模式识别试题答案及评分标准(B卷)
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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)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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8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。
答:(1)(4分)的绝对值正比于到超平面的距离平面的方程可以写成式中。
国防科技大学2008-2009学年秋季学期《模式识别》考试试卷(B)卷标准答案及评分标准考试形式:闭卷考试时间: 120 分钟满分: 100 分。
注意:1、所有答题都须写在此试卷纸密封线右边,写在其它纸上一律无效。
2、密封线左边请勿答题,密封线外不得有姓名及相关标记。
一、选择填空题(共8小题,每空2分,共30分)1、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度,则影响聚类算法结果的主要因素有(②③)。
①已知类别样本质量;②分类准则;③特征选取;④量纲。
2、欧式距离具有(①②);马式距离具有(①②③④)。
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。
3、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。
)。
4、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。
5、积累位势函数法较之于H-K 算法的优点是(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(j j()(,)jx XK x K x x α∈=∑,112111210,()(()0)0,()(()0)1,()(()0)1,()(()0)j j j j j j j j j if x and K x if x and K x if x and K x if x and K x ωωαωω----∈>⎧⎪∈<⎪=⎨-∈≤⎪⎪-∈≤⎩)。
6、在统计模式分类问题中,聂曼-皮尔逊判决准则主要用于(某一种判决错误较另一种判决错误更为重要的)情况;最小最大损失判决准则主要用于(先验概率未知的)情况。
7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗?( 错 )。
特征选择的主要目的是(从n 个特征中选出最有利于分类的的m 个特征(m<n ),以降低特征维数)。
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、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)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)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®, 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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分) (1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8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。
大学模式识别考试题及答案详解Document number:PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998一、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)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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8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。
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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8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。
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)。
(14(15(1)(3)(4)6、(17(3)。
(18(1)(2)({(3)({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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)三、(8答:(1分)的绝对值正比于到超平面的距离平面的方程可以写成式中。
于是是平面的单位法矢量,上式可写成设是平面中的任一点,是特征空间中任一点,点到平面的距离为差矢量在上的投影的绝对值,即(1-1)上式中利用了在平面中,故满足方程式(1-1)的分子为判别函数绝对值,上式表明,的值正比于到超平面的距离,一个特征矢量代入判别函数后所得值的绝对值越大表明该特征点距判别界面越远。
(2)(4分)的正(负)反映在超平面的正(负)侧两矢量和的数积为显然,当夹角小于时,即指向的那个半空间中,>0和时,在背向的那个半空间中,<0和在指向的半空间中时,;当在五、(12:(1)(2)(3)表1解:由题可知:,,,,(1)(4分)根据贝叶斯最小误判概率准则知:,则可以任判;,则判为;,则判为;(2)(4分)由题可知:(3,假设已知,有,则拒判;,则拒判;,拒判。
1.监督学习方法用来对数据实现分类,分类规则通过训练获得。
该训练集由带分类号的数据集组成,因此监督学习方法的训练过程是离线的。
非监督学习方法不需要单独的离线训练过程,也没有带分类号(标号)的训练数据集,一般用来对数据集进行分析,如聚类,确定其分布的主分量等。
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)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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分) (1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8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。
答:(1)(4分)的绝对值正比于到超平面的距离平面的方程可以写成式中。
大学模式识别考试题及答案详解HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】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。
答:(1)分类准则,模式相似性测度,特征量的选择,量纲。
(2)证明:(2分)(2分)(1分)设,有非奇异线性变换:(1分)(4分)三、(8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。
模式识别习题及答案模式识别习题及答案模式识别是人类智能的重要组成部分,也是机器学习和人工智能领域的核心内容。
通过模式识别,我们可以从大量的数据中发现规律和趋势,进而做出预测和判断。
本文将介绍一些模式识别的习题,并给出相应的答案,帮助读者更好地理解和应用模式识别。
习题一:给定一组数字序列,如何判断其中的模式?答案:判断数字序列中的模式可以通过观察数字之间的关系和规律来实现。
首先,我们可以计算相邻数字之间的差值或比值,看是否存在一定的规律。
其次,我们可以将数字序列进行分组,观察每组数字之间的关系,看是否存在某种模式。
最后,我们还可以利用统计学方法,如频率分析、自相关分析等,来发现数字序列中的模式。
习题二:如何利用模式识别进行图像分类?答案:图像分类是模式识别的一个重要应用领域。
在图像分类中,我们需要将输入的图像分为不同的类别。
为了实现图像分类,我们可以采用以下步骤:首先,将图像转换为数字表示,如灰度图像或彩色图像的像素矩阵。
然后,利用特征提取算法,提取图像中的关键特征。
接下来,选择合适的分类算法,如支持向量机、神经网络等,训练模型并进行分类。
最后,评估分类结果的准确性和性能。
习题三:如何利用模式识别进行语音识别?答案:语音识别是模式识别在语音信号处理中的应用。
为了实现语音识别,我们可以采用以下步骤:首先,将语音信号进行预处理,包括去除噪声、降低维度等。
然后,利用特征提取算法,提取语音信号中的关键特征,如梅尔频率倒谱系数(MFCC)。
接下来,选择合适的分类算法,如隐马尔可夫模型(HMM)、深度神经网络(DNN)等,训练模型并进行语音识别。
最后,评估识别结果的准确性和性能。
习题四:如何利用模式识别进行时间序列预测?答案:时间序列预测是模式识别在时间序列分析中的应用。
为了实现时间序列预测,我们可以采用以下步骤:首先,对时间序列进行平稳性检验,确保序列的均值和方差不随时间变化。
然后,利用滑动窗口或滚动平均等方法,将时间序列划分为训练集和测试集。