句法模式识别
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图像模式识别的方法介绍2.1图像模式识别的方法图像模式识别的方法专门多,从图像模式识别提取的特点对象来看,图像识别方法可分为以下几种:基于形状特点的识别技术、基于色彩特点的识别技术以及基于纹理特点的识别技术。
其中,基于形状特点的识别方法,其关键是找到图像中对象形状及对此进行描述,形成可视特点矢量,以完成不同图像的分类,常用来表示形状的变量有形状的周长、面积、圆形度、离心率等。
基于色彩特点的识别技术要紧针对彩色图像,通过色彩直方图具有的简单且随图像的大小、旋转变换不敏锐等特点进行分类识别。
基于纹理特点的识别方法是通过对图像中专门具有结构规律的特点加以分析或者那么是对图像中的色彩强度的分布信息进行统计来完成。
从模式特点选择及判别决策方法的不同可将图像模式识别方法大致归纳为两类:统计模式(决策理论)识别方法和句法(结构)模式识别方法。
此外,近些年随着对模式识别技术研究的进一步深入,模糊模式识别方法和神经网络模式识别方法也开始得到广泛的应用。
在此将这四种方法进行一下说明。
2.1.1句法模式识别关于较复杂的模式,如采纳统计模式识别的方法,所面临的一个困难确实是特点提取的问题,它所要求的特点量十分庞大,要把某一个复杂模式准确分类专门困难,从而专门自然地就想到如此的一种设计,即努力地把一个复杂模式分化为假设干较简单子模式的组合,而子模式又分为假设干基元,通过对基元的识别,进而识别子模式,最终识别该复杂模式。
正如英文句子由一些短语,短语又由单词,单词又由字母构成一样。
用一组模式基元和它们的组成来描述模式的结构的语言,称为模式描述语言。
支配基元组成模式的规那么称为文法。
当每个基元被识别后,利用句法分析就能够作出整个的模式识别。
即以那个句子是否符合某特定文法,以判别它是否属于某一类别。
这确实是句法模式识别的差不多思想。
句法模式识别系统要紧由预处理、基元提取、句法分析和文法推断等几部分组成。
由预处理分割的模式,经基元提取形成描述模式的基元串〔即字符串〕。
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。
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。
讲座模式识别简述A Brief Introduction to Pattern Recognition100083)严红平100080)潘春洪严红平女,博士后,中国地质大学(北京)信息工程学院副教授,主要研究方向为模式识别、计算机图形学、图像处理。
1 序言人们在观察事物或现象的时候,常常要根据一定需求寻找观察目标与其他事物或现象的相同或不同之处,并在此特定需求下将具有相同或相似之处的事物或现象组成一类。
例如字母“A”、“B”、“a”、“b”,如果从大小写上来分,会将“A”、“B”划分为一类,“a”、“b”划分为另一类;但是如果从英文字母发音上来分,则又将“A”、“a”划分为一类,而“B”、“b”则为另一类。
另外,不同人写的“A”、“B”、“a”、“b”都不同,但即使人们从未见过某个人写的“A”、“B”、“a”、“b”,或者这些字符出现在混乱的背景里,或部分被遮盖,人们也可以正确地区分出它们,并根据需要将它们进行准确归类,当然,前提条件是人们需要对“A”、“B”、“a”、“b”一般的书写格式、发音方式等有所了解。
人脑的这种思维能力就构成了“模式识别”的概念。
那么,什么是模式?什么是模式识别呢?2 模式和模式识别从以上的例子可以看出,对字符的准确识别首先需要在头脑中对相应字符有个准确的认识。
当人们看到某物或现象时,人们首先会收集该物体或现象的所有信息,然后将其行为特征与头脑中已有的相关信息相比较,如果找到一个相同或相似的匹配,人们就可以将该物体或现象识别出来。
因此,某物体或现象的相关信息,如空间信息、时间信息等,就构成了该物体或现象的模式。
Watanab e[16]定义模式“与混沌相对立,是一个可以命名的模糊定义的实体”。
比如,一个模式可以是指纹图像、手写草字、人脸、或语言符号等。
“广义的说,存在于时间和空间中可观察的事物,如果我们可以区别他们是否相同或相似,都可以称之为模式”[6]。
而将观察目标与已有模式相比较、配准,判断其类属的过程就是模式识别。