刷版图书) 实验二:中文科技期刊信息检索 实验三:科技文献数据库信息检索 实验四:网络科技信息检索(含报纸和网络) 文献检索参考主题: 1.工业工程方向: 工业工程;工业工程师的素质、精神、修养、气质与能力;工业工程的本质;企业文化与工业工程;战略工程管理;工程哲学;创新管理;生产管理;品质管理;优化管理或管理的优化;零库存;敏捷制造;敏捷管理;(优秀的、现代的、或未来的)管理哲学;生产管理七大工具;质量管理;设备管理;基础管理;现场管理;六西格玛管理;生产线平衡;工程经济;系统哲学;系统管理;柔性制造;看板管理;工程心理学;管理心理学;激励管理;管理中的真、善、美(或假、恶、丑);工程哲学;工业工程中的责任;安全管理;优化调度;系统工程;系统管理与过程控制;设计哲学;智能管理;工业工程中的数学;智能工业工程,或工业工程的智能化;生态工程管理;绿色工业工程,或绿色管理;协同学与协同管理;工业工程中的协同;概念工程与概念管理;工业工程与蝴蝶效应;管理中的蝴蝶效应,等等…… 2.机械电子工程方向: CAD;CAM;CAE;CAPP;PDM;EPR;CIMS;VD;VM;FMS;PLC;协同设计;协同制造;概念设计;自底向上;自顶向下;智能设计;智能制造;智能材料;特种加工(线切割、电火花、激光加工、电化学加工、超声波加工、光刻技术、快速成型、反求工程);微机械;精密加工;精密制造;机电一体化;自动化;控制论;线性控制;非线性控制;混沌控制;模糊控制;人工智能;神经网络;纳米技术;纳米制造;机器人;智能机器人;传感器;智能传感器;自动化生产线;机械手;智能机械手;自动检测;数据采集;信号处理;信息识别、模式识别等等……

大学物理实验4-指导书

1.1 静电场 实验内容 图示静电场的基本性质: 同心球壳电场及电势分布图。 实验设置 有两个均匀带电的金属同心球壳配置如图。内球壳(厚度不计)半径为R 1=5.0 cm ,带电荷 q 1 = 0.6?10-8 C ;外球壳半径R 2 = 7.5 cm ,外半径R 3 = 9.0 cm ,所带总电荷q 2 = - 2.0?10-8 C 。 实验任务 画出该同心球壳的电场及电势分布。 实验步骤及方法 基本原理:根据高斯定理推导出电场及电势的 分布公式;利用数据分析软件,如Microsoft Excel 绘制电场及电势的分布图。 在如图所示的带电体中,因内球壳带电q 1,由于静电感应,外球壳的内表面上将均匀地分布电荷-q 1;根据电荷平衡原理,外球壳的外表面上所带电荷除了原来的q2外,还因为内表面感应了-q 1而生成+q 1,所以外球壳的外表面上将均匀分布电荷q 1+q 2。 在推导电场和电势分布公式时,须根据r 的变化范围分别讨论r < R 1、R 1 < r < R 2、R 2 < r < R 3、r > R 3几种情况。 场强分布: 当r < R 1时, 001=?=???E dS E S 当R 1 < r < R 2时, ?= ???0 1 εq dS E S 2 1 0241 r q E επ= 当R 2 < r < R 3时, 00 3=?=???E dS E S 当r > R 3时, 1

2 210 40 2 141r q q E q q dS E S += ? += ??? επε 电势分布: 根据电势的定义,可以求得电势的分布。 当r < R 1时, 3 2 10210110143211414141 3 3 2 21 1R q q R q R q U dr E dr E dr E dr E dr E U R R R R R R r r ++ -=?+?+?+?=?=?????∞ ∞ επεπεπ 当R 1 < r < R 2时, 3 2 102101014321414141 3 3 2 2R q q R q r q U dr E dr E dr E dr E U R R R R r r ++ -=?+?+?=?=????∞ ∞ επεπεπ 当R 2 < r < R 3时, 3 2 10143141 3 3 R q q U dr E dr E dr E U R R r r += ?+?=?=???∞ ∞ επ 当r > R 3时, r q q U dr E dr E U r r 2 1014141 += ?=?=??∞ ∞επ 至此,可以用MS Excel 来绘制电场及电势分布图。方法如下: 打开Excel 后会有一个默认的表格出现(如下图) 在A1、A2、A3单元格内分别输入“R1=”、“R2=”、“R3=”;在B1、B2、B3单元格内分别输入R1、R2、R3的数值。

《认知心理学》实验指导

概念形成 简介: 概念是人脑反映事物本质属性的思维形式。个体掌握一类事物本质属性的过程,就是概念形成的过程。实验室中为了研究概念形成的过程,常使用人工概念。 制造人工概念时先确定一个或几个属性作为分类标准,但并不告诉被试,只是将材料交给被试,请其分类。在此过程中,反馈给被试是对还是错。通过这种方法,被试可以发现主试的分类标准,从而学会正确分类,即掌握了这个人工概念。通过人工概念的研究,可以了解概念形成的过程。一般来讲,被试都是经过概括-假设-验证的循环来达到概念形成的。 叶克斯复杂选择器可用来制造人工概念。本实验模拟叶克斯复杂选择器来研究简单空间位置关系概念的形成。 方法与程序: 本实验共有4个人工概念,难度顺次增加,被试可以任选其中1个。 实验时,屏幕上会出现十二个圆键,有空心和实心两种。其中只有一个实心圆与声音相联系,此键出现的相对位置是有规律的,被试要去发现其中的规律(概念),找到这个键。被试用鼠标点击相应的实心圆,如果没有发生任何变化,表明选择错误;如果有声音呈现,同时该圆变为红色,则表明选择正确。只有选择正确,才能继续下一试次。当连续三次第一遍点击就找对了位置时,就认为被试已形成了该人工概念,实验即结束。如果被试在60个试次内不能形成正确概念,实验自动终止。 结果与讨论: 结果文件第一行是被试达到标准所用的遍数(不包括连续第一次就对的三遍)。其后的结果分三列印出:第一列是遍数;第二列为每遍中反应错的次数,如为0则表示这一遍第一次就做对了;第三列表示这一遍所用的时间,以毫秒为单位。 根据结果试说明被试概念形成的过程。 交叉参考:思维策略 参考文献: 杨博民主编心理实验纲要北京大学出版社 319-321页

磁性物理实验指导书

磁性物理实验 讲义 磁性物理课程组编写 电子科技大学微电子与固体电子学院 二O一二年九月

目录 一、起始磁导率温度特性测量和居里温度测试计算分析 (1) 二、电阻率测试及磁损耗响应特性分析 (3) 三、磁致伸缩系数测量与分析 (6) 四、磁化强度测量与分析 (9) 五、磁滞回线和饱和磁感应强度测量 (11) 六、磁畴结构分析表征 (12)

一、起始磁导率温度特性测量和居里温度测试计算分析 (一) 、实验目的: 了解磁性材料的起始磁导率的测量原理,学会测量材料的起始磁导率,并能够从自发磁化起源机制来分析温度和离子占位对材料起始磁导率和磁化强度的影响。 (二)、实验原理及方法: 一个被磁化的环型试样,当径向宽度比较大时,磁通将集中在内半径附近的区域分布较密,而在外半径附近处,磁通密度较小,因此,实际磁路的有效截面积要小于环型试样的实际截面。为了使环型试样的磁路计算更符合实际情况,引入有效尺寸参数。有效尺寸参数为:有效平均半径r e ,有效磁路长度l e ,有效横截面积A e ,有效体积V e 。矩形截面的环型试样及其有效尺寸参数计算公式如下。 ???? ??-=21 1 211ln r r r r r e (1) ???? ??-=21 12 11ln 2r r r r l e π (2) ???? ??-=2112 211ln r r r r h A e (3) e e e l A V = (4) 其中:r 1为环型磁芯的内半径,r 2为环型磁芯的外半径,h 为磁芯高度。 利用磁芯的有效尺寸可以提高测量的精确性,尤其是试样尺寸不能满足均匀磁化条件时,应用等效尺寸参数计算磁性参数更合乎实际结果。材料的起始磁导率(i μ)可通过对环型磁心施加线圈后测量其电感量(L )而计算得到。计算公式如式(5)所示。 2 0i e e A N L l μμ= (5)

华南理工大学《模式识别》大作业报告

华南理工大学《模式识别》大作业报告 题目:模式识别导论实验 学院计算机科学与工程 专业计算机科学与技术(全英创新班) 学生姓名黄炜杰 学生学号201230590051 指导教师吴斯 课程编号145143 课程学分2分 起始日期2015年5月18日

实验概述 【实验目的及要求】 Purpose: Develop classifiers,which take input features and predict the labels. Requirement: ?Include explanations about why you choose the specific approaches. ?If your classifier includes any parameter that can be adjusted,please report the effectiveness of the parameter on the final classification result. ?In evaluating the results of your classifiers,please compute the precision and recall values of your classifier. ?Partition the dataset into2folds and conduct a cross-validation procedure in measuring the performance. ?Make sure to use figures and tables to summarize your results and clarify your presentation. 【实验环境】 Operating system:window8(64bit) IDE:Matlab R2012b Programming language:Matlab

大学物理 学习指南

学习指南 1、物理实验课的教学目的 大学物理实验教学目的与中学阶段的物理实验教学有着本质的不同。“大学物理实验”是一门独立的基础课程,它不是“大学物理学”的分支或组成部分。虽然物理实验必须以物理学的理论为基础,运用物理学的原理进行实验或研究,但是“大学物理实验”又独立于“大学物理学”,它不是以验证物理定律、加强理解物理规律为主要目的的,分散的力、热、电、磁、光实验的堆切,而是以物理实验的基本技术或基本物理量的测量方法为主线,再贯穿以现代误差理论,现代物理实验仪器设备、器件的原理、使用方法,构建成一个完整的,但又不断发展的课程体系框架。其教学目的如下: (1)掌握基本物理量的各种测量方法,学会分析测量的误差,学会基本的实验数据处理方法,能正确的表达测量结果,并对测量结果进行正确的评价(测量不确定度)。 (2)掌握物理实验的基本知识、基本技能,常用实验仪器设备、器件的原理及使用方法,并能正确运用物理学理论指导实验。 (3)培养、提高基本实验能力,并进一步培养创新能力。基本实验能力是指能顺利完成某种实验活动(科研实验或教学实验)的各种相关能力的总和,主要包括: 观察思维能力──在实验中通过观察分析实验现象,并得出正确规

律的能力。 使用仪器能力──能借助教材或仪器使用说明书掌握仪器的调整和使用方法的能力。 故障分析能力──对实验中出现的异常现象能正确找出原因并排除故障的能力。 数据处理能力──能正确记录、处理实验数据,正确分析实验误差的能力。 报告写作能力──能撰写规范、合格的实验报告的能力。 初步实验设计能力──能根据课题要求,确定实验方案和条件,合理选择实验仪器的能力。 (4)培养从事科学实验的素质。包括理论联系实际和实事求是的科学作风;严肃认真的工作态度;吃苦耐劳、勇于创新的精神;遵守操作规程,爱护公共财物的优良品德;以及团结协作、共同探索的精神。 2、大学物理实验课的基本程序 实验课与理论课不同,它的特点是同学们在教师的指导下自己动手,独立完成实验任务,通常每个实验的学习都要经历三个阶段。 (1)实验的准备 实验前必须认真阅读讲义,做好必要的预习,才能按质按量按时完成实验。同时,预习也是培养阅读能力的学习环节。预习时要写预习报告,预习报告包括以下内容:

《人工智能及其应用》实验指导书Word版

《人工智能及其应用》 实验指导书 浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (3) 实验二模糊推理系统实验 (5) 实验三A*算法实验I (9) 实验四A*算法实验II (12) 实验五遗传算法实验I (14) 实验六遗传算法实验II (18) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (20) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (24)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1产生式系统应用VC++设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2设计课内 2模糊推理系统应用Matlab1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2验证课内 3A*算法应用I VC++设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2综合课内4A*算法应用II VC++设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2综合课内5遗传算法应用I Matlab1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2验证课内6遗传算法应用II VC++设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2综合课内 7基于神经网络的模式识别Matlab1)基于BP神经网络的数字识 别设计; 2)基于离散Hopfiel神经网络 的联想记忆设计。 2验证课内 8基于神经网络的 优化计算 VC++设计与实现求解TSP问题的连2综合课内 四、实验成绩评定 实验课成绩单独按五分制评定。凡实验成绩不及格者,该门课程就不及格。学生的实验成绩应以平时考查为主,一般应占课程总成绩的50%,其平时成绩又要以实验实际操作的优劣作为主要考核依据。对于实验课成绩,无论采取何种方式进行考核,都必须按实验课的目的要求,以实际实验工作能力的强弱作为评定成绩的主要依据。

温度控制系统曲线模式识别及仿真

锅炉温度定值控制系统模式识别及仿真专业:电气工程及其自动化姓名:郭光普指导教师:马安仁 摘要本文首先简要介绍了锅炉内胆温度控制系统的控制原理和参数辨识的概念及切线近似法模式识别的基本原理,然后对该系统的温控曲线进行模式识别,而后着重介绍了用串级控制和Smith预估器设计一个新的温度控制系统,并在MATLAB的Simulink中搭建仿真模型进行仿真。 关键词温度控制,模式识别,串级控制,Smith预测控制 ABSTRACT This article first briefly introduced in the boiler the gallbladder temperature control system's control principle and the parameter identification concept and the tangent approximate method pattern recognition basic principle, then controls the curve to this system to carry on the pattern recognition warm, then emphatically introduced designs a new temperature control system with the cascade control and the Smith estimator, and carries on the simulation in the Simulink of MATLAB build simulation model. Key Words:Temperature control, Pattern recognition, Cascade control, Smith predictive control

物理实验习题与指导03

大学物理实验复习题 一、基础知识部分(误差与不确定度、数据处理、基本测量与方法) (一)问答题 1、什么叫测量、直接测量、间接测量?(看教材) 2、什么叫随机误差?随机误差的特点是什么?(看教材) 3、什么叫系统误差?系统误差的特点是什么?(看教材) 4、下列情况哪些是属于随机误差,哪些是属于系统误差?(从定义角度 考虑) (1)经校准的秒表的读数误差。 (2)在20℃下标定的标准电阻,在30℃下使用引起的误差。 (3)分光计实验中的偏心误差。 (4)千分尺的“零点读数不为零”引起的误差。 (5)读仪表时的视差。 (6)因为温度的随机变化所引起的米尺的伸缩,而用该米尺测长所引起的误差。 (7)水银温度计毛细管不均匀。 (8)仪表的零点不准。 5、什么叫误差、绝对误差、相对误差、视差、引用误差、回程误差、 偏差、残差、示值误差、读数误差、估读误差、标准差?(查相关资料一般了解) 6、误差的绝对值与绝对误差是否相同?未定系统误差与系统不确定度 是否相同?(从定义出发) 7、什么叫不确定度、A类不确定度、B类不确定度?(从定义出发) 8、不确定度与不准确度是否相同?(看教材一般了解) 9、什么叫准确度、正确度、精密度?(从打靶角度分析) 10、对某量只测一次,标准误差是多少?(不变) 11、如何根据系统误差和随机误差相互转化的特点来减少实验结果的误 差?(如测金属丝的平均直径和直径的平均值) 12、测量同一玻璃厚度,用不同的测量工具测出的结果如下,分析各值 是使用哪些量具测量的?其最小分度值是多少?(自做答案) (1)2.4mm (2)2.42mm (3)2.425mm 13、有一角游标尺主尺分度值为1°,主尺上11个分度与游标上12个 分度等弧长,则这个游标尺的分度值是多少?(参考游标卡尺原理)

《人工智能及其应用》实验指导书

《人工智能及其应用》 实验指导书

浙江工业大学计算机科学与技术学院—人工智能课程组 2011年9月

前言 本实验是为了配合《人工智能及其应用》课程的理论学习而专门设置的。本实验的目的是巩固和加强人工智能的基本原理和方法,并为今后进一步学习更高级课程和信息智能化技术的研究与系统开发奠定良好的基础。 全书共分为八个实验:1.产生式系统实验;2.模糊推理系统实验;3.A*算法求解8数码问题实验;4.A*算法求解迷宫问题实验;5.遗传算法求解函数最值问题实验;6.遗传算法求解TSP问题实验;7.基于神经网络的模式识别实验;8.基于神经网络的优化计算实验。每个实验包括有:实验目的、实验内容、实验条件、实验要求、实验步骤和实验报告等六个项目。 本实验指导书包括两个部分。第一个部分是介绍实验的教学大纲;第二部分是介绍八个实验的内容。 由于编者水平有限,本实验指导书的错误和不足在所难免,欢迎批评指正。 人工智能课程组 2011年9月

目录 实验教学大纲 (1) 实验一产生式系统实验 (4) 实验二模糊推理系统实验 (7)

实验三A*算法实验I (13) 实验四A*算法实验II (17) 实验五遗传算法实验I (19) 实验六遗传算法实验II (26) 实验七基于神经网络的模式识别实验 (29) 实验八基于神经网络的优化计算实验 (35)

实验教学大纲 一、学时:16学时,一般安排在第9周至第16周。 二、主要仪器设备及运行环境:PC机、Visual C++ 6.0、Matlab 7.0。 三、实验项目及教学安排 序号实验名称实验 平台实验内容学 时 类型教学 要求 1 产生式系统应用VC++ 设计知识库,实现系统识别或 分类等。 2 设计课内 2 模糊推理系统应 用Matla b 1)设计洗衣机的模糊控制器; 2)设计两车追赶的模糊控制 器。 2 验证课内 3 A*算法应用I VC++ 设计与实现求解N数码问题的 A*算法。 2 综合课内 4 A*算法应用II VC++ 设计与实现求解迷宫问题的A* 算法。 2 综合课内 5 遗传算法应用I Matla b 1)求某一函数的最小值; 2)求某一函数的最大值。 2 验证课内 6 遗传算法应用II VC++ 设计与实现求解不同城市规模 的TSP问题的遗传算法。 2 综合课内7 基于神经网络的Matla1)基于BP神经网络的数字识 2 验证课内

模式识别实验报告(一二)

信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级: 姓名: 学号: 日期:2011年12月

实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的: 1.对模式识别有一个初步的理解 2.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 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件: matlab 软件 三、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 ) (i P ω, ) (i X P ω,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: ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω 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i a ,i=1,…,a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…,a 进行比较,找出使其条件风险最小的 决策k a ,即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常(1ω)和非正常(2ω)两类先验概率分别为 正常状态:P (1ω)=; 异常状态:P (2ω)=。 现有一系列待观察的细胞,其观察值为x : 已知先验概率是的曲线如下图:

)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为(-2,)(2,4)试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤: 1.用matlab 完成分类器的设计,说明文字程序相应语句,子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策,决策表如下: 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵

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