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[模式识别]期末考试试卷02

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：

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

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。

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

模式识别习题集答案解析

1、PCA和LDA的区别？ PCA是一种无监督的映射方法，LDA是一种有监督的映射方法。PCA只是将整组数据映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据部的分类信息。因此，虽然做了PCA后，整组数据在表示上更加方便（降低了维数并将信息损失降到了最低），但在分类上也许会变得更加困难；LDA在增加了分类信息之后，将输入映射到了另外一个坐标轴上，有了这样一个映射，数据之间就变得更易区分了（在低纬上就可以区分，减少了很大的运算量），它的目标是使得类别的点距离越近越好，类别间的点越远越好。 2、最大似然估计和贝叶斯方法的区别？p(x|X)是概率密度函数，X是给定的训练样本的集合，在哪种情况下，贝叶斯估计接近最大似然估计？最大似然估计把待估的参数看做是确定性的量，只是其取值未知。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值(模型已知，参数未知）。贝叶斯估计则是把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。对样本进行观测的过程，把先验概率密度转化为后验概率密度，利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。当训练样本数量趋于无穷的时候，贝叶斯方法将接近最大似然估计。如果有非常多的训练样本，使得p(x|X)形成一个非常显著的尖峰，而先验概率p(x)又是均匀分布，此时两者的本质是相同的。 3、为什么模拟退火能够逃脱局部极小值？在解空间随机搜索，遇到较优解就接受，遇到较差解就按一定的概率决定是否接受，这个概率随时间的变化而降低。实际上模拟退火算法也是贪心算法，只不过它在这个基础上增加了随机因素。这个随机因素就是：以一定的概率来接受一个比单前解要差的解。通过这个随机因素使得算法有可能跳出这个局部最优解。 4、最小错误率和最小贝叶斯风险之间的关系？基于最小风险的贝叶斯决策就是基于最小错误率的贝叶斯决策，换言之，可以把基于最小错误率决策看做是基于最小风险决策的一个特例，基于最小风险决策本质上就是对基于最小错误率公式的加权处理。 5、SOM的主要功能是什么？怎么实现的？是winner-all-take-all 策略吗？ SOM是一种可以用于聚类的神经网络模型。自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM）是一种使用非监督式学习来产生训练样本的输入空间的一个低维（通常是二维）离散化的表示的人工神经网络（ANN）。自组织映射与其他人工神经网络的不同之处在于它使用一个邻近函数来保持输入控件的拓扑性质。SOM网络中, 某个输出结点能对某一类模式作出特别的反应以代表该模式类, 输出层上相邻的结点能对实际模式分布中相近的模式类作出特别的反映,当某类数据模式输入时, 对某一输出结点产生最大刺激( 获胜结点) , 同时对获胜结点周围的一些结点产生较大刺激。在训练的过程中, 不断对获胜结点的连接权值作调整, 同时对获胜结点的邻域结点的连接权值作调整; 随着训练的进行, 这个邻域围不断缩小, 直到最后, 只对获胜结点进行细微的连接权值调整。不是winner-all-take-all 策略。获胜结点产生刺激，其周围的结点也会产生一定程度的兴奋。 6、期望算法需要哪两步？请列出可能的公式并做必要的解释。 E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。整体算法的步骤如下所示： 1、初始化分布参数。 2、(E-Step)计算期望E，利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值，以此实现期望化的过程。 3、(M-Step)最大化在E-步骤上的最大似然估计值来计算参数的值

模式识别习题及答案

第一章绪论 1.什么是模式具体事物所具有的信息。模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的___信息__。 2.模式识别的定义让计算机来判断事物。 3.模式识别系统主要由哪些部分组成数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。第二章贝叶斯决策理论 1.最小错误率贝叶斯决策过程答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程答：根据训练数据求出先验概率类条件概率分布利用贝叶斯公式得到后验概率如果输入待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式答： 4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策答：最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率最小。Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利用这个概率进行决策。 6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式答：∑====m j Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1) ()|()() ()|()()|()(所以推出贝叶斯公式 7.朴素贝叶斯方法的条件独立假设是（P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) ???∈>=<2 11221_,)(/)(_)|()|()(w w x w p w p w x p w x p x l 则如果∑==21 )()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P 2,1),(=i w P i 2,1),|(=i w x p i ∑==21)()|()()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P ∑=== M j j j i i i i i A P A B P A P A B P B P A P A B P B A P 1) ()| ()()|()()()|()|(

模式识别习题及答案

第一章绪论 1.什么是模式？具体事物所具有的信息。模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的___信息__。 2.模式识别的定义？让计算机来判断事物。 3.模式识别系统主要由哪些部分组成？数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。第二章贝叶斯决策理论 1.最小错误率贝叶斯决策过程？答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程？答：根据训练数据求出先验概率类条件概率分布利用贝叶斯公式得到后验概率如果输入待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式？答： 4.贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策？答：最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了（平均）错误率最小。Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利用这个概率进行决策。 6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式答： ∑====m j Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1 ) ()|()() ()|()()|()(所以推出贝叶斯公式 7.朴素贝叶斯方法的条件独立假设是（P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) ???∈>=<2 11 221_,)(/)(_)|()|()(w w x w p w p w x p w x p x l 则如果∑==2 1 )()|() ()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P 2,1),(=i w P i 2 ,1),|(=i w x p i ∑==21 )()|() ()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P ∑== = M j j j i i i i i A P A B P A P A B P B P A P A B P B A P 1 ) ()| () ()|() () ()|()|(

模式识别_习题答案

PCA是一种无监督的映射方法，LDA是一种有监督的映射方法。PCA只是将整组数据映射到最方便表示这组数据的坐标轴上，映射时没有利用任何数据内部的分类信息。因此，虽然做了PCA后，整组数据在表示上更加方便（降低了维数并将信息损失降到了最低），但在分类上也许会变得更加困难；LDA在增加了分类信息之后，将输入映射到了另外一个坐标轴上，有了这样一个映射，数据之间就变得更易区分了（在低纬上就可以区分，减少了很大的运算量），它的目标是使得类别内的点距离越近越好，类别间的点越远越好。 2、最大似然估计和贝叶斯方法的区别？p（x|X）是概率密度函数，X是给定的训练样本的集合，在哪种情况下，贝叶斯估计接近最大似然估计？最大似然估计把待估的参数看做是确定性的量，只是其取值未知。利用已知的样本结果，反推最有可能（最大概率）导致这样结果的参数值（模型已知，参数未知）。贝叶斯估计则是把待估计的参数看成是符合某种先验概率分布的随机变量。对样本进行观测的过程，把先验概率密度转化为后验概率密度，利用样本的信息修正了对参数的初始估计值。当训练样本数量趋于无穷的时候，贝叶斯方法将接近最大似然估计。如果有非常多的训练样本，使得p（x|X）形成一个非常显著的尖峰，而先验概率p（x）又是均匀分布，此时两者的本质是相同的。3、为什么模拟退火能够逃脱局部极小值？在解空间内随机搜索，遇到较优解就接受，遇到较差解就按一定的概率决定是否接受，这个概率随时间的变化而降低。实际上模拟退火算法也是贪心算法，只不过它在这个基础上增加了随机因素。这个随机因素就是：以一定的概率来接受一个比单前解要差的解。通过这个随机因素使得算法有可能跳出这个局部最优解。 4、最小错误率和最小贝叶斯风险之间的关系？基于最小风险的贝叶斯决策就是基于最小错误率的贝叶斯决策，换言之，可以把基于最小错误率决策看做是基于最小风险决策的一个特例，基于最小风险决策本质上就是对基于最小错误率公式的加权处理。 5、SOM的主要功能是什么？怎么实现的？是winner-all-take-all策略吗？ SOM是一种可以用于聚类的神经网络模型。自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM）是一种使用非监督式学习来产生训练样本的输入空间的一个低维（通常是二维）离散化的表示的人工神经网络（ANN）。自组织映射与其他人工神经网络的不同之处在于它使用一个邻近函数来保持输入控件的拓扑性质。 SOM网络中，某个输出结点能对某一类模式作出特别的反应以代表该模式类，输出层上相邻的结点能对实际模式分布中相近的模式类作出特别的反映，当某类数据模式输入时，对某一输出结点产生最大刺激（获胜结点），同时对获胜结点周围的一些结点产生较大刺激。在训练的过程中，不断对获胜结点的连接权值作调整，同时对获胜结点的邻域结点的连接权值作调整；随着训练的进行，这个邻域范围不断缩小，直到最后，只对获胜结点进行细微的连接权值调整。不是winner-all-take-all策略。获胜结点产生刺激，其周围的结点也会产生一定程度的兴奋。 6、期望算法需要哪两步？请列出可能的公式并做必要的解释。 E-Step和M-Step。E-Step叫做期望化步骤，M-Step为最大化步骤。整体算法的步骤如下所示： 1、初始化分布参数。 2、（E-Step）计算期望E,利用对隐藏变量的现有估计值，计算其最大似然估计值，以此实现期望化的过程。 3、（M-Step）最大化在E-步骤上的最大似然估计值来计算参数的值

模式识别期末精彩试题

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}, {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) 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。 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,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（ ∑ ∈ = X x x x K x K ~ k k k ) , ( ) ( α ）。

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。

模式识别2013考试题及答案

2013–2014 学年度第一学期模式识别原理课程期末考试试题（考试方式：□ √开卷 □闭卷；考试时间： 120 分钟）一、计算题（共20分）在目标识别中，假定类型1ω为敌方目标，类型2ω为诱饵（假目标），已知先验概率P (1ω)=0.2和P (2ω)=0.8，类概率密度函数如下： ?? ? ??≤≤-<≤=其它021210)(1x x x x x p ω ?? ? ??≤≤-<≤=其它0323211-)(2x x x x x p ω 1、求贝叶斯最小误判概率准则下的判决域，并判断样本x =1.5属于哪一类； 2、求总错误概率p (e )； 3、假设正确判断的损失λ11=λ22=0，误判损失分别为λ12和λ21，若采用最小损失判决准则，λ12和λ21满足怎样的关系时，会使上述对x =1.5的判断相反？解：（1）应用贝叶斯最小误判概率准则如果 )()()(2112ωω=x p x p x l <>)() (12ωωP P 则判 ???ωω∈21 x （2分）得 l 12(1.5)=1 < )() (12ωωP P =4，故 x=1.5属于ω2 。（2分）（2）P(e)= 212121)()()(εω+εω=P P e P ??ΩΩωω+ωω=1 2 )()()()(2211x d x p P x d x p P = dx x x x ??-+- 1.2 1 2 1.2 10.8d )2(0.2）（=0.08 （算式正确2分，计算错误扣1～2分）

(3) 两类问题的最小损失准则的似然比形式的判决规则为：如果 ) )(())(()()(111212221221λ-λωλ-λω< >ωωP P x p x p 则判 ???ωω∈21 x 带入x=1.5得到 λ12≥4λ21 （算式正确2分，计算错误扣1～2分）二、证明题（共20分）设p(x)~N (μ,σ)，窗函数?(x)~N (0,1)，试证明Parzen 窗估计1 1 ?()( )N i N i N N x x p x Nh h ?=-= ∑ 有如下性质：22 ?[()](,)N N E p x N h μσ+ 。证明：（1）（为书写方便，以下省略了h N 的下标N ） 22 22 22 2222222222 222211()()()()]22111exp[()()]2221111exp{[()2()]}221 1111exp[()]exp{()[2222y x y x y p y dy dy h h y x y dy h x x y y dy h h h x y h h μ?σμπσσ μμπσσσσ μπσσσ∞ ∞ -∞ -∞∞ -∞∞ -∞ ∞ -∞---=----=--= -+-+++=-+-+-? ??? ?2222()]}x h y dy h σμσ++ 222222 2222222222221 1()exp[(exp()22()2 11()exp[22()1()]2()x x h y dy h h h x h x h μσμπσσσσμπσσμσ∞ +=-+--+-=-+-=-+? （1-1） 121211?[()][()](,,...,)N i N N N i x x E p x p x x x dx dx dx Nh h ?∞ =-∞ -=∑???

模式识别习题及答案

第一章绪论 1.什么是模式？具体事物所具有的信息。模式所指的不是事物本身，而是我们从事物中获得的2?模式识别的定义？让计算机来判断事物。 3?模式识别系统主要由哪些部分组成？数据获取一预处理一特征提取与选择一分类器设计/ 分类决策。第二章贝叶斯决策理论 .信息__。如果 I (x) P ( X | W 1 ) P ( X | w 2 )::: P ( W 2 ) / P ( W 1 ) _,贝V X 1.最小错误率贝叶斯决策过程？答：已知先验概率，类条件概率。利用贝叶斯公式得到后验概率。根据后验概率大小进行决策分析。P(W i |X)= P (X | W i)P(W i) 2 P(X | W j) P (W j) j丄 2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程？答：根据训练数据求出先验概率P ( W i ), i 1 - 2 类条件概率分布p(X 1 W i)D；；1；2P(X|W i)P(W i) 利用贝叶斯公式得到后验概率P(W i|X) 2 - - Z P(x|W j)P(W j) j 二如果输入待测样本 X，计算X的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式? 决策规则的不同形我C亜点〉 max 尸(vr | 兀)，UUJ* c 小1,2 7 "II果卩(*| 〉尸(叭)= X I max I M' .'JPj-v e 7 =-1.2 J J ，空也则* I M < 尸(…) *11 果"(丸》=—11订 /( A-)] = —111 p(.^ | ) + 111 /J(A* I 11^2 ) I 〔化 4 .贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策？答：最小错误率Bayes决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了(平均)错误率最小。Bayes决策是最优决策：即，能使决策错误率最小。 5.贝叶斯决策是由先验概率和(类条件概率)概率，推导(后验概率)概率，然后利用这个概率进行决策。 6 .利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式答: p(AB) =p(A|B)p(B) = p(B|A)p(A) p(B) * p(B|Aj)p(Aj) 所以推出贝叶斯公式 P(B |A i)P(AJ P ( B ) P ( B | A i ) P ( A i ) ~M P(B |A j)P(A j) j =1

模式识别习题课

1、在图像识别中，假定有灌木和坦克2种类型，它们的先验概率分别是0.7和0.3，损失函数如下表所示。其中，类型w 1和w 2分别表示灌木和坦克，判决a 1=w 1，a 2=w 2。现在做了2次实验，获得2个样本的类概率密度如下： 5.02.0)|(1=ωx P 3.06 .0)|(2=ωx P （1）试用最小错误率贝叶斯准则判决2个样本各属于哪一类？坦克、灌木。（2）试用最小风险决策规则判决2个样本各属于哪一类？灌木、灌木。答：（1）最小错误率贝叶斯准则，决策为坦克第一个样本： 2121221 111)|()|(5625.04375.01)|(1)|(4375 .032 14 3.0*6.07.0*2.07.0*2.0) ()|()()|()|(ωωωωωωωωωω∈?>=-=-===+==∑=x x P x P x P x P P x p P x p x P j j j ，决策为灌木第二个样本：112122 1 111)|()|(44 9205.0795.01)|(1)|(795 .044 35 3.0*3.07.0*5.07.0*5.0) ()|() ()|()|(ωωωωωωω ωωω∈?<==-≈-=≈=+= = ∑=x x P x P x P x P P x p P x p x P j j j （2）最小风险决策规则，决策为灌木第一个样本 1212221212 1222121112 11122211211)|()|(3175.25625.0*0.14375.0*4) |()|()|()|(35375.15625.0*24375.0*5.0) |()|()|()|(0 .1425.0ωωλωλωλωλωλωλλλλλ∈?<=+=+===+=+======∑∑==x x a R x a R x P x P x P x a R x P x P x P x a R j j j j j j

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案案场各岗位服务流程销售大厅服务岗： 1、销售大厅服务岗岗位职责： 1)为来访客户提供全程的休息区域及饮品; 2)保持销售区域台面整洁; 3)及时补足销售大厅物资,如糖果或杂志等; 4)收集客户意见、建议及现场问题点； 2、销售大厅服务岗工作及服务流程阶段工作及服务流程班前阶段1）自检仪容仪表以饱满的精神面貌进入工作区域 2）检查使用工具及销售大厅物资情况，异常情况及时登记并报告上级。班中工作程序服务流程行为规范迎接指引递阅资料上饮品（糕点）添加茶水工作要求 1）眼神关注客人，当客人距3米距离时，应主动跨出自己的位置迎宾，然后侯客迎询问客户送客户

注意事项 15度鞠躬微笑问候：“您好！欢迎光临！”2）在客人前方1-2米距离领位，指引请客人向休息区，在客人入座后问客人对座位是否满意：“您好！请问坐这儿可以吗？”得到同意后为客人拉椅入座“好的，请入座！” 3）若客人无置业顾问陪同，可询问：请问您有专属的置业顾问吗？，为客人取阅项目资料，并礼貌的告知请客人稍等，置业顾问会很快过来介绍，同时请置业顾问关注该客人； 4）问候的起始语应为“先生-小姐-女士早上好，这里是XX销售中心，这边请”5）问候时间段为8:30-11:30 早上好11:30-14:30 中午好 14:30-18:00下午好 6）关注客人物品，如物品较多，则主动询问是否需要帮助（如拾到物品须两名人员在场方能打开，提示客人注意贵重物品）； 7）在满座位的情况下，须先向客人致歉，在请其到沙盘区进行观摩稍作等

待；阶段工作及服务流程班中工作程序工作要求注意事项饮料（糕点服务） 1）在所有饮料（糕点）服务中必须使用托盘； 2）所有饮料服务均已“对不起，打扰一下，请问您需要什么饮品”为起始； 3）服务方向：从客人的右面服务； 4）当客人的饮料杯中只剩三分之一时，必须询问客人是否需要再添一杯，在二次服务中特别注意瓶口绝对不可以与客人使用的杯子接触； 5）在客人再次需要饮料时必须更换杯子；下班程序1）检查使用的工具及销售案场物资情况，异常情况及时记录并报告上级领导； 2）填写物资领用申请表并整理客户意见；3）参加班后总结会； 4）积极配合销售人员的接待工作，如果下班时间已经到，必须待客人离开后下班；

[模式识别]期末考试试卷02

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