模式识别结课论文 期末题目

模式识别与机器学习期末考查思考题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。

机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。

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。

然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（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。

近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。

机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。

另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。

机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。

机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。

依赖于这些学科而共同发展。

目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。

模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。

如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。

在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。

近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。

特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。

理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。

计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。

人工智能之模式识别_北京理工大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.采用非线性激活函数可以实现感知器解决非线性分类问题。

参考答案:错误2.下列关于最大池化的说法中错误的是？参考答案:LeNet采用的是最大池化方法3.填充树法由顶向底的方法和由底向顶填充相反。

参考答案:正确4.语言可以是无限的但是句子必须是有限的。

参考答案:正确5.文法是由下列哪些参数构成的？参考答案:起始符S_终止符V_T_非终止符V_N_产生式P6.感知器算法应用什么方法求解准则函数的最优值？参考答案:梯度下降法7.下列关于对比散度算法的说法中错误的是？参考答案:深度信念网中多层受限玻尔兹曼机同时通过对比散度算法完成预训练8.下列选项中，属于模式识别系统的环节是？参考答案:分类器训练_模式采集_分类决策_预处理与特征生成9.分类器函数的VC维h越大，将使下列选项中的哪些数据发生变化？参考答案:置信风险越大_结构风险越大_分类器泛化能力越差10.利用SVM将低维空间中的非线性问题映射到高维空间，存在哪些问题？参考答案:不确定需要映射到多少维的空间上，非线性问题才会转化为线性问题_如何找到合适的映射函数φ_增加计算量，可能会因为维数灾难无法解决11.本课程中介绍的与句法模式识别相关的基本概念有？参考答案:字母表_句子（链）_文法_语言12.下列选项中属于贝叶斯分类器的特点的是？参考答案:分类决策存在错误率_先验概率已知，以新获得的信息对先验概率进行修正13.贝叶斯分类器的训练，是从样本集数据中估计出____。

参考答案:类条件概率_先验概率14.下列选项中属于特征降维的优点的是？参考答案:降低模式识别任务的复杂度_提升分类决策的正确率_用更少的代价设计出更加优秀的模式识别系统15.下列说法中正确的是？参考答案:聚类结果受特征选取和聚类准则的影响_数据聚类没有预先分好类的样本集_聚类结果受各特征量纲标尺的影响_数据聚类没有已知的分类决策规则16.设计一个组合分类器需要满足什么要求？参考答案:每个基分类器的训练集和训练结果要有差异_组合分类器需要重点考虑方差和偏差_基分类器的分类正确率大于50%17.下列选项中属于决策树分类器的特点的是？参考答案:需选择分支后两个子节点纯度最高的特征作为一个节点的测试特征_速度快，分类决策规则明确_未考虑特征间的相关性_有监督学习方法18.下列选项中属于Adaboost算法的特点的是？参考答案:异常数据（离群点）影响大_不易实现并行化训练_只能解决二分类问题_算法的组合过程能减小偏差19.下列选项中属于反馈型神经网络的是？参考答案:Hopfield网络_受限玻尔兹曼机20.调节以下哪些部分可以对神经网络的性能造成影响？参考答案:权值_激活函数_隐层单元_阈值21.下列选项中关于前馈网络和反馈网络的说法中正确的是？参考答案:前馈网络输出不作用在网络的输入中_前馈网络为静态网络_反馈网络下一时刻的输出与上一时刻的输出有关_反馈网络为动态网络22.下列选项中属于BP网络的不足的是？参考答案:容易陷入局部极小值_全连接网络计算大_隐层神经元数量难以确定_无法做到深度很深，会产生梯度消失23.下列选项中属于深度学习的特点的是？参考答案:需要大量样本进行训练_逐层抽象，发现数据集的特征_是层数较多的大规模神经网络_需要大规模并行计算能力的支持24.利用链式求导法则需要哪些信息？参考答案:损失函数与网络输出向量之间的函数关系_激活函数输出对净激励的导数25.深度信念网不能用于图像识别的原因是？参考答案:深度信念网为一维向量输入，不能直接用于二位图像_需要进行认知－重构的双向计算，学习速度不够快_受限玻尔兹曼机的层间全连接，权值数量太多26.Jp作为类内、类间可分性的概率距离度量时应该满足下列选项中哪些条件？参考答案:当两类完全不可分时，Jp等于0_当两类完全可分时，Jp取得最大值27.特征选择的算法包括以下哪些？参考答案:分支定界法_顺序后退法_穷举法_顺序前进法28.特征降维的方法包括特征选择和特征提取。

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。

基于聚类算法和线性判决器的模式分类问题分析一、模式分类概述一个典型的模式识别系统如图1所示，由数据获取、预处理、特征提取、分类决策及分类器设计五部分组成。

一般分为上下两部分：上部分完成未知类别模式的分类；下半部分属于分类器设计的训练过程，利用样品进行训练，确定分类器的具体参数，完成分类器的设计。

而分类决策在识别过程中起作用，对待识别的样品进行分类决策。

图1 模式识别系统及识别模式识别系统组成单元功能如下：（1）数据获取用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象，一般获取的数据类型有一下几种。

二维图像：文字、指纹、地图、照片等。

一维波形：脑电图、心电图、季节震动波形等。

物理参量和逻辑值：体温、化验数据、参量正常与否的描述。

（2）预处理对输入测量仪器或其他因素所造成的退化现象进行复原、去噪声，提取有用信息。

（3）特征提取和选择对原始数据进行变换，得到最能反映分类本质的特征。

将维数较高的测量空间（原始数据组成的空间）转变为维数较低的特征空间（分类识别赖以进行的空间）。

（4）分类决策在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一类别。

（5）分类器设计基本做法是在样品训练基础上确定判别函数，改进判别函数和误差检验。

二、具体分类方法概述2.1 聚类聚类分析是将数据分类到不同的类或者簇的过程，聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。

从实际应用的角度看，聚类分析是数据挖掘的主要任务之一。

而且聚类能够作为一个独立的工具获得数据的分布状况，观察每一簇数据的特征，集中对特定的聚簇集合作进一步地分析。

聚类分析还可以作为其他算法（如分类和定性归纳算法）的预处理步骤。

本课题中主要讨论层次聚类和C 均值聚类方法。

2.1.1 层次聚类在描述基本思想之前，假设 是将要聚类的l 维向量集。

层次聚类算法产生一个嵌套聚类的层次。

更具体地说，这些算法包含N 步，与数据向量的数量一样多。

2.3 两类情况下： 11121()()()()()j j j p x P P x p x P ωωωωω==∑，22221()()()()()j j j p x P P x p x P ωωωωω==∑则 1122122211()()()()()()1()()()()j j j j j j p x P p x P P x P x p x P p x P ωωωωωωωωωω==+=+=∑∑3.1总体分布为N(μ，1)，即均值μ未知，此时θ＝μ，总体分布形式为21/211(|)exp ()2(2)p x x θθπ⎡⎤=--⎢⎥⎣⎦，211ln (|)ln(2)()22p x x θπθ=-- （1）最大似然估计1()ln ()ln (|)ln (|)Nk k H l p p x θθχθθ====∑，由11ln (|)()()0N Nk k k k d p x dH x d d θθθθθ====-=∑∑，可得 11ˆNk k x N μθ===∑ （2）贝叶斯估计似然函数 1(|)(|)Nk k p p x χθθ==∏，则1(|)()(|)(|)()(|)()Nk k p p p p x p p p d χθθθχαθθχθθθ===∏⎰，其中 1(|)()p p d αχθθθ=⎰由21/211(|)exp ()2(2)k k p x x θθπ⎡⎤=--⎢⎥⎣⎦，21/211()exp()2(2)p θθπ=- 221/21/21'22'22111"211111(|)exp ()exp()22(2)(2)11 exp ()exp (1)2221 exp (1)22Nk k N N Nk k k k k k Nk k p x x N x x N x θχαθθππαθθαθθαθθ=====⎡⎤=--⋅-⎢⎥⎣⎦⎧⎫⎧⎫⎡⎤⎡⎤=--+=-+-+⎨⎬⎨⎬⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎩⎭⎩⎭⎧⎫⎡⎤=-+-⎨⎬⎢⎥⎣⎦⎩∏∑∑∑∑⎭式中与θ无关的项都全部吸收到α’和α”中，这样与写成N (μN ，σN )的正态密度函数比较，应用待定系数法，可求得22111N NN k k N N Xσμσ=⎧=+⎪⎪⎨⎪=⎪⎩∑，即211 11N kk N N X N N σμ===++∑， 根据定理3.1，21/211ˆ(|)exp ()2(2)N N N N p d d θμθθθχθθθμσπσ⎡⎤-==-=⎢⎥⎣⎦⎰⎰即 11ˆˆ1NNk k X N μθμ====+∑4.4 （1） []102()122T x g x w x w x ⎡⎤=+=-⎢⎥⎣⎦(2) 齐次线性判别函数：[]121()212T x g x a y x ⎡⎤⎢⎥==-⎢⎥⎢⎥⎣⎦4.15最小平方误差准则中建立的线性方程组为Ya b =，对MSE 准则函数计算梯度并令为0可得 T T Y Ya Y b =可以写为分块矩阵形式 1101211121222122*********T T TT TT TTN N w X w N X X X X X N ⎡⎤⎢⎥⎡⎤⎡⎤⎡⎤--⎡⎤⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥----⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎢⎥⎣⎦其中1i 是N i 个1的列向量，X i 是一个N i x d 矩阵。

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。

1判别函数分类器的设计与实现1 判别函数分类器1.1 判别函数概念直接用来对模式进行分类的准则函数。

若分属于ω1，ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分，那么称d (X ) 为判别函数，或称判决函数、决策函数。

如，一个二维的两类判别问题，模式分布如图示，这些分属于ω1，ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。

0)(32211=++=w x w x w d X 式中： 21,x x 为坐标变量。

图1-1 两类二维模式的分布将某一未知模式 X 代入： 32211)(w x w x w d ++=X 若0)(>X d ，则1ω∈X 类； 若0)(<X d ，则2ω∈X 类；若0)(=X d ，则21ωω∈∈X X 或或拒绝 维数=3时：判别边界为一平面。

2x 1x2维数>3时：判别边界为一超平面。

1.2 判别函数正负值的确定判别界面的正负侧，是在训练判别函数的权值时确定的。

图1-2 判别函数正负的确定d (X ) 表示的是一种分类的标准，它可以是1、2、3维的，也可以是更高维的。

1.3 确定判别函数的两个因素1）判决函数d (X )的几何性质。

它可以是线性的或非线性的函数，维数在特征提取时已经确定。

已知三维线性分类 —— 判决函数的性质就确定了判决函数的形式：4332211)(w x w x w x w d +++=X非线性判决函数，其示意图如下图所示1x 03图1-3 非线性判决函数图示2）判决函数d (X )的系数，由所给模式样本确定的。

2感知器算法设计与实现对一种分类学习机模型的称呼，属于有关机器学习的仿生学领域中的问题，由于无法实现非线性分类而下马。

但“赏罚概念（ reward-punishment concept ）” 得到广泛应用。

2.1 感器算法原理及特点2.1.1 感知器算法原理两类线性可分的模式类 21,ωω，设X W X d T)(=其中，[]T 121,,,,+=n n w w w w W ，[]T211,,,,n x x x =X 应具有性质（2-1）对样本进行规范化处理，即ω2类样本全部乘以(－1)，则有：2)-(2 0)(T>=X W X d ⎩⎨⎧∈<∈>=21T,0,0)(ωωX X X W X 若若d2x1x2x 1x4感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。

1.模式是值得具体的摸一个物体，比如，李论是学生，李论是模式，学生是模式类。

2P134页5.23在图像识别中，假定有灌木丛和坦克两种类型，分别用ω1和ω2表示，它们的先验概率分别为0.7和0.3，损失函数如表所示。

现在做了四次试验，获得四个样本的类概率密度如下：：0.1，0.15，0.3， 0.6：0.8，0.7，0.55， 0.3（1）试用贝叶斯最小误判概率准则判决四个样本各属于哪个类型；（2）假定只考虑前两种判决，试用贝叶斯最小风险准则判决四个样本各属于哪个类型；（3）将拒绝判决考虑在内，重新考核四次试验的结果。

表类型损失判决ω1 ω2a1 (判为ω1) 0.5 2.0a2 (判为ω2) 4.0 1.0a3 (拒绝判决) 1.5 1.5解：（1）两类问题的Bayes最小误判概率准则为如果，则判，否则判。

由已知数据，q12=0.3/0.7=3/7，样本x1：∵ l12（x1）=0.1/0.8<q12=3/7 \ x1Îω2样本x2：∵ l12（x2）=0.15/0.7<q12=3/7 \ x2Îω2样本x3：∵ l12（x3）=0.3/0.55>q12=3/7 \ x3Îω1样本x4：∵ l12（x4）=0.6/0.3>q12=3/7 \ x4Îω1（2）不含拒绝判决的两类问题的Bayes最小风险判决准则为如果，则判，否则判。

由已知数据，q12=0.3´（2 - 1）/[0.7´（4 - 0.5）]=3/24.5，样本x1：∵ l12（x1）=1/8>q12=6/49 \ x1Îω1样本x2：∵ l12（x2）=3/14>q12=6/49 \ x2Îω1样本x3：∵ l12（x3）=6/11>q12=6/49 \ x3Îω1样本x4：∵ l12（x4）=6/3>q12=6/49 \ x4Îω1（3）含拒绝判决的两类问题的Bayes最小风险判决准则为其中条件风险：后验概率：记 (4.7-1)则，含拒绝判决的两类问题的Bayes最小风险判决准则为对四个样本逐一列写下表，用(4.7-1)式计算r(aj|x)。

《模式识别》课程设计论文题目：现金识别专业：信息工程年级：0 8级组别：第一组组员：王琦彭双杨琪马超（黑）周秦汉指导老师：***成绩：日期：2011.04.10一、摘要现实中钱币的使用非常广泛，通过机器的判断来实现面值的识别以及钱币真伪的判断在生活中越来越多方面得到了利用。

本文主要利用模式识别的多类感知器算法以及最近邻算法来实现对钱币的各种特征来进行分类，通过不断的迭代运算将不同面值钱币之间的特征区分开，找到一种能够判决特征的线性函数，完成对钱币的区分，实现机器对钱币的自动识别。

通过实现结果发现，每一种钱币之间都有一定的异同，通过对钱币的局部特征分析以及特征的分布规律的总结，可以将不同面值之间的钱币很好的区分开。

关键词：感知器算法最近邻算法钱币识别特征分析二、设计任务现实生活中的各个方方面面都离不开钱币的使用，钱币在给我们带来方便的时候也带来了一些亟待需要处理的问题，生活中不可能每一个方面都由人来进行钱币的识别，这样例如自动售货机不可能让人来接受钱币；银行每天都有大量的钱币存进取出，这不可能由工作人员一张一张的判断真伪，如果这样就提不高银行的工作效率，满足不了客户的要求，这些方面都需要利用到钱币的自动识别技术，需要通过机器的快速处理来帮助工作人员完成各种钱币的面值识别以及钱币真伪判断的任务。

针对现实生活中的需求，我们设计出了钱币面值的识别以及钱币真伪判断的方法，以提高现金识别的效率，为人民生活提供方便。

三、设计原理我们使用了分类的感知器算法和最近邻算法，其基本原理为：（一）、感知器算法感知器算法的基本思想是，对初始的或者迭代中的增广权矢量w，用训练模式检验它的合理性，当不合理时，对其进行校正，校正方法实际上是最优化技术中的梯度下降法。

1、算法流程图2、算法原理步骤对于c类问题，应建立c个判别函数(),(1,2...),T i i d x w x i c ==如果i x w ∈，则有wi ’x > wj ’x (∀j ≠i)。