武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院模式識(shí)別試卷2011B卷

1、武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院20102011學(xué)年第二學(xué)期2009級(jí)模式識(shí)別期末考試試題（b）一、填空題（15個(gè)空，每空2分，共30分）1基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模式識(shí)別系統(tǒng)通常由兩個(gè)過程組成, 即分類器設(shè)計(jì)和（ ）。2統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別把( )表達(dá)為一個(gè)隨機(jī)向量(即特征向量), 將模式類表達(dá)為由有窮或無窮個(gè)具有相似數(shù)值特性的模式組成的集合。3特征一般有兩種表達(dá)方法：(1)將特征表達(dá)為數(shù)值；(2)將特征表達(dá)為( )。4特征提取是指采用( )實(shí)現(xiàn)由模式測(cè)量空間向特征空間的轉(zhuǎn)變。5同一類模式類樣本的分布比較集中，沒有或臨界樣本很少，這樣的模式類稱為( )。6加權(quán)空間的所有分界面都通過( )。7線性多類判別： 若每?jī)蓚€(gè)模式類間

2、可用判別平面分開， 在這種情況下，m類有( )個(gè)判別函數(shù),存在有不確定區(qū)域。8當(dāng)取0-1損失函數(shù)時(shí), 最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯判決準(zhǔn)則等價(jià)于( )判決準(zhǔn)則。9neyman-pearson決策的基本思想是( )某一錯(cuò)誤率，同時(shí)追求另一錯(cuò)誤率最小。10聚類/集群：用事先不知樣本的類別，而利用樣本的先驗(yàn)知識(shí)來構(gòu)造分類器屬于( )學(xué)習(xí)。11相似性測(cè)度、聚類準(zhǔn)則和( )稱為聚類分析的三要素。12k/c均值算法使用的聚類準(zhǔn)則函數(shù)是誤差平方和準(zhǔn)則，通過反復(fù)迭代優(yōu)化聚類結(jié)果，使所有樣本到各自所屬類別的中心的( )達(dá)到最小。13根據(jù)神經(jīng)元的不同連接方式，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分為分層網(wǎng)絡(luò)和相互連接型網(wǎng)絡(luò)兩大類。其中分層網(wǎng)絡(luò)可細(xì)分為

3、前向網(wǎng)絡(luò)、( )和層內(nèi)互連前向網(wǎng)絡(luò)三種互連方式。14神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性及能力主要取決于網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及( )。15bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是采用誤差反向傳播算法的多層前向網(wǎng)絡(luò)，其中，神經(jīng)元的傳輸函數(shù)為s型函數(shù)，網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出是一種( )映射關(guān)系。二、簡(jiǎn)答題（2題，每小題10分，共20分）1兩類問題的最小風(fēng)險(xiǎn)bayes決策的主要思想是什么？2已知一組數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣為，試問：(1)協(xié)方差矩陣中各元素的含義是什么？(2)k-l變換的最佳準(zhǔn)則是什么？(3)為什么說經(jīng)k-l變換后消除了各分量之間的相關(guān)性？計(jì)算題(2題，每小題13分，共26分)1已知有兩類樣本集，分別為1=x1, x2=(1,2), (-1,0); 2

4、=x3, x4 =(-1,-2), (1,-1)設(shè)初始權(quán)值w1=(1,1,1), k=1，試用感知器固定增量法求判別函數(shù)，畫出決策面。2設(shè)有兩類正態(tài)分布的樣本集，第一類均值，方差，第二類均值，方差，先驗(yàn)概率。試按最小錯(cuò)誤率bayes決策求兩類的分界面。四、綜合應(yīng)用設(shè)計(jì)題(24分)在某選舉投票過程中需要采用計(jì)算機(jī)對(duì)選票中的(,×,)三種“圖像圖案”進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別分類統(tǒng)計(jì)，“”表示投票通過，“×”表示投票未通過，“”表示棄權(quán)（假設(shè)所有3種“圖像圖案”已經(jīng)從所采集的圖像選票中分割出來,但各“圖像圖案”大小不一）。試運(yùn)用你所學(xué)的模式識(shí)別方法設(shè)計(jì)自動(dòng)分類統(tǒng)計(jì)“”-投票通過的人數(shù)、“&#

5、215;”-未通過的人數(shù)和“”-棄權(quán)的人數(shù)的技術(shù)方案。要求：1給出總體設(shè)計(jì)方案；(8分)2給出對(duì)“圖像圖案”進(jìn)行預(yù)處理、特征提取以及識(shí)別分類統(tǒng)計(jì)等關(guān)鍵設(shè)計(jì)步驟。(16分)b卷一、填空題（每空2分，共30分）1. 分類判決, 2. 觀察對(duì)象, 3. 基元, 4. 變換或映射, 5. 緊致集, 6. 坐標(biāo)原點(diǎn), 7. m(m-1)/2, 8. 最大后驗(yàn)概率, 9. 約束或限制, 10. 無監(jiān)督, 11. 聚類算法, 12. 距離平方和, 13. 具有反饋的前向網(wǎng)絡(luò), 14. 學(xué)習(xí)方法, 15. 非線性二、簡(jiǎn)答題（2題，每小題10分，共20分）參考答案1答：兩類問題的最小風(fēng)險(xiǎn)bayes決策的主要思想

6、是：對(duì)于模式x，如果將其決策為模式類1的風(fēng)險(xiǎn)大于決策為模式類2的風(fēng)險(xiǎn)，則決策模式x屬于類2；反之，決策模式x屬于模式類1。2答：已知協(xié)方差矩陣，則：(1) 其對(duì)角元素是各分量的方差，非對(duì)角元素是各分量之間的協(xié)方差。(2) k-l變換的最佳準(zhǔn)則為：對(duì)一組數(shù)據(jù)按一組正交基進(jìn)行分解，在只取相同數(shù)量分量的條件下，以均方誤差計(jì)算截尾誤差最小。(3) 在經(jīng)k-l變換后，協(xié)方差矩陣成為對(duì)角矩陣，因而各主分量間的相關(guān)消除。三、計(jì)算題(2題，每小題13分，共26分)1解：先求四個(gè)模式樣本的增廣模式 x1=(1,2,1)t x2=(-1,0,1)t x3=(-1,-2,1)t x4=(1,-1,1)t假設(shè)初始權(quán)向

7、量 w1=(1,1,1)t k=1第1次迭代： w1tx1=(1,1,1) (1,2,1)t=4>0, 所以不修正w1 w1tx2=(1,1,1) (-1,0,1)t=0 所以修正w1 w2=w1+x2=(1,1,1)t+(-1,0,1)t=(0,1,2)t w2tx3=(0,1,2) (-1,-2,1)t=0 所以修正w2w3=w2-x3=(0,1,2)t-(-1,-2,1)t=(1,3,1)tw3tx4=(1,3,1)t(1,-1,1)t=-1<0 所以不修正w3第2次迭代：w3tx1=(1,3,1) (1,2,1)t=7>0 所以不修正w3w3tx2=(1,3,1) (-1,0,1)t=0 所以修正w3w4=w3+x2=(1,3,1)t+(-1,0,1)t=(0,3,2)tw4tx3=(0,3,2) (-1,-2,1)t=-4<0 所以不修正w4w4tx4=(0,3,2) (1,-1,1)t=-1<0 所以不修正w4第3次迭代：w4tx1=(0,3,2) (1,2,1)t=8>0 所以不修正w4w4tx2=(0,3,2) (-1,0,1)t=2>0 所以不修正w4w4tx3=(0,3,2) (-1,-2,1)t=-4<0 所以不修正w4w4tx