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P
6. 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？
模式识别教案
一、课题
模式识别
二、教学目标
1. 知识与技能目标
- 学生能够理解模式识别的基本概念，包括模式、模式类等。
- 了解模式识别的主要方法，如统计模式识别和结构模式识别的基本原理。
- 能够区分不同模式识别方法的适用场景。
2. 过程与方法目标
- 通过案例分析，培养学生观察、分析和归纳总结的能力。
- 以小组合作探究的方式，让学生体验模式识别在实际生活中的应用开发过程，提高学生的团队协作能力和解决问题的能力。
3. 情感态度与价值观目标
- 激发学生对模式识别这一人工智能领域的兴趣，培养学生对新兴技术的探索精神。
- 让学生意识到模式识别在现代科技发展和社会生活中的重要性，增强学生的科技意识。
三、教学重点&难点
1. 教学重点
- 模式识别的基本概念，如模式、模式类、特征提取等。 - 统计模式识别和结构模式识别的原理及主要算法。
- 模式识别在实际生活中的典型应用，如人脸识别、指纹识别等。
2. 教学难点
- 理解统计模式识别中概率密度函数的估计方法，如最大似然估计等。
- 掌握结构模式识别中模式的描述和匹配方法，如句法分析等。
四、教学方法
小组合作探究法、案例分析法、问题驱动法
五、教学过程
1. 导入（10分钟）
- 教师展示一些图片，包括不同人的脸、不同的指纹、各种手写数字等。然后提问学生：“你们是如何区分这些图片中的不同对象的呢？”引导学生思考人类识别物体的方式。
- 教师话术：“同学们，今天我们来看这些有趣的图片。你们看，这里有很多不同的人脸，还有不同的指纹，以及手写的数字。大家想一想，当你们看到这些的时候，你们是怎么知道哪张脸是不同的人，哪个指纹属于不同的手指，这些数字又分别是什么呢？其实，这就是一种识别的能力，而今天我们要学习的模式识别，就是让计算机也具备这样的能力。”
- 接着，教师再展示一些利用模式识别技术实现的成果，如门禁系统中的人脸识别、手机上的指纹解锁等视频，进一步激发学生的兴趣。
《模式识别》讲义2013版：第三讲 贝叶斯分类器
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自动化学院 模式识别与智能系统研究所
高琪 *************.cn第三讲 贝叶斯分类器
线性分类器可以实现线性可分的类别之间的分类决策，其形式简单，分类决
策快速。但在许多模式识别的实际问题中，两个类的样本之间并没有明确的分类
决策边界，线性分类器（包括广义线性分类器）无法完成分类任务，此时需要采
用其它有效的分类方法。贝叶斯分类器就是另一种非常常见和实用的统计模式识
别方法。
一、 贝叶斯分类
1、 逆概率推理 Inverse Probabilistic Reasoning
推理是从已知的条件（Conditions），得出某个结论（Conclusions）的
过程。
推理可分为确定性（Certainty）推理和概率推理。所谓确定性推理是
指类似如下的推理过程：
如条件B存在，就一定会有结果A。现在已知条件B存在，可以得出
结论是结果A一定也存在。
“如果考试作弊，该科成绩就一定是0分。”这就是一条确定性推理。
而概率推理（Probabilistic Reasoning）是不确定性推理，它的推理形式
可以表示为：
如条件B存在，则结果A发生的概率为P(A|B)。P(A|B)也称为结果A
发生的条件概率（Conditional Probability）。
“如果考前未复习，该科成绩有50%的可能性不及格。”这就是一条概率推理。
需要说明的是：真正的确定性推理在真实世界中并不存在。即使条件
概率P(A|B)为1，条件B存在，也不意味着结果A就确定一定会发生。
通常情况下，条件概率从大量实践中得来，它是一种经验数据的总结，
但对于我们判别事物和预测未来没有太大的直接作用。我们更关注的是如
果我们发现了某个结果（或者某种现象），那么造成这种结果的原因有多大
可能存在？这就是逆概率推理的含义。即：
如条件B存在，则结果A存在的概率为P(A|B)。现在发现结果A出现
CSI模型构建及其参数的GME的综合估计研究
摘要
本文主要讨论了CSI模型构建及其参数的GME综合估计方法。CSI模型（common spatial patterns）是一种经典的模式识别算法，广泛应用于脑机接口、人体姿态识别等领域。GME（generalized
method of moments）是一种估计参数的方法，它使得最小化样本矩与理论矩之间的差异来估计参数。本文将两种算法进行结合，于是得到CSI模型参数的GME估计方法，并且对于该方法进行分析和探讨。
首先，本文介绍了CSI模型的构建方法以及基本原理。其次，在CSI模型的参数估计中，使用了GME方法。GME方法简单易懂，且在较小的样本情况下仍然能够得到较为准确的结果。而在实际应用中，CSI模型的参数较多，参数的估计往往会受到噪声的干扰，因此引入GME方法能够有效地抑制噪声的影响，得到更加准确的结果。同时，本文还提出了一种正则化方法来控制参数的数量和大小，以及一个加速算法来提高算法的效率。
最后，本文通过实验进行了验证，证明了所提出方法的有效性和优越性。实验结果表明，使用GME方法对CSI模型的参数进行估计，可以获得更加准确的结果，且可以有效地处理噪声的影响，实现了较高的准确度和稳定性。
关键词：CSI；GME；模式识别；参数估计
Introduction
In recent years, the CSI model has been widely used in
pattern recognition and machine learning. It is an effective
algorithm for feature extraction and dimensionality reduction,
which has been applied to brain-computer interface, human
