模式识别期末试题2012

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？

小学英语2012—2013学年第一学期期末检测试卷

小学英语2012—2013学年第一学期期末检测试卷 学校：年级：姓名： （考试时间：60分钟满分100分） 题号一二三四五六七总分 得分 一、选出不同类的单词。（10分） ( )1 .A.breakfast B. soup C.lunch D.supper ( )2. A.tired B.meal C.angry D.happy ( )3. A.forget B.remember C.collect D.vegetable ( )4. A.long B.thick C.short D.raincoat ( )5. A.hobby B.jelly C.lollipop D.nut ( )6. A.math B.class C. Chinese D. music ( )7. A.clap B.ring C. wink D.fold ( )8. A.rabbit B.bird C.apple D. elephant ( )9. A.can B.may C,must D.do ( )10 A.how B.who C.what D.is 二、根据句意，用所给词的适当形式填空。（10分） 1. I ______ a new raincoat , Jason ________ a new pet.(have) 2.There are some ___________ on the table .(glass) 3. Does Happy have ___________ dogs? (some) 4.She’s ______________ the wi ndows and doors.(clean) 5.Happy and Jason like _______________.(run)

【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。

模式识别试题

一、试问“模式”与“模式类”的含义。如果一位姓王的先生是位老年人，试问“王先生”和“老头”谁是模式，谁是模式类？ 二、试说明Mahalanobis距离平方的定义，到某点的Mahalanobis距离平方为常数的轨迹的几何意义，它与欧氏距离的区别与联系。 三、试说明用监督学习与非监督学习两种方法对道路图像中道路区域的划分的基本做法，以说明这两种学习方法的定义与它们间的区别。 四、试述动态聚类与分级聚类这两种方法的原理与不同。 五、如果观察一个时序信号时在离散时刻序列得到的观察量序列表示为，而该时序信号的内在状态序列表示成。如果计算在给定O条件下出现S的概 率，试问此概率是何种概率。如果从观察序列来估计状态序列的最大似然估计，这与Bayes 决策中基于最小错误率的决策有什么关系。 六、已知一组数据的协方差矩阵为，试问 1．协方差矩阵中各元素的含义。 2．求该数组的两个主分量。 3．主分量分析或称K-L变换，它的最佳准则是什么？ 4．为什么说经主分量分析后，消除了各分量之间的相关性。 七、试说明以下问题求解是基于监督学习或是非监督学习： 1. 求数据集的主分量非 2. 汉字识别有 3. 自组织特征映射非 4. CT图像的分割非 八、试列举线性分类器中最著名的三种最佳准则以及它们各自的原理。 九、在一两维特征空间，两类决策域由两条直线H1和H2分界， 其中 而包含H1与H2的锐角部分为第一类，其余为第二类。 试求： 1．用一双层感知器构造该分类器 2．用凹函数的并构造该分类器 十、设有两类正态分布的样本基于最小错误率的贝叶斯决策分界面，分别为X2=0，以及X1=3，其中两类的协方差矩阵，先验概率相等，并且有， 。 试求：以及。

2012学期上学期《软件形式化方法》期末考试试题

学习中心 姓名学号 西安电子科技大学网络教育 2012学年上学期 《软件形式化方法》期末考试试题 （综合大作业） 考试说明： 1．大作业于2012年06月09日下发，2012年06月23日交回。 2．试题必须独立完成，如发现抄袭、雷同均按零分计。 3．试题须手写完成，卷面字迹工整，不能提交打印稿。 一填空题（每空2分，合计30分） 1. 现代软件工程的软件定义包括、和。 2. 软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重的问题，其产生的原因主要包括：、、、；其本质特征是软件的和。 3. 模式是Z语言规格中一个重要的元素，模式是由、和 组成。 4. 形式化方法研究如何把（具有清晰数学基础的）严格性（描述形式、技术和过程等）融入软件开发的各个阶段；包括形式化规格、和三种活动，在软件开发的形式化规格中包含的三种规格为、和。 二有限状态机（10分） 对于图中所示有限状态机的状态转移图，给出其关系矩阵和状态转移表。

三Petri网（10分） 对图中所示Petri网进行化简。 四进程代数（10分） （1）计算进程PHONE的迹 PHONE = ring → answer → hungup→ STOP （2）给出迹投影结果 ↑{start, ask, end}五命题和逻辑演算（每题10分合计20分） （1）P∧(Q?R)├(P∧Q) ?(P∧R) （2）├ (?x)(P(X) →(?Y)P(Y)) 六时态逻辑（每题10分合计20分） 对于图中所示的Kripke结构，利用标号算法对公式进行模型检验。 （1）E((p ∧r)?p) （2）A(p?q) = ?E(?(p?q))

模式识别复习重点总结

1.什么是模式及模式识别？模式识别的应用领域主要有哪些？ 模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域：（1）字符识别；（2） 医疗诊断；（3）遥感； (4）指纹识别 脸形识别；（5）检测污染分析，大气，水源，环境监测； （6）自动检测；（7 ）语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； （8）军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么？ （1） 信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息； （2） 预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图 象处理； （3） 特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类 本质的特征； （4） 分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规 则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标准库； （5） 分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。 3.模式识别的基本问题有哪些？ （1）模式(样本)表示方法：（a ）向量表示；（b ）矩阵表示；（c ）几何表示；（4）基元(链码)表示； （2）模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才能很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集 （3）相似与分类；(a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 (b) 用各种距离表示相似性 （4）特征的生成:特征包括：(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化；(b)方差标准化 4．线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二维情况：（a ）判别函数： ( ) （b ）判别边界：g(x)=0; （c n 维情况：（a ）判别函数： 也可表示为： 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量为参数，21,x x w 12211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(为增值模式向量。 ，＝为增值权向量，T n n T n n x x x x X w w w w W )1,...,,(),,...,,(21121+=+

中科院-模式识别考题总结(详细答案)

1.简述模式的概念及其直观特性，模式识别的分类，有哪几种方法。（6’） 答（1）：什么是模式？广义地说，存在于时间和空间中可观察的物体，如果我们可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。 模式所指的不是事物本身，而是从事物获得的信息，因此，模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。 模式的直观特性：可观察性；可区分性；相似性。 答（2）：模式识别的分类： 假说的两种获得方法（模式识别进行学习的两种方法）： ●监督学习、概念驱动或归纳假说； ●非监督学习、数据驱动或演绎假说。 模式分类的主要方法： ●数据聚类：用某种相似性度量的方法将原始数据组织成有意义的和有用的各种数据 集。是一种非监督学习的方法，解决方案是数据驱动的。 ●统计分类：基于概率统计模型得到各类别的特征向量的分布，以取得分类的方法。 特征向量分布的获得是基于一个类别已知的训练样本集。是一种监督分类的方法， 分类器是概念驱动的。 ●结构模式识别：该方法通过考虑识别对象的各部分之间的联系来达到识别分类的目 的。（句法模式识别） ●神经网络：由一系列互相联系的、相同的单元（神经元）组成。相互间的联系可以 在不同的神经元之间传递增强或抑制信号。增强或抑制是通过调整神经元相互间联 系的权重系数来（weight）实现。神经网络可以实现监督和非监督学习条件下的分 类。 2.什么是神经网络？有什么主要特点？选择神经网络模式应该考虑什么因素？ （8’） 答（1）：所谓人工神经网络就是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处 理系统（计算机）。由于我们建立的信息处理系统实际上是模仿生理神经网络，因此称它为人工神经网络。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。 人工神经网络的两种操作过程：训练学习、正常操作（回忆操作）。 答（2）：人工神经网络的特点： ●固有的并行结构和并行处理； ●知识的分布存储； ●有较强的容错性； ●有一定的自适应性； 人工神经网络的局限性： ●人工神经网络不适于高精度的计算； ●人工神经网络不适于做类似顺序计数的工作； ●人工神经网络的学习和训练往往是一个艰难的过程； ●人工神经网络必须克服时间域顺序处理方面的困难； ●硬件限制； ●正确的训练数据的收集。 答（3）：选取人工神经网络模型，要基于应用的要求和人工神经网络模型的能力间的 匹配，主要考虑因素包括：

中科大模式识别试题

中国科学技术大学模式识别试题 （2012年春季学期） 姓名：学号：成绩： 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：、 和。 2、统计模式识别中描述模式的方法一般使用；句法模式识别中模式描述方法一般 有、、。 3、聚类分析算法属于；判别域代数界面方程法属于。 （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） (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；线性可分、不可分都适用的 有。 （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）({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) 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。 （3）画出对样本集 ω1：{(0,0,0)T, (1,0,0)T, (1,0,1)T, (1,1,0)T,} PDF 文件使用 "pdfFactory Pro" 试用版本创建https://www.sodocs.net/doc/5c14034241.html,

2012-2013九年级上学期期末试题

2012-2013学年度上学期期末考试题 九年级数学 、选择题（本大题有12小题，在下面的每小题的四个选项中，有且只有 一个符合题意，把符合题意的选项代号填在题后括号内，每小题 3分，共 5. 如图，O O 是厶ABC 的外接圆，/ BAC=60，若O O 的半径OC 为2,则 弦BC 的长为 A . 1 B .、、3 C. 2 D. 2、3 6. 已知OA 平分/ BOC P 是OA 上任意一点，如果以 P 为圆心的圆与 OC 相 切，那么O P 与OB 的位置关系是（ ） A ?相离 B ?相切 C ?相交 D ?不能确定 36 分.） 1.下列各式中，正确的是（ A ( 3)2 3 B ?、. ( 3)2 2. 一兀一次方 程 x(x 2) 2 A .— 1 B . 2 3.关于x 的 元- 一次方程x 则m 的值是（ ) A . 0 B . 8 ) 3 C ? 32 3 D . 32 3 x 的根是（ ) C . 1 和 2 D . — 1 和 2 (m 2)x m 1 0有两个相等的实数 根, 4.平面直角坐标系内一点 M (-2 A.(3,-2) B. (2,-3) C C ? 4 .2 D ? 0 和 8 3)关于原点对称点的坐标是( ) ? (-2,-3) D ? (2,3)

7. 以半径为2的圆内接正三角形、 正方形、正六边形的边心距为三边作三角 形，则（ ） 8. 如图，在 Rt △ ABC 中，/ ACB=90，/ BAC=60 .把厶ABC 绕点A 按顺时 针方向旋转60°后得到△ ABC ，,若AB=4,则线段BC 在上述旋转过程中所 扫过部分（阴影部分）的面积是（ ） 5 2 A. 2 n B. n C. n D. 4 n 3 3 9. 已知三角形的两条边长分别是 7和3,第三边长为整数，则这个三角形的 程x 2 6x n 0的一个解为洛1，则另一个解X 2=（ ） A.3 B.4 C.5 D.6 12. 已知：M N 两点关于y 轴对称，且点 M 在双曲线尸占上，点N 在直线 __ 2 y=x+3上，设点 M 的坐标为（a , b ）,则二次函数 y= - abx + （a+b ） x （ ） A .有最大值，最大值为 -g B .有最大值，最大值为 書 周长是偶数的概率是（ ) A 1 m 2 3 4 A . B . C.- 5 5 5 7 10.若二次函数y （x m)2 1 .当x w l 时， y 随x 的增大而减小，则m 的取值是（ ） A . m =l B m >l C A.不能构成三角形 B. 这个三角形是等腰三角形 C.这个三角形是直角三角形 D. 这个三角形是钝角三角形 m w l D . m > l C' 11.二次函数y x 2 6x n 的部分图像如图所示，若关于 x 的一元二次方 第5题图

模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案(20210221222717)

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。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

模式识别复习题1

模式识别 复习题 1. 简单描述模式识别系统的基本构成（典型过程）？ 2. 什么是监督模式识别（学习）？什么是非监督模式识别（学习）？ 对一副道路图像，希望把道路部分划分出来，可以采用以下两种方法： (1). 在该图像中分别在道路部分与非道路部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的象素数据作为训练集，用某种判别准则求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。 (2)．将整幅图的每个象素的属性记录在一张数据表中，然后用某种方法将这些数据按它们的自然分布状况划分成两类。因此每个象素就分别得到相应的类别号，从而实现了道路图像的分割。 试问以上两种方法哪一种是监督学习，哪个是非监督学习？ 3. 给出一个模式识别的例子。 4. 应用贝叶斯决策的条件是什么？列出几种常用的贝叶斯决策规 则，并简单说明其规则. 5. 分别写出在以下两种情况：（1）12(|)(|)P x P x ωω=；（2）12()() P P ωω=下的最小错误率贝叶斯决策规则。 6. （教材P17 例2.1） 7. （教材P20 例2.2），并说明一下最小风险贝叶斯决策和最小错误 率贝叶斯决策的关系。 8. 设在一维特征空间中有两类服从正态分布的样本， 12122,1,3,σσμμ====两类先验概率之比12(),() P e P ωω= 试确定按照最小错误率贝叶斯决策规则的决策分界面的x 值。

9. 设12{,,...,}N x x x =X 为来自点二项分布的样本集，即 1(,),0,1,01,1x x f x P P Q x P Q P -==≤≤=-，试求参数P 的最大似然估 计量?P 。 10. 假设损失函数为二次函数2??(,)()P P P P λ=-，P 的先验密度为均匀分布，即()1,01f P P =≤≤。在这样的假设条件下，求上题中的贝叶 斯估计量?P 。 11. 设12{,,...,}N x x x =X 为来自(|)p x θ的随机样本，其中0x θ≤≤时， 1 (|)p x θθ=，否则为0。证明θ的最大似然估计是max k k x 。 12. 考虑一维正态分布的参数估计。设样本（一维）12,,...,N x x x 都是由 独立的抽样试验采集的，且概率密度函数服从正态分布，其均值μ和方差2σ未知。求均值和方差的最大似然估计。 13. 设一维样本12{,,...,}N x x x =X 是取自正态分布2(,)N μσ的样本集，其中 均值μ为未知的参数，方差2σ已知。未知参数μ是随机变量，它的先验分布也是正态分布200(,)N μσ，200,μσ为已知。求μ的贝叶斯估计 ?μ 。 14. 什么是概率密度函数的参数估计和非参数估计？分别列去两种 参数估计方法和非参数估计方法。 15. 最大似然估计和Parzen 窗法的基本原理？

2012第一学期《心理健康》期末试题

2011—2012第一学期《心理健康》期末试题 （开卷） 班级：学号：姓名：分数： 一、填空题（每小空2分，共30分） 1、中小学生存在心理问题较多方面依次是：、、 、、。 2、心理健康的标准有：、、、 、、、 、、、。 二、单项选择题（每小题3分，共24分） 1、与同学和朋友相处时，错误的做法是（） A．相互理解 B．互相尊重 C．姑息迁就 D．互相包容 2、戏剧大师莎士比亚说：“适当的悲伤可以表示感情的深切，过度的伤心却可能证明智慧的欠缺。”对这句话错误的理解是（） A.要主动控制自己的情绪 B.应经常保持忧郁的心情 C.要学会适度地表达自己的情感 D.情绪需要调控 3、小明是个热心、聪明的孩子，但无论做什么，总是三分热度，缺乏恒心和毅力。针对他的问题，请你选出最恰当的一句名言，作为他的座右铭（） A．“走自己的路，让别人去说吧” B．“千里之行，始于足下” C．“在不利与艰难的遭遇里百折不挠” D．“锲而舍之，朽木不折；锲而不舍，金石可镂” 4、当人的心情极度痛苦和悲伤时，往往通过大哭来释放心头的重负。这

是何种心理调适的方法（） A.合理宣泄 B.自我反省 C.心理暗示 D.认知疗法 5、男女同学的正常交往（） ①有利于建立纯真的友谊②有利于心理健康 ③可以丰富我们的生活④有利于激发内在的积极性和创造性 A．①②③④ B．①②③ C．①③④ D．①②④ 6、小阳升入初一后，父母发现他变了，不愿与父母交流。还总爱与父母对着干。这反映了青少年心理发展的特点是（） A．智力逐步发展到高峰期 B．性发育加速，性意识萌动 C．情绪和情感丰富而强烈 D．自我意识迅速发展，“成人感强烈” 7、下列说法正确的是（） A．恋爱可以给自己的学习或成才添点“核动力” 。 B．爱情与友情无论多么接近，他们从本质到表现形式都是不同的。 C．生活太单调、太空虚了，谈个朋友可以丰富生活。 D．早些恋爱，可以在遇到困难或苦恼时，从恋人那里求得慰藉和帮助。 8、人的自我意识开始萌芽出现于（） A、8个月左右 B、1-3岁 C、5-6岁 D、青春期 三、判断题（每小题3分，共30分） 1、普及心理健康知识是心理健康教育的重要内容。（） 2、智力超常和情绪适中是个体心理健康的标准之一。（） 3、健康是指没有疾病。（）

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

模式识别试题及总结

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。

2012年秋学期三年级上册英语期末试卷试题

2012年秋学期三年级英语期末试卷 一、判断下列各组字母的大小写是否一致，一致的在括号里打“√”，不一致的打“×”(10分） 1.H h ( ) 2.D d ( ) 3.E f ( ) 4. G j ( ) 5. A a ( ) (5分） ( ) 1.A.pig B.white C.purple ( ) 2.A.elephant B.eight C.bear ( ) https://www.sodocs.net/doc/5c14034241.html,k B.juice C.bread ( ) 4.A.hand B.head C.five ( ) 5.A A.gift B.seven C. eight 三、单项选择。(20分） ) 1. _____ is your name? A.Where B.What C.How ) 2. Let's paint. — ______ A.Great! B.Bye C.Thank you. ) 3. I have a pencil. — _____ A.OK B.Go to school. C.Me too. ) 4.Goodbye! — ____ A.Bye B.No C.Hi ( ) 5. Look at ______! A.your B.me C.my ( ) 6.This is Mike.______ A.Goodbye B.Nice to meet you. C.No ( ) 7.____ ____？—Fine,thanks. A.What's your name? B.Who are you? C.How are you? ( ) 8.当你想把朋友Mike介绍给妈妈时，你要说：______ A.He is Mike B.Her name is Mike C.This is Mike. （）9. -Happy birthday!- A. Happy birthday B. Thank you C. OK （）10. gifts? – Ten. A. How many B. How much C. How old 四、选择方框内的短语并完成下列问句。(10分） 1. A:_____is your name? B: My name is Zip. 2. A: ____cakes? B：One. 3. A: ___are you? B: Very well. Thank you? 4. A:_____is your mouth B: Here it is. 5. A:_____are you? B: I’m four. 五、情景反应。（30分） ( ( )1、有一天，你在街上遇见一位很久没有见面的同学，你应该如何问候？ A. Who are you? B. How are you? C. Here you are. ( )2、你第一次认识Mike，感到十分高兴，你应该这样说： A. Me too. B. Nice to meet you. C. Good afternoon. ( )3、John说：“I like yellow.”你的爱好跟他一样，你可以说：

模式识别复习重点总结

1.什么是模式及模式识别模式识别的应用领域主要有哪些 模式：存在于时间，空间中可观察的事物，具有时间或空间分布的信息； 模式识别：用计算机实现人对各种事物或现象的分析,描述,判断,识别。 模式识别的应用领域：（1）字符识别；（2）医疗诊断；（3）遥感； (4）指纹识别脸形识别；（5）检测污染分析，大气，水源，环境监测；（6）自动检测；（7 ）语声识别，机器翻译，电话号码自动查询，侦听，机器故障判断； （8）军事应用。 2.模式识别系统的基本组成是什么 （1）信息的获取：是通过传感器，将光或声音等信息转化为电信息； （2）预处理：包括A\D,二值化，图象的平滑，变换，增强，恢复，滤波等, 主要指图象处理； （3）特征抽取和选择：在测量空间的原始数据通过变换获得在特征空间最能反映分类本质的特征； （4）分类器设计：分类器设计的主要功能是通过训练确定判决规则，使按此类判决规则分类时，错误率最低。把这些判决规则建成标 准库； （5）分类决策：在特征空间中对被识别对象进行分类。 3.模式识别的基本问题有哪些

（1）模式(样本)表示方法：（a ）向量表示；（b ）矩阵表示；（c ）几何表示；（4）基元(链码)表示； （2）模式类的紧致性：模式识别的要求:满足紧致集，才能很好地分类；如果不满足紧致集，就要采取变换的方法,满足紧致集 （3）相似与分类；(a)两个样本x i ，x j 之间的相似度量满足以下要求： ① 应为非负值 ② 样本本身相似性度量应最大 ③ 度量应满足对称性 ④ 在满足紧致性的条件下，相似性应该是点间距离的 单调函数 (b) 用各种距离表示相似性 （4）特征的生成:特征包括：(a)低层特征;(b)中层特征;(c)高层特征 （5） 数据的标准化:(a)极差标准化；(b)方差标准化 4．线性判别方法 （1）两类：二维及多维判别函数，判别边界，判别规则 二 维 情 况 ：（a ）判别函数： ( ) （b ）判别边界：g(x)=0; （c n 维情况：（a ）判别函数： 也可表示为： 32211)(w x w x w x g ++=为坐标向量 为参数，21,x x w 1 2211......)(+++++=n n n w x w x w x w x g X W x g T =)(

模式识别试题

《模式识别》试题答案（A卷） 一、填空与选择填空（本题答案写在此试卷上，30分） 1、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））。 2、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 3、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。）。 4、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。 5、积累势函数法较之于H-K算法的优点是（该方法可用于非线性可分情况（也可用于线性可分情 况））；位势函数K(x,x k)与积累位势函数K(x)的关系为（ ∑ ∈ = X x x x K x K ~ k k k ) , ( ) ( α ）。 6、在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（某一种判决错误较另一种判决错误更 为重要）情况；最小最大判决准则主要用于（先验概率未知的）情况。 7、“特征个数越多越有利于分类”这种说法正确吗？（错误）。特征选择的主要目的是（从n个特 征中选出最有利于分类的的m个特征（m>n ）的条件下，可以使用分支定界法以减少计算量。 8、散度Jij越大，说明i类模式与j类模式的分布（差别越大）；当i类模式与j类模式的 分布相同时，Jij=（0）。 9、已知有限状态自动机Af=(，Q，，q0，F)，={0，1}；Q={q0，q1}；：(q0，0)= q1， (q0，1)= q1，(q1，0)=q0，(q1，1)=q0；q0=q0；F={q0}。现有输入字符串：(a) 00011101011， (b) 1100110011，(c) 101100111000，(d)0010011，试问，用Af对上述字符串进行分类的结果 为（ω1:{a,d};ω2:{b,c} ）。 二、（15分）在目标识别中，假定类型1为敌方目标，类型2为诱饵（假目标），已知先验概率 P(1)=0.2和P(2)=0.8，类概率密度函数如下： x 0 x < 1 x 1 1 x < 2 p(x1)= 2 x 1 x 2 p(x2)= 3 x 2 x 3 0 其它 0 其它 （1）求贝叶斯最小误判概率准则下的判决域，并判断样本x=1.5属于哪一类（2）求总错误概率P(e)；（3）假设正确判断的损失11=22=0，误判损失分别为12和21，若采用最小损失判决准则，12和21满足怎样的关系时，会使上述对x=1.5的判断相反？

2012上学期期末试题

2012年普通高等学校招生全国统一考试 汉语文 第Ⅰ卷 一、基础知识：本题共16小题，每小题3分，共48分；每小题给出的四个选项中，只有一项符合题目要求。 1.下列词语中加点的字的读音，完全正确的一项是（） A.刹．那（shà）哽咽．（yè）刚愎．自用（bì） B.档．案（dǎng）模．样（mó）面面相觑．（qù） C.颤．栗（chàn）坎坷．（kě）既往不咎．（jiū） D.憎．恶（zēng）勾．当（gòu）情不自禁．（jīn） 2.下列各句中，没有错别字的一项是（） A.她忽然领悟到生命的壮丽与永恒其实是无声的。 B.赵州桥每个柱头上都凋刻着不同姿态的石狮子。 C.人们期待并启求一夜之间冰化雪融，花繁叶茂。 D.艺术虚构是不会防碍一部电影成为传世之作的。 3.下列用横线连接的词，全是反义词的一项是（） A.步履蹒跚——健步如飞如饥似渴——迫不及待 B.拖泥带水——干净利落天衣无缝——破绽百出 C.提心吊胆——泰然自若推心置腹——肝胆相照 D.束手无策——无计可施肆无忌惮——为所欲为 4.下列句中加点的成语，全是褒义的一项是（） A.闭门造车 ．．．．行不通，集思广益 ．．．．才能出精品。 B.人要有眼力，要高瞻远瞩 ．．．．、明察秋毫 ．．．．。 C.他是那么的不切实际 ．．．．，甚至有些好高骛远 ．．．．。 D.语言要与时俱进 ．．．．，但绝不是亦步亦趋 ．．．．。 5.下列括号内对词的解释，不恰当的一项是（） A.巴结（奉承讨好）吝惜（过分爱惜） B.从容（沉着镇静）斟酌（反复考虑） C.阔绰（开阔通畅）贫瘠（贫穷困苦） D.安逸（安闲舒适）博览（广泛阅读）6.将下列词语一次填入句子的横线处，排序恰当的一项是（） ①迂回曲折②平淡无奇③幽深险峻④雄美壮观⑤平坦开阔 生活有如的画廊，一下是的峡谷，一下是的原野，谁知当我埋怨兰州的黄河的时候， 就在离兰州不远的地方，黄河向我显示了的景象，这就是刘家峡。 A.①⑤③④② B.①③⑤②④ C.⑤③②①④ D.⑤③①②④ 7.下列词语搭配不完全恰当的一项是（） A.高尚的品质高超的人格高昂的成本高洁的技艺 B.坚定的意志坚决的态度坚固的阵地坚硬的果实 C.粗糙的皮肤粗俗的笑话粗犷的性格粗暴的行为 D.清澈的泉水清脆的歌声清幽的山谷清秀的面庞 8.将下列各句一次填入语段横线处，排序最恰当的一项是（） ①召唤着我们勇敢前行②拨动着我们年轻的心弦 ③启迪着我们的智慧和心灵④点燃了我们沸腾的热血 青春是琴，；青春是火，；青春是旗帜，；青春是教科书，。 A.②③④① B.②④①③ C.②④③① D.③①④② 9.依次填入下面语段横线处的关联词语，最恰当的一项是（） “学问”就是要“学”“问”。“问”从何来？从疑而来。多疑、善疑、质疑、探疑，能获得渊博的知识，用之于人民的事业。我们说：学贵有疑。 A.也也虽然就那么 B.既又如果却因此 C.既又只有才所以 D.也也无论也但是 10.将下列短语依次填入语段横线处，排序最恰当的一项是（） ①浇浇②钓钓③歇歇④练练⑤聊聊 鸟儿在清泉边翅膀，养足精神，聆听泉水的絮语。 他一早起来，先在小院子里花，然后拳，接着吃早点。完事儿就进那耳房了，一直写到吃中午饭。可以说天天如此，年年如