期末考试试卷(共3页).doc

上传人:飞****2 文档编号:13494679 上传时间:2022-04-29 格式:DOC 页数:3 大小:56.50KB
返回 下载 相关 举报
期末考试试卷(共3页).doc_第1页
第1页 / 共3页
期末考试试卷(共3页).doc_第2页
第2页 / 共3页
点击查看更多>>
资源描述

《期末考试试卷(共3页).doc》由会员分享,可在线阅读,更多相关《期末考试试卷(共3页).doc(3页珍藏版)》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、精选优质文档-倾情为你奉上模式识别期末考试试题(B)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, 即分类器设计和( )。2统计模式识别把( )表达为一个随机向量(即特征向量), 将模式类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)将特征表达为数值;(2)将特征表达为( )。4特征提取是指采用( )实现由模式测量空间向特征空间的转变。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加权空间的所有分界面都通过( )。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

2、下,M类有( )个判别函数,存在有不确定区域。8当取0-1损失函数时, 最小风险贝叶斯判决准则等价于( )判决准则。9Neyman-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、聚类准则和( )称为聚类分析的三要素。12K/C均值算法使用的聚类准则函数是误差平方和准则,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( )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、( )和层内互连前向

3、网络三种互连方式。14神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及( )。15BP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S型函数,网络的输入和输出是一种( )映射关系。二、简答题(2题,每小题10分,共20分)1两类问题的最小风险Bayes决策的主要思想是什么?2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已知有两类样本集,分别为1=x1, x2=(1,2), (-1,0); 2=x3, x4 =(-1

4、,-2), (1,-1)设初始权值w1=(1,1,1), k=1,试用感知器固定增量法求判别函数,画出决策面。2设有两类正态分布的样本集,第一类均值,方差,第二类均值,方差,先验概率。试按最小错误率Bayes决策求两类的分界面。B卷一、填空题(每空2分,共30分)1. 分类判决, 2. 观察对象, 3. 基元, 4. 变换或映射, 5. 紧致集, 6. 坐标原点, 7. M(M-1)/2, 8. 最大后验概率, 9. 约束或限制, 10. 无监督, 11. 聚类算法, 12. 距离平方和, 13. 具有反馈的前向网络, 14. 学习方法, 15. 非线性二、简答题(2题,每小题10分,共20分

5、)参考答案1答:两类问题的最小风险Bayes决策的主要思想是:对于模式x,如果将其决策为模式类1的风险大于决策为模式类2的风险,则决策模式x属于类2;反之,决策模式x属于模式类1。2答:已知协方差矩阵,则:(1) 其对角元素是各分量的方差,非对角元素是各分量之间的协方差。(2) K-L变换的最佳准则为:对一组数据按一组正交基进行分解,在只取相同数量分量的条件下,以均方误差计算截尾误差最小。(3) 在经K-L变换后,协方差矩阵成为对角矩阵,因而各主分量间的相关消除。三、计算题(2题,每小题13分,共26分)1解:先求四个模式样本的增广模式 x1=(1,2,1)T x2=(-1,0,1)T x3=

6、(-1,-2,1)T x4=(1,-1,1)T假设初始权向量 w1=(1,1,1)T k=1第1次迭代: w1Tx1=(1,1,1) (1,2,1)T=40, 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=-10 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=-40 所以不修正w4w4Tx4=(0,3,2) (1,-1,1)T=-10 所以不修正w4w4Tx2=(0,3,2) (-1,0,1)T=20 所以不修正w4w4Tx3=(0,3,2) (-1,-2,1)T=-40 所以不修正w4w4Tx4=(0,3,2) (1,-1,1)T=-10 所以不修正w4迭代结束w4=w=(0,3,2)T, 判别函数g(x)=w4Tx=(0,3,2) (x1,x2,1)T=3x2+22解:专心-专注-专业

展开阅读全文
相关资源
相关搜索

当前位置:首页 > 教育专区 > 教案示例

本站为文档C TO C交易模式,本站只提供存储空间、用户上传的文档直接被用户下载,本站只是中间服务平台,本站所有文档下载所得的收益归上传人(含作者)所有。本站仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容本身不做任何修改或编辑。若文档所含内容侵犯了您的版权或隐私,请立即通知得利文库网,我们立即给予删除!客服QQ:136780468 微信:18945177775 电话:18904686070

工信部备案号:黑ICP备15003705号-8 |  经营许可证:黑B2-20190332号 |   黑公网安备:91230400333293403D

© 2020-2023 www.deliwenku.com 得利文库. All Rights Reserved 黑龙江转换宝科技有限公司 

黑龙江省互联网违法和不良信息举报
举报电话:0468-3380021 邮箱:hgswwxb@163.com