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【全程方略】2015高中生物 2.1.2 植物细胞工程的实际应用课时达标 新人教版选修3

【全程方略】2015高中生物 2.1.2 植物细胞工程的实际应用课时达标 新人教版选修3
【全程方略】2015高中生物 2.1.2 植物细胞工程的实际应用课时达标 新人教版选修3

【全程方略】2015高中生物 2.1.2 植物细胞工程的实际应用课时达标新人教

版选修3

一、选择题

1.(2014·广州高二检测)某名贵花卉用种子繁殖会发生性状分离,为了防止性状分离并快速繁殖,可以利用该植物体的一部分器官或组织进行离体培养,发育成完整的植株。进行离体培养时不应采用该植物的()

A.芽尖

B.芽

C.叶片

D.花粉粒

【解析】选D。花粉粒是经过减数分裂形成的,减数分裂产生的配子会发生性状分离,所以不能用花粉粒。

2.下图为植物组织培养的基本过程,则制作人工种子,及生产治疗烫伤、割伤的药物——紫草素,应分别选用的编号是()

①②③④

A.④②

B.③②

C.③④

D.④③

【解析】选B。人工种子是利用植物组织培养产生的胚状体、不定芽等外包人工薄膜得到的种子;生产治疗烫伤、割伤的药物——紫草素,是经过细胞培养过程快速获得愈伤组织,从愈伤组织细胞中提取所需的细胞产物。

3.(2014·郑州高二检测)在下列各种育种方式中,与组织培养技术无关的是

()

A.利用花药离体培养得到单倍体植株

B.秋水仙素处理二倍体幼苗,获得四倍体植株

C.培育人工种子

D.通过体细胞杂交培养“番茄-马铃薯”杂种植株

【解析】选B。A项利用花药离体培养得到单倍体植株需要将花药进行组织培养,B项用秋水仙素处理二倍体幼苗时一般直接处理幼苗的幼芽,不需要植物组织培养,人工种子和体细胞杂交杂种植株的培育都需要进行组织培养。

4.(2014·杭州高二检测)下面为番茄植物组织培养过程的流程图解,以下相关叙述不正确的是()

A.脱分化发生在b步骤,形成愈伤组织,在此过程中植物激素发挥了重要作用

B.再分化发生在d步骤,是愈伤组织重新分化成根或芽等器官的过程

C.从叶组织块到种苗形成的过程说明番茄叶片细胞具有全能性

D.经该过程产生的人工种子属于无性繁殖

【解析】选B。由愈伤组织形成胚状体结构的过程叫再分化,发生在c过程,故B选项错。b过程是指植物组织形成愈伤组织的过程,叫脱分化;脱分化、再分化都是由培养基中不同激素及其浓度比决定的;植物组织培养技术的原理是植物细胞的全能性;植物组织培养属于无性繁殖的范畴。

【误区警示】植物组织培养应用的生殖方式并不都属于无性繁殖。如果离体培养的是体细胞,得到的植株和亲本完全相同,属于无性繁殖;如果离体培养的是生殖细胞,得到的植株是单倍体植株,则属于有性生殖。

5.下图所示是人工种子的结构简图,对其叙述不正确的是()

A.人工种子的胚乳中含有胚状体发育所需要的营养物质,还可以添加农药和植物激素

B.人工种子胚状体还未分化出胚芽、胚轴和胚根等结构

C.人工种子可以工业化生产,播种人工种子可节省大量粮食

D.人工种子的生产克服了季节的限制

【解析】选B。解答本题需要明确人工种子的概念。所谓人工种子,就是以植物组织培养得到的胚状体、不定芽、顶芽和腋芽等为材料,经人工薄膜包装得到的种子。人工种子在适宜的条件下能够萌发长成幼苗。可见,人工种子的胚状体已经分化出胚芽、胚轴、胚根等结构。

6.人们利用植物的微型繁殖技术来进行工厂化生产,这是利用了该项技术的哪些特点()

A.操作简单

B.使优良性状组合在一起

C.培育新的性状

D.高效性和保持种苗的优良遗传特性

【解析】选D。植物微型繁殖技术繁殖植物就是利用其优点:一是繁殖高效快速,二是能保持优良品种的遗传特性。植物微型繁殖技术的方法是植物的组织培养技术,是一种无性繁殖方式,后代与亲代性状相同,操作过程并不简单。

7.(2014·北京高二检测)下面的简式表示植物组织培养的大致过程,据此判断不正确的是()

①②③④

A.若①是不同植物体细胞融合的杂种细胞,则④可能出现不同植物的遗传特性

B.若①是花粉,则④是单倍体植株,经染色体加倍后可得到稳定遗传的品种

C.若①是人参细胞,对②进行扩大培养可提高细胞产物人参皂甙的产量

D.若①是具有杂种优势的农作物细胞,则用③进行直接繁育会发生性状分离

【解析】选D。不同植物体细胞融合的杂种细胞,经组织培养可表现两种生物的遗传性状。植物组织培养属于无性繁殖,不会发生性状分离。

8.(2014·天水高三检测)为获得纯合高蔓抗病番茄植株,采用了下图所示的方法,图中两对相对性状独立遗传,据图分析不正确的是()

A.过程①的自交代数越多,纯合高蔓抗病植株的比例越高

B.过程②可以取任一植株的花药作培养材料

C.过程③包括脱分化和再分化两个过程

D.图中筛选过程不改变抗病基因频率

【解析】选D。过程①多次自交和筛选,纯合高蔓抗病番茄植株的比例会增大,故A正确。过程②是花药离体培养,选用任一株F1的花粉均可,故B正确。过程③是植物组织培养获得植株的过程,包括脱分化和再分化两个阶段,故C正确。筛选纯合高蔓抗病番茄植株的实质是定向改变基因频率,使高蔓抗病基因的频率提高,故D错误。

9.某植物的基因型为AaBB,通过下列技术可以分别将其转变为以下基因型的植物:①AABB;②aB;③AaBBC;④AAaaBBBB。则以下排列正确的是()

A.诱变育种、转基因技术、花药离体培养、细胞融合

B.杂交育种、花药离体培养、转基因技术、多倍体育种

C.花药离体培养、诱变育种、多倍体育种、转基因技术

D.多倍体育种、花药离体培养、诱变育种、转基因技术

【解析】选B。某植物的基因型为AaBB,通过杂交育种可得到基因型为AABB的植物;培养基因型为aB 的花粉可得到基因型为aB的单倍体;将基因C转入细胞内可得到基因型为AaBBC的植物;用秋水仙素处理可得到基因型为AAaaBBBB的植物。

10.下列有关植物细胞工程应用的叙述,正确的是(多选)()

A.以根尖、茎尖为材料利用组织培养技术可获得抗病毒的新品种

B.利用组织培养技术获得人工种子,能保持亲本的性状

C.利用组织培养技术获得紫草素,实现了细胞产物的工厂化生产

D.利用植物体细胞杂交技术获得“萝卜-甘蓝”,克服了生物远缘杂交不亲和的障碍

【解题关键】本题综合考查植物细胞工程的应用,解答本题的关键是明确脱毒植株是指无病毒植株,而不是抗病毒的新品种。

【解析】选B、C、D。紫草素可以通过培养产生紫草素的细胞来实现;植物体细胞杂交的优势是克服远缘杂交不亲和的障碍;根尖和茎尖病毒极少,甚至无病毒,可获得脱毒植株,但并非抗病毒的新品种。

二、非选择题

11.(2014·宜昌高二检测)下图列举了几种植物的育种方式,请据图回答相关问题。

(1)甲育种方式称为。

(2)通过丁种方式可以获得脱毒苗,培养过程中c常常取用茎尖的原因是。

(3)乙方式处理植物的愈伤组织能获得较好效果,原因是

(4)丙方式将外源目的基因导入受体植物细胞,最常采用的方法是。在通过丙方式获得转基因植株的过程中,核心步骤是。

【解析】本题主要考查植物体细胞杂交、诱变育种和基因工程育种,其中诱变育种和基因工程育种都属于作物新品种的培育方法。

(1)由a、b两种细胞通过一定的技术手段获得c,属于植物体细胞杂交,能克服远缘杂交不亲和的障碍。

(2)植物分生区附近(如茎尖)的病毒极少,甚至没有病毒,因此常用茎尖进行组织培养获得脱毒苗。

(3)愈伤组织细胞一直处于不断的分生状态,容易受到培养条件和外界压力(如射线、化学物质等)的影响而发生突变。

(4)将外源基因导入受体植物细胞的方法,最常用的是农杆菌转化法。

答案:(1)植物体细胞杂交

(2)茎尖不带病毒或很少被病毒感染

(3)愈伤组织细胞处于不断的分生状态,易受到培养条件和外界压力的影响而产生突变

(4)农杆菌转化法基因表达载体的构建

【互动探究】

(1)丁过程中需要用到哪些激素?

提示:生长素和细胞分裂素。

(2)丁过程存在基因重组吗?

提示:不存在。基因重组发生在减数分裂过程中,丁过程进行的是有丝分裂。

12.下图为几种育种方法示意图,据图回答:

(1)①④方向所示的途径表示育种方法,⑦过程所示的育种方法叫。

(2)②过程中常用的方法是,③⑦过程中最常采用的药剂是。

(3)⑤过程发生在生物个体发育的时期,但是一般发生在细胞中才具有遗传性。

(4)⑧→⑩的过程中涉及的生物技术有。

(5)植物体细胞杂交技术解决了育种过程中的

问题。

【解析】本题中通过①④过程获得新品种的方法是杂交育种;①②③过程是单倍体育种;⑤⑥过程是诱变育种;⑦过程是多倍体育种;⑧⑨⑩过程是利用植物体细胞杂交技术和植物组织培养技术得到人工种子的育种方法。③⑦过程都要诱导染色体数目加倍,最常用的药剂是秋水仙素;⑤过程是基因突变,它发生在生物个体发育的各个时期,一般发生在生殖细胞中才具有遗传性;体细胞杂交技术解决了育种过程中远缘杂交不亲和的问题。

答案:(1)杂交多倍体育种

(2)花药离体培养秋水仙素

(3)任何生殖

(4)植物体细胞杂交技术、植物组织培养技术

(5)远缘杂交不亲和(或生殖隔离)

13.(2013·宿迁高二检测)美国科学家将胡萝卜韧皮部的单个细胞培养成完整植株,如下图所示,请回答:

(1)科学家所用的胡萝卜韧皮部的细胞,在正常生物体内能否进行有丝分裂?说明原因。

(2)离体的韧皮部细胞在一定条件下,通过和形成的许多植株的特点是。

(3)此实验证明了高度分化的植物细胞仍有发育成完整植株的能力,即具有,高度分化的细胞具有此特性是由于。

根据上表分析说明,组织培养的条件是:

(5)试简要说明组织培养技术的优点以及这一技术在实践中的具体应用(举例)。

【解析】(1)在生物体内已经高度分化的细胞不再具有分裂能力。

(2)(3)胡萝卜韧皮部细胞为体细胞,其细胞核内含有其生长发育所需要的全套遗传信息。离体韧皮部细胞在一定条件下经过脱分化和再分化,最终发育成完整植株。由于该繁殖方式为无性繁殖,因而形成的后代植株性状相似。

(4)根据表中不同组织的培养所需的物质和条件可以看出:组织培养的培养基中一般都含有维持植物组织正常生长和发育的物质(有机物和无机物),如蔗糖、大量元素和微量元素等;不同功能的培养基中还必须含有不同种类和浓度的植物激素;同时因为培养的目的不同,培养的外界条件(光照和温度等)也不同。(5)该项技术属于无性繁殖范畴,不但能保持亲本的优良性状,而且取材少、培养周期短、繁殖率高、便于自动化管理等。

答案:(1)不能,因为植物韧皮部的细胞已经高度分化,在正常植物体内不再分裂

(2)脱分化再分化彼此性状极为相似

(3)全能性这些植物细胞的细胞核中含有保持本物种遗传特性所需要的全套遗传信息

(4)①培养基应含有维持植物组织正常生长和发育的有机物和无机物;

②必须含有不同种类和浓度的植物激素;

③根据选取的材料,选择适宜的外界条件

(5)①优点:取材少、培养周期短、繁殖率高,而且便于自动化管理。

②应用:快速繁殖花卉和果树,培育无病毒植物,生产药物、食品添加剂,制造人工种子等。

14.紫草素是紫草细胞的代谢产物,可以作为生产治疗烫伤药物的原料。可应用植物组织培养技术,在生物反应器中,通过培养紫草细胞而生产紫草素,下图记录了生物反应器中紫草细胞产量、紫草素产量随培养时间发生变化的情况。

(1)在生产前,需先加入紫草细胞作为反应器中的“种子”,这些“种子”是应用组织培养技术,将紫草叶肉细胞经过而获得的。这项技术的理论基础是。

(2)从图中可以看出,反应器中紫草细胞的生长呈现增长规律,影响紫草素产量的因素是和。

(3)在培养过程中,要不断通入无菌空气并且进行搅拌的目的是

和。

【解析】由于紫草素是从大量培养的紫草愈伤组织细胞中提取的,所以通过植物组织培养可得到紫草素,此过程利用了细胞的全能性。开始时紫草细胞生长较慢,经过适应期后,数量增加,但是后期由于受到生活条件(如营养、空间等)的限制,细胞数目保持稳定。

答案:(1)脱分化(或脱分化形成愈伤组织)细胞的全能性

(2)S型细胞数量细胞所处的生长期

(3)保证氧气供应充足使细胞与培养液充分接触

15.(能力挑战题)转基因抗病香蕉的培育过程如下图所示。图中PstⅠ、SmaⅠ、EcoRⅠ、ApaⅠ等为限制酶,质粒和抗病基因上的箭头表示限制酶的切割位点。下图表示四种限制酶的识别序列及酶切位点。

GGGCC C

(1)若要获得抗病基因,能否用限制酶SmaⅠ对图中对应的位点进行切割?,说明理由:。

要获得含抗病基因的重组质粒能否用PstⅠ、ApaⅠ限制酶切割质粒?。

(2)卡那霉素会抑制香蕉愈伤组织细胞的生长。欲利用含卡那霉素的培养基筛选已导入抗病基因的香蕉细胞,重组质粒中应含有基因,作为标记基因。

(3)②③阶段是否可使用同种培养基?;

理由是。

(4)④阶段是否可使用不添加植物激素的培养基?;理由是

【解析】图示为转基因抗病香蕉培育过程。(1)由PstⅠ、SmaⅠ、EcoRⅠ、ApaⅠ等限制酶识别序列及酶切位点可知,要获得抗病基因不能用SmaⅠ切割,因为会破坏抗病基因的结构;要获得含抗病基因的重组质粒,不能用PstⅠ、ApaⅠ切割质粒,应选用限制酶PstⅠ、EcoRⅠ。(2)质粒上标记基因的作用是筛选含抗病基因的香蕉细胞,若培养基上含卡那霉素,那么重组质粒中应含有抗卡那霉素基因。(3)①→②为脱分化,

②→③为再分化,培养阶段不同,不可使用同种培养基,原因是培养基中生长素和细胞分裂素的比值不同。

(4)④阶段为植物组织培养技术获得的试管苗,可移栽到土壤中或使用不添加植物激素的培养基,因为芽能产生生长素,促进根的生长。

答案:(1)不能对SmaⅠ位点进行切割破坏了抗病基因的结构不能(2)抗卡那霉素

(3)不能2个阶段培养基中生长素与细胞分裂素的比值不同

(4)可以芽能产生生长素,促进根的生长

2015秋季学期信息期末考试试题讲解

2015年秋季学期高一年级信息技术期末测试试卷 (总分100分,时间:90分) 一、单项选择题(本大题共60小题,每小题1分,共60分。温馨提示:请在答题卡上作答, 在本试题上作答无效。) 1.下列选项中,属于信息载体的是 A.数学课本B.高考成绩C.上课铃声D.电视新闻 2.下列选项中,属于信息的是 A.起床铃声B.电视机C.体温计D.人民日报 3.“明修栈道,暗渡陈仓”主要体现信息具有 A.共享性B.时效性C.真伪性D.价值性 4.在人类社会发展历史上经历了五次信息技术革命。第五次信息技术革命将人类社会推进到了数字化的信息时代,其中最主要的表现是 A.语言的产生和使用B.文字的发明和使用 C.电报电话的发明和应用D.计算机技术与现代通信技术的普及应用 5.利用计算机模拟汽车碰撞的全过程,采用的是 A.虚拟现实技术B.语音合成技术C.智能代理技术D.传感交互技术 6.下列选项中,属于计算机输出设备的是 A.键盘B.鼠标C.扫描仪D.显示器 7.在中文标点符号状态下,要输入“、”(顿号),在键盘上应按的键是 A.B.C.D. 8.在网址https://www.sodocs.net/doc/097476124.html,中,“http://”指的是 A.邮件协议B.网际协议C.文件传输协议D.超文本传输协议9.利用电子表格对校运会中的各项比赛成绩进行汇总并排名,这属于信息加工一般过程的()阶段。 A.记录信息B.加工信息C.发布信息D.存储信息 10.张晓在做“壮族文化”研究性学习时,有些数据不完整,他决定通过上网去查找。他的这个决定属于信息获取四个环节当中的 A.评价信息B.选择信息来源 C.定位信息需求D.确定信息获取方法并获取信息 11.小李收到了一条手机短信“……您获得了10万元大奖,请速汇1500元手续费至账号xxxxx……”。针对这条信息,以下做法较为妥当的是: A.不要轻信来历不明的信息B.直接拨打对方电话进行咨询 C.马上回复短信辱骂骗子D.按短信要求将钱汇入指定帐号 12.教师利用博客收集同学们对课后思考题的看法,该信息的来源属于()。 A.文献型信息源B.电子型信息源C.实物型信息源D.口头型信息源13.下列选项中,属于电子型信息源的是 A.报纸B.朋友C.动物园D.因特网 14.在Word中,选定一行文字,按Delete键后 A.选定行的文字被删除B.选定行的文字被保存 C.选定行的文字被复制D.选定行的文字被撤销

人工智能期末试题及答案完整版

xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷 考试课程:《人工智能》考核类型:考试A卷 考试形式:开卷出卷教师: 考试专业:考试班级: 一单项选择题(每小题2分,共10分) 1.首次提出“人工智能”是在(D )年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A:计算机表示法B:“与/或”图表示法 C:状态空间表示法D:产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A:不确定性知识是不可以精确表示的 B:专家知识通常属于不确定性知识 C:不确定性知识是经过处理过的知识 D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫,S0是入口,S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A:s0-s4-s5-s6-s9-sg B:s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C:s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题(每空2分,共20分) 1.目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合,初始状态集合S 、操作符集合F以及目标

状态集合G 。 3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。 三名称解释(每词4分,共20分) 人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘 答:(1)人工智能 人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等 (2)专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 (3)遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法,它能以解空间的多点充分搜索,运用基因算法,反复交叉,以突变方式的操作,模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性,其特点是操作性强,并能同时避免陷入局部极小点,使问题快速地全局收敛,是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW),可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路,特别是GA独特的全局优化性能,使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥,为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW,解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 (4)机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎 (5)数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的

【模式识别】期末考试复习资料

题型: 1.填空题5题 填空题 2.名词解释4题 3.问答题4题 4.计算作图题3题 5.综合计算题1题 备注1:没有整理第一章和第六章,老师说不考的 备注2:非线性判别函数相关概念P69 概率相关定义、性质、公式P83以后 最小错误率贝叶斯决策公式P85 最小风险贝叶斯P86 正态贝叶斯P90 综合计算有可能是第六次作业 一、填空题 物以类聚人以群分体现的是聚类分析的基本思想。 模式识别分类:1.从实现方法来分模式识别分为监督分类和非监督分类;2.从理论上来分,有统计模式识别,统计模式识别,模糊模式识别,神经网络模式识别法 聚类分析是按照不同对象之间的差异,根据距离函数的规律做模式分类的。 模式的特性:可观察性、可区分性、相似性 模式识别的任务:一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,二是如何用计算机实现模式识别的理论和方法。 计算机的发展方向:1.神经网络计算机--模拟人的大脑思维;2.生物计算机--运用生物工程技术、蛋白分子作芯片; 3.光计算机--用光作为信息载体,通过对光的处理来完成对信息的处理。 训练学习方法:监督学习、无监督学习(无先验知识,甚至类别数也未知)。 统计模式识别有:1.聚类分析法(非监督);2.判决函数法/几何分类法(监督);3.基于统计决策的概率分类法 - 以模式集在特征空间中分布的类概率密度函数为基础,对总体特征进行研究,以取得分类的方法 数据的标准化目的:消除各个分量之间数值范围大小对算法的影响 模式识别系统的基本构成:书P7 聚类过程遵循的基本步骤:特征选择;近邻测度;聚类准则;聚类算法;结果验证;结果判定。 相似测度基础:以两矢量的方向是否相近作为考虑的基础,矢量长度并不重要。 确定聚类准则的两种方式:阈值准则,函数准则 基于距离阈值的聚类算法——分解聚类:近邻聚类法;最大最小距离聚类法 类间距离计算准则:1)最短距离法2)最长距离法3)中间距离法4)重心法5)类平均距离法6)离差平方和法P24 系统聚类法——合并的思想 用于随机模式分类识别的方法,通常称为贝叶斯判决。 BAYES 决策常用的准则:最小错误率;最小风险 错误率的计算或估计方法:①按理论公式计算;②计算错误率上界;③实验估计。

模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案(20210221222717)

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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。样本小时误差难控制,存储所有样本,需要较大存储空间,对于大样本的计算量大。(2)贝叶斯决策法 贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法,是决策者在处理 风险型问题时常常使用的方法。 优缺点:由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的,因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设,然后进一步对期望值进行分析,由于此概率并不能证实其客观性,故往往是主观的和人为的概率,本身带有一定的风险性和不肯定性。虽然用期望的大小进行判断有一些风险,但仍可以认为贝叶斯决策是一种兼科学性和实效性于一身的比较完善的用于解决风险型决策问题的方法,在实际中能够广泛应

2015模式识别期末考试

2015模式识别期末考试

一:问答 1. 什么是模式? 通过对具体个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式。模式所指的不是事物本身,而是我们从事物中获得的信息。 2. 模式识别系统主要由哪些部分组成? 信息获取,预处理,特征提取与选择,分类决策,后处理。 3. 最小错误率贝叶斯分类器设计过程? 答:根据训练数据求出先验概率 类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率 如果输入待测样本X ,计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 4. 怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布? 答:假设各属性独立,P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn |ωi) = P(x1| ωi) P(x2|ωi)… P(xn|ωi) 2 ,1),(=i w P i 2 ,1),|(=i w x p i ∑== 2 1 ) ()|() ()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P

后验概率:P(ωi|x) = P(ωi) P(x1|ωi) P(x2|ωi)… P(xn|ωi) 类别清晰的直接分类算,如果是数据连续的,假设属性服从正态分布,算出每个类的均值方差,最后得到类条件概率分布。 均值: ∑==m i xi m x mean 1 1)( 方差: 2 )^(11)var(1 ∑=--=m i x xi m x 二:解答 1.设有如下三类模式样本集ω1,ω2和ω3,其先验概率相等,求Sw 和Sb ω1:{(1 0)T , (2 0) T , (1 1) T } ω2:{(-1 0)T , (0 1) T , (-1 1) T } ω3:{(-1 -1)T , (0 -1) T , (0 -2) T } 答:由于三类样本集的先验概率相等,则概率均为 1/3。 多类情况的类内散度矩阵,可写成各类的类内散布矩阵的先验概率的加权和,即: ∑∑===--=c i i i T i i c i i w C m x m x E P S 1 1 }|))(({)(ωω 其中Ci 是第i 类的协方差矩阵。其中 ??? ?? ? ??=31341m , ??? ?? ? ??=323 2-2m , ??? ?? ? ??=34-3 1-3m

【模式识别】期末考试试卷02

《模式识别》期末考试试题( A ) 一、填空题( 15 个空,每空 2 分,共 30 分) 1 .基于机器学习的模式识别系统通常由两个过程组成 , 即( )和分类判决。 2 .统计模式识别把观察对象表达为一个随机向量 (即特征向量 ), 将 ( ) 表达为由有穷或无穷个具有相似数值特性的 模式组成的集合。 3 .特征一般有两种表达方法 : (1)将特征表达为 ( ); (2)将特征表达为基元。 4 .特征提取是指采用变换或映射实现由模式测量空间向 ( )的转变。 5 .同一类模式类样本的分布比较集中,没有或临界样本很少,这样的模式类称为 ( )。 6 .加权空间的所有 ( )都通过坐标原点。 7.线性多类判别: 若每两个模式类间可用判别平面分开, 在这种情况下, M 类有 ( )个判别函数 ,存在有不确定 区域。 8 .当取 ( )损失函数时 , 最小风险贝叶斯判决准则等价于最大后验概率判决准则。 9.Neyman-Pearson 决策的基本思想是 ( )某一错误率,同时追求另一错误率最小。 10.聚类 /集群:用事先不知样本的类别,而利用样本的先验知识来构造分类器属于 ( )学习。 11.相似性测度、 ( )和聚类算法称为聚类分析的三要素。 12. K/C 均值算法使用的聚类准则函数是 ( )准则,通过反复迭代优化聚类结果,使所有样本到各自所属类别的中 心的距离平方和达到最小。 13.根据神经元的不同连接方式,可将神经网络分为分层网络和相互连接型网络两大类。其中分层网络可细分为前向网 络、具有反馈的前向网络和 ( )三种互连方式。 14.神经网络的特性及能力主要取决于 ( )及学习方法。 15. BP 神经网络是采用误差反向传播算法的多层前向网络,其中,神经元的传输函数为 是一种 ( )映射关系。 二、简答题( 2 题,每小题 10 分,共 20 分) S 型函数,网络的输入和输出 1.简述有监督分类方法和无监督分类方法的主要区别。 1 1/ 2 2.已知一组数据的协方差矩阵为 ,试问: 1/2 1 (1) 协方差矩阵中各元素的含义是什么? (2) K-L 变换的最佳准则是什么? (3) 为什么说经 K-L 变换后消除了各分量之间的相关性? 三、计算题(2 题,每小题 13 分,共 26 分 ) 1.设有两类样本,两类样本的类内离散度矩阵分别为 S 1 1/ 2 , S 1 1/ 2 ,各类样本均值分别为 1 1/ 2 1 2 1/ 2 1 T T μ1 2 0 和 μ2 2 2 ,试用 Fisher 准则求其决策面方程。 2.设有两类正态分布的样本集,第一类均值 μ1 T 1 1/ 2 T 20,方差 1 1/ 2 ,第二类均值 μ2 22,方差 1 1 1/ 2 p( 2 ) 。试按最小错误率 Bayes 决策求两类的分界面。 2 1/ 2 ,先验概率 p( 1 ) 1

模式识别期末试题

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) 9、影响层次聚类算法结果的主要因素有(计算模式距离的测度、(聚类准则、类间距离门限、预定的 类别数目))。 10、欧式距离具有( 1、2 );马式距离具有(1、2、3、4 )。 (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 11、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。)。 12、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。

2015模式识别期末考试

一:问答 1. 什么是模式? 通过对具体个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式。模式所指的不是事物本身,而是我们从事物中获得的信息。 2. 模式识别系统主要由哪些部分组成? 信息获取,预处理,特征提取与选择,分类决策,后处理。 3. 最小错误率贝叶斯分类器设计过程? 答:根据训练数据求出先验概率 类条件概率分布 利用贝叶斯公式得到后验概率 如果输入待测样本X ,计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。 4. 怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布? 答:假设各属性独立,P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn |ωi) = P(x1| ωi) P(x2|ωi)… P(xn|ωi) 后验概率:P(ωi|x) = P(ωi) P(x1|ωi) P(x2|ωi)… P(xn|ωi) 类别清晰的直接分类算,如果是数据连续的,假设属性服从正态分布,算出每个类的均值方差,最后得到类条件概率分布。 均值:∑==m i xi m x mean 1 1)( 方差:2)^(11)var(1∑=--=m i x xi m x 二:解答 1.设有如下三类模式样本集ω1,ω2和ω3,其先验概率相等,求Sw 和Sb ω1:{(1 0)T , (2 0) T , (1 1) T } ω2:{(-1 0)T , (0 1) T , (-1 1) T } ω3:{(-1 -1)T , (0 -1) T , (0 -2) T } 答:由于三类样本集的先验概率相等,则概率均为 1/3。 多类情况的类内散度矩阵,可写成各类的类内散布矩阵的先验概率的加权和,即: ∑∑===--=c i i i T i i c i i w C m x m x E P S 1 1 }|))(({)(ωω 其中Ci 是第i 类的协方差矩阵。其中?????? ??=31341m ,?? ???? ??=3232-2m ,??? ?? ? ??=34-31-3m 则 =++=321S w w w w S S S ??? ? ??=???? ??+???? ??+???? ??2/3 1/9-1/9- 2/32/3 1/3-1/3- 2/3312/3 1/31/3 2/3312/3 1/3-1/3- 2/331 类间散布矩阵常写成:T i i c i i b m m m m P S ))(()(001 --= ∑=ω 其中,0m 为多类模式(如共有c 类)分布的总体均值向量,即: 2,1),(=i w P i 2 ,1),|(=i w x p i ∑==21 )()|() ()|()|(j j j i i i w P w x P w P w x P x w P

最新模式识别试题答案

模 式 识 别 非 学 位 课 考 试 试 题 考试科目: 模式识别 考试时间 考生姓名: 考生学号 任课教师 考试成绩 一、简答题(每题6分,12题共72分): 1、 监督学习和非监督学习有什么区别? 参考答案:当训练样本的类别信息已知时进行的分类器训练称为监督学习,或者由教师示范的学习;否则称为非监督学习或者无教师监督的学习。 2、 你如何理解特征空间?表示样本有哪些常见方法? 参考答案:由利用某些特征描述的所有样本组成的集合称为特征空间或者样本空间,特征空间的维数是描述样本的特征数量。描述样本的常见方法:矢量、矩阵、列表等。 3、 什么是分类器?有哪些常见的分类器? 参考答案:将特征空中的样本以某种方式区分开来的算法、结构等。例如:贝叶斯分类器、神经网络等。 4、 进行模式识别在选择特征时应该注意哪些问题? 参考答案:特征要能反映样本的本质;特征不能太少,也不能太多;要注意量纲。 5、 聚类分析中,有哪些常见的表示样本相似性的方法? 参考答案:距离测度、相似测度和匹配测度。距离测度例如欧氏距离、绝对值距离、明氏距离、马氏距离等。相似测度有角度相似系数、相关系数、指数相似系数等。 6、 你怎么理解聚类准则? 参考答案:包括类内聚类准则、类间距离准则、类内类间距离准则、模式与类核的距离的准则函数等。准则函数就是衡量聚类效果的一种准则,当这种准则满足一定要求时,就可以说聚类达到了预期目的。不同的准则函数会有不同的聚类结果。 7、 一种类的定义是:集合S 中的元素x i 和x j 间的距离d ij 满足下面公式: ∑∑∈∈≤-S x S x ij i j h d k k )1(1,d ij ≤ r ,其中k 是S 中元素的个数,称S 对于阈值h ,r 组成一类。请说明,该定义适合于解决哪一种样本分布的聚类? 参考答案:即类内所有个体之间的平均距离小于h ,单个距离最大不超过r ,显然该定义适合团簇集中分布的样本类别。 8、 贝叶斯决策理论中,参数估计和非参数估计有什么区别? 参考答案:参数估计就是已知样本分布的概型,通过训练样本确定概型中的一些参数;非参数估计就是未知样本分布概型,利用Parzen 窗等方法确定样本的概率密度分布规律。 9、 基于风险的统计贝叶斯决策理论中,计算代价[λij ]矩阵的理论依据是什么?假设这个矩阵是 M ?N ,M 和N 取决于哪些因素?

人工智能期末试题及答案完整版(最新)

一单项选择题(每小题2分,共10分) 1.首次提出“人工智能”是在(D )年 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:B A.专家系统、自动规划 B. 专家系统、机器学习 C. 机器学习、智能控制 D. 机器学习、自然语言理解 3. 下列不是知识表示法的是 A 。 A:计算机表示法B:“与/或”图表示法 C:状态空间表示法D:产生式规则表示法 4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。 A:不确定性知识是不可以精确表示的 B:专家知识通常属于不确定性知识 C:不确定性知识是经过处理过的知识 D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。 5. 下图是一个迷宫,S0是入口,S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg的状态树。根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。 A:s0-s4-s5-s6-s9-sg B:s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sg C:s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题(每空2分,共20分) 1.目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、进化主义和连接主义。 2. 问题的状态空间包含三种说明的集合,初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。 3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。 4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。 5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确 定性。

模式识别期末考试

问答 1. 什么是模式? 通过对具体个别事物进行观测所得到的具有时间和空间分布的信息称为模式。 模式所指 的不是事物本身,而是我们从事物中获得的信息。 2. 模式识别系统主要由哪些部分组成? 信息获取,预处理,特征提取与选择,分类决策,后处理。 3. 最小错误率贝叶斯分类器设计过程? 答:根据训练数据求出先验概率 P ( w i ), i 类条件概率分布 p ( x | w i ), i 1, 2 利用贝叶斯公式得到后验概率 P (w i | x) P(x |w j )P(w j ) 如果输入待测样本 X ,计算 X 的后验概率根据后 验j 概1 率大小进行分类决策分析。 4. 怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布? 答:假设各属性独立, P(x| ωi) =P(x1, x2, ?, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi) ? P(xn| ωi) 后验概率: P(ωi|x) = P( ωi) P(x1| ωi) P(x2| ωi) ? P(xn| ωi) 类别清晰的直接分类算,如果是数据连续的,假设属性服从正态分布,算出每个类的均 值方差,最后得到类条件概率分布。 1 m 1 m 均值: mean(x) 1 xi 方差: var( x) 1 (xi x)^2 m i 1 m 1 i 1 二:解答 1. 设有如下三类模式样本集 ω1,ω2和ω3,其先验概率相等, 求 Sw 和 Sb ω1: {(1 0) T , (2 0) T , (1 1) T } ω2: {(-1 0) T , (0 1) T , (-1 1) T } ω3: {(-1 -1) T , (0 -1) T , (0 -2) T } 答:由于三类样本集的先验概率相等,则概率均为 1/3 。 多类情况的类内散度矩阵,可写成各类的类内散布矩阵的先验概率的加权和,即: S w c P( i1 i )E{(x m i )(x c m i )T | i } C i i1 4 2 - 1 其Ci 是第 i 类的协方差矩其中 3, - 3 , -3 m 1 m 2 m 3 1 1 23 4 3 3 -3 则 1 2/3 -1/3 1 2/3 1/3 1 2/3 -1/3 2/3 -1/9 S w S w1 S w2 S w3 3 -2/3 3 1/3 2/3 3 -1/3 2/3 -2/3 c 类间散布矩阵常写成: S b P( i )(m i m 0 )(m i m 0)T i1 1,2 P(x |w i )P(w i ) 2

2015模式识别期末考试.docx

2015 模式识别期末考试

一:答 1.什么是模式? 通具体个事物行所得到的具有 P ( w i), i 1 , 2 和空分布的信息称模式。模式所指的 p ( x | w i ), i 1 , 2P ( x | w i ) P ( w i ) P ( w i| x )2信 不是事物本身,而是我从事物中 j得的j P ( x | w ) P ( w ) j 1 息。 2.模式系主要由哪些部分成? 信息取,理,特征提取与,分决策,后理。 3.最小率叶斯分器程?答:根据 数据求出先概率 条件概率分布 利用叶斯公式得到后概率 如果入待本 X,算 X 的后概率根据后概率大小行分决策分析。 4.怎利用朴素叶斯方法得各个属性的条件概率分布? 答:假各属性独立, P(x| ωi) =P(x1, x2, xn | ωi)= P(x1|ωi)P(x2| ωi) P(xn| ωi)?,?

后概率:P(ωi|x)= P(ωi) P(x1| ωi) P(x2| ωi) ? P(xn| ωi) 清晰的直接分算,如果是数据的,假属性服从正分布,算出每个的均方差,最后得到条件概率分布。 1m1m 均: mean(x)xi方差:var( x) m ( xi x)^ 2 m i 1 1 i 1 二:解答 1.有如下三模式本集ω1,ω2 和ω3, 其先概率相等,求Sw和 Sb ω1:{(1 0)T, (2 0)T, (1 1)T} ω2:{(-1 0)T, (0 1)T, (-1 1)T} ω3:{(-1 -1)T, (0 -1)T, (0 -2)T} 答:由于三本集的先概率相等,概率均 1/3 。 多情况的内散度矩,可写成各的内散布矩的先概率的加和,即: c c S w P(i )E{ ( x m i)( x m i )T|i }C i i 1i 1 其中 Ci 是第 i 的方差矩。其中m34, 11 3 -2 , m3 - 1 m233 2-4 33

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