模式识别期末考试试卷

FMEA试卷答案----2586904d-6ea4-11ec-8cfc-7cb59b590d7d

fmea培训试题

单位名称：一年级

是非题（每题2分）正确t错误f

1T11F2F12F3T13F4F14F5F6T16T7T17F8T18T9F19T10T20T1。FMEA分析应在产品设计和工艺设计阶段进行。2.SFMEA是一种仅用于产品设计阶段的分析方法。

3．所谓潜在失效是指可能发生，但不一定发生的失效。4．评价潜在失效后果的指标是频度。5．设计fmea的关键日期不应超过预定的开始生产的日期。6．要降低失效的严重度级别，只能通过修改设计来实现。7．潜在失效模式可能引起高一级的系统、子系统的潜在失效。8．当建议措施被实施后，须简要记载具体的措施和生效日期。9．设计fmea一般由生产部门编制。10．当严重度高时，不论rpn取值如何，都应特别注意。11．设计fmea的开发时机一般是在设计确认之前。12．pfmea只分析生产过程的失效模式13．过程fmea的开发时机一般是在工艺流程确定之后，工艺文件形成之前。14．过程fmea只需要过程设计工程师的参与。15．fmea是一种预防质量问题发生的工具，仅在新品开发阶段进行。16.fmea是识别产品特殊特性的一种手段。17.fmea的格式是固定的不允许修改。

18.明确要求并监督安全和环境实施的政府机构也是FMEA考虑的客户之一。19.FMEA是风险管理的重要手段。

20.系统fmea的焦点是要确保组成系统的各子系统间的所有接口和交互作用以及该系统与车辆其他系统和顾客的接口都要覆盖。

一

二、选择题（每题2分）

1.与潜在失效原因/机制相关的评估指标为：（b）

a.（s）b.（o）c.（d）

2.过程FMEA的关键日期为：（c）

a.fmea的编制日期b.fmea的修订日期c.初次fmea应完成的日期

《大学计算机基础》课程 期末考试试卷

第 １ 页 共 11 页 学年第二学期期末考试卷 卷

课程《计算机文化基础》考试时间： 120 分钟

班级 姓名 学号

题 号 一 二 三 四 总分

得 分

评卷人

一、 填空题（将正确答案填在下表中相应题号下面，每空1分，共20分）

题 号 1 2 3 4

5

答 案

题 号 6 7 8 9

10

答 案

题 号 11 12 13 14 15

答 案

题 号 16 17 18 19 20

答 案

1. 1.被称为现代电子计算机之父的人叫做 。

2. 信息识别包括 、语音识别和图像识别等，通常采用“模式识别”的方法。

3. 计算机主机部分的大多数部件安装在主机箱内的 上，外部设备通过I/O接口与它相连。

4. 显示器上相邻像素的两个同色点的距离称为 。

5. 如果你在家里面，想操作办公室的计算机，可以使用 功能。。

6. 用户要求计算系统处理的一个计算问题称为一个 。

7. OA的中文含义是指 。

8. word 2010 中默认的字体是 。 《大学计算机基础》课程 期末考试试卷

第 ２ 页 共 11 页 9. 将下列十进制数转换成相应的二进制数。（68）10=（ ）2

10. 在Word2010中，当建立一个新文档时，默认的文档对齐格式为 。

11. IP地址采用分层命名方式，由网络地址和 两部分组成。

12. 所谓信息安全一般是指网络信息的保密性、 、可用性、真实性及可追究性。

北京市西城区2023—2024学年度第二学期期末试卷高二语文 第 1 页（共 10 页） 北京市西城区2023—2024学年度第二学期期末试卷

高二语文

2024.7

本试卷共10页，150分。考试时长150分钟。考生务必将答案写在答题卡上，在试卷上作答无效。考试结束后，将本试卷和答题卡一并交回。

一、本大题共6小题，共21分。

阅读下面材料，完成1-6题。

材料一

在可预见的未来，人类智能与机器智能将逐步融为一体。实现脑机智能融合的关键技术环节之一是实现人脑与机器之间的双向信息交互，即脑机接口技术。

脑机接口是一种测量中枢神经系统活动并将其转换为替代、恢复、增强、补充或改善中枢神经系统输出的系统，用以改变中枢神经系统与其外部/内部环境正在进行的交互。脑机接口通过采集不同脑功能区位置与不同深度的电信号，通过预处理、特征提取和模式识别，实现对大脑活动状态或意图的解码，并把大脑活动状态、解码结果、与外界通信或控制结果反馈给用户，进而调节大脑活动以获得更好的性能。可以说，脑机接口在计算机与生物脑之间建立了一条直接交流的信息通道。

根据脑信号采集的方式，脑机接口可分为侵入式、半侵入式和非侵入式三种技术路径。侵入式脑机接口通过手术将采集电极植入大脑皮层、硬脑膜外或硬脑膜下，直接记录神经元电活动，信号衰减小，信噪比高，但技术难度大，经济成本和安全风险较高。半侵入式脑机接口同样是通过手术植入电极，但电极处于颅腔内，未达到大脑皮层，虽采集到的信号相较于侵入式弱，但免疫反应和炎症反应发生率均较低，安全系数较高。非侵入式脑机接口通过附着在头皮上的穿戴设备测量大脑的电活动或代谢活动，无需手术，安全无创，但它受大脑容积导体效应的影响，信号衰减较大，易被噪声污染，信噪比低。

脑机接口是一个跨学科交叉研究领域。近年来，随着生命科学、医学科学、信息科学、材料科学等基础学科技术的持续进步，随着对医学及非医学领域脑机接口技术商业需求的不断增加，脑机接口技术进入了快速发展阶段，取得了很多突破性进展。2024年1月，美国马斯克的技术公司进行了首例侵入式脑机接口设备的人体移植。

1、模式识别系统的基本构成单元，并对各单元简要解释

• 数据获取：用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象

– 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

• 预处理单元：去噪声，提取有用信息，并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原

•

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

– 测量空间：原始数据组成的空间

– 特征空间：分类识别赖以进行的空间

– 模式表示：维数较高的测量空间->维数较低的特征空间

• 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

– 基本做法：在样本训练集基础上确定某个判决规则，使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小

2、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 例子见布置的作业题.

算法：

第一步：选K个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zK(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。

第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。

假设i=j时，}K,2,1i,)k(zxmin{)k(Dij，则)k(Sxj，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，Sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。

第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,K

求各聚类域中所包含样本的均值向量：

数据获取 特征提取和选择 预处理

分类决策 分类器设计

()1(1),1,2,,jjxSkjzkxjKN其中Nj为第j个聚类域Sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，可使如下聚类准则函数最小：

在这一步中要分别计算K个聚类中的样本均值向量，所以称之为K-均值算法。