《模式识别原理》考试大纲

模式识别原理

6 聚类分析 7 句法模式识别源模式选择和模式文法（描述，化简，推断）自动机实现识别 8 模式分析系统结构中控制模块数学模型，结构表示 AI问题求解模型及搜索技术在理解目标内容模式分类和表达中的应用，对感兴趣目标进行检测，测量，获得客观信，建立其描述 9 神经网络在PR中的应用用前馈网络实现任意分界面线性 RBF网络 BP网应用联想记忆自适应谐振理论（ART）
集合A为具有某个性质的元素集合，则X的元素 x到集合A的映射的取值为：某个元素x不属于该集合时（不具有某个性质），取值0 某个元素x属于该集合时（具有某个性质），取值1
2 参考估计给定模式样本 x1 , x2 ,....,xn ^ 随机过程样本，可估计其统计参量，估值为不同逼近方法，不同逼近条件，如何逼近真值？不同估计 ①兼容估计（Consistent estimate） ^ 若有， P r ob 1 lim n ^ 则为的兼容估计，样本数极多时，以概率逼近 ②无偏估计（unbiased estimate） ^ ^ n任意给定（即n可有限），期望值 E (n) ，为的无偏估计 ③渐近无偏估计 ^ ^ E (n) 不成立，但 lim E (n) ，则 ^ n有限时， n 为的渐近无偏估计

④有效估计最有效估计（most efficient estimate） ^ 与真值的方差 D （< >平均 D 方差） ^ 讨论 D 的下限R，以便看本身与的距离而不只是平均意义下的距离不同 ^ D R 方差到达最小下如果存在估计，使 ^ ^ ^ 限，且，则称为的最有效估计 me ^ ⑤渐近最有效估计 D me ^ ^ 1 e 估计 1 的有效度定义 1 ^

《模式识别》课程教学大纲

《模式识别》课程教学大纲课程名称：模式识别/Pattern Recognition课程编号：Y08030D开课单位：理学院课程学时：36课程学分：2学生层次：硕士研究生授课方式：讲授适用专业：应用数学课程性质：选修课考试方式：考查教学大纲撰写人：魏明果预修课程：概率论，图象处理一、教学目标与要求《模式识别》是以图象处理技术为基础，研究计算机识别物体的机理，该课程的学习将为计算机视觉以及人工智能等学科的学习打下基础。

本课程主要介绍模式识别的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及有关研究的新成果，其目的是使学生掌握模式识别的基本概念和基本原理，了解模式识别的具体应用、存在的问题和发展前景。

二、课程主要内容：（一）统计模式识别（二）句法模式识别（三）模糊模式识别其中统计模式识别又分为：（1）用似然函数进行模式识别；（2）用距离函数机型模式识别；（3）特征选择；句法模式识别又分为：（1）串文法的表达与分类；（2）句法识别；（3）文法推断。

课程的教学内容和基本要求第1章引论 21.1 模式识别概况1.2 模式识别应用举例1.3 模式识别方法第2章数学基础 22.1 多元正态2.2 随机变量的线性变换统计模式识别第3章用似然函数进行模式识别83.1 几钟统计决策规则3.2 错误率3.3 参数估计第4章用距离函数进行模式识别64.1最小距离分类法4.2 相似性度量和集群规则4.3 系统聚类4.4 动态聚类第5章特征选择 65.1 维数问题和类内距离5.2 聚类变换5.3 K_L变换5.4 分散度句法模式识别第6章句法模式识别206.1串文法的表达与分类6.2 句法识别6.3 文法推断6.4 混合模式识别模糊模式识别6第7章模糊模式识别三、教材名称：《模式识别》第二版，边肇祺，张学工等编著，清华大学出版社三、主要参考书：（1）J. T. Tou,《Pattern Recognition Principle》（2）Gonzalez, Thomason, 《Syntatic Pattern Recognition－an introduction》（3）Duda, Hart, 《Pattern Classifier & Scene Analysis》。

南邮模式识别复习提纲(整理)

绪论列举三个模式识别的应用：人脸识别，语音识别，基因识别列举模式识别比较强的研究单位：拥有国家重点学科的五所大学：清华、上交、南理工、西交、北航。

中科院。

模式识别国家重点实验室---中科院北京自动化研究所---汉王识别系统。

机器人学国家重点实验室---中科院沈阳自动化所---机器人视觉（A TR导弹自动目标识别）。

南邮---江苏省图像处理与图像通信重点实验室。

何为模式识别：Pattern recognition is the study of how machines can observe the environment, learn to distinguish patterns of interest from their background, and make sound and reasonable decisions about the categories of the patterns. 模式识别是机器如何可以观察到环境的研究，了解其背景，以区别于利益格局，使有关的模式类别的健全和合理的决定。

模式识别系统的基本组成：模板匹配法：1首先对每个类别建立一个或多个模版2输入样本和数据库中每个类别的模版进行比较，求相关或距离3根据相关性或距离大小进行决策句法模式识别（给图画树）：在学习过程中，确定基元与基元的关系，推断出生成景物的方法。

判决过程中，首先提取基元，识别基元之间的连接关系，使用推断的文法规则做句法分析。

若分析成立，则判断输入的景物属于相应的类型。

监督学习与非监督学习的主要区别：训练样本的类别是否已知。

语音识别的基本单位：音素模式识别过程：1三个空间：模式空间特征空间类型空间2 三个操作：模式采集、特征提取/选择、以及分类决策第二章贝叶斯决策理论贝叶斯公式：最小错误率贝叶斯决策模式采集模式空间特征提取特征空间分类决策类型空间三种空间不同阶段的三种操作物理上可以察觉到世界∑===n 1j j j i i i i )(P )B |A (P )(P )|A (P P(A))A (P )A |(P B B B BB最小风险贝叶斯决策细胞化验ω1 正常，ω2异常；P(ω1)=0.85 P(ω2)=0.15；p(x|ω1)=0.15 和p(x|ω2)=0.45;判决两种α1, α2 。

模式识别考试内容

1、对于有监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习的理解。

1、有监督学习（supervised learning）在监督学习中，给定一组数据，我们知道正确的输出结果应该是什么样子，并且知道在输入和输出之间有着一个特定的关系。

举例：不仅把书给学生进行训练给书本分类的能力，而且把分类的结果（哪本书属于哪些类别）也给了学生做标准参考。

2、无监督学习（unsupervised learning）在无监督学习中，我们基本上不知道结果会是什么样子，但我们可以通过聚类的方式从数据中提取一个特殊的结构。

在无监督学习中给定的数据是和监督学习中给定的数据是不一样的。

在无监督学习中给定的数据没有任何标签或者说只有同一种标签。

举例：只给学生进行未分类的书本进行训练，不给标准参考，学生只能自己分析哪些书比较像，根据相同与相似点列出清单，说明哪些书比较可能是同一类别的。

3、半监督学习（semi-supervised learning）有监督学习和无监督学习的中间带就是半监督学习（semi-supervised learning）。

对于半监督学习，其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量。

隐藏在半监督学习下的基本规律在于：数据的分布必然不是完全随机的，通过一些有标签数据的局部特征，以及更多没标签数据的整体分布，就可以得到可以接受甚至是非常好的分类结果。

4.迁移学习（Transfer Learning）用神经网络的词语来表述，就是一层层网络中每个节点的权重从一个训练好的网络迁移到一个全新的网络里，而不是从头开始，为每特定的个任务训练一个神经网络。

目标将某个领域或任务上学习到的知识或模式应用到不同但相关的领域或问题中。

主要思想从相关领域中迁移标注数据或者知识结构、完成或改进目标领域或任务的学习效果。

迁移学习里有两个非常重要的概念域（Domain）任务（Task）域可以理解为某个时刻的某个特定领域，比如书本评论和电视剧评论可以看作是两个不同的domain任务就是要做的事情，比如情感分析和实体识别就是两个不同的task比如学会骑自行车，就比较容易学摩托车，学会了C语言，在学一些其它编程语言会简单很多。

模式识别复习提纲2

（2）使用最近邻规则将所有样本分配到各聚类中心所代表的类
ωj（l）中，各类所包含的样本数为Nj(l)；
（3）计算各类的重心（均值向量），并令该重心为新的聚类中
心，即：
Zj(l+1)=N－j(1l)∑xi j=1,2,…,c xi∈ωj（l）
（4）如zj(l+1)≠zj(l)，表示尚未得到最佳聚类结果，则返回步骤（2），继续迭代；
（1）绝对可分：
➢ 每个模式类都可用单一判别函数与其他模式类区分开。 ➢ 如是M类分类，则有M个判别函数
x2
d3（X）＝0
1
d1（X）＝0

2 d2（X）＝0
3

x1

判别函数的性质：
di(X)=Wi*TX*
>0， X∈ωi
<0， =0，
X不∈定ωj，j≠i
i，j=1,2,……,M
在模式空间S中，若给定N个样本，如能按照样本间的相似程度，将S划分为k个决策区域Si（i＝1，2，…..，k），使得各样本均能归入其中一个类，且不会同时属于两个类。即 S1∪S2∪S3∪……∪Sk＝S
Si∩Sj＝0，i≠j
数据聚类的依据是样本间的“相似度”
2、数据聚类的特点：
无监督学习数据驱动聚类结果多样化：特征选取、相似度的度量标准，坐标比例；
dij(X)= -dji(X)
分类决策规则：
x2
d23（X）＝0 1 3
d12（X）＝0

2 d13（X）＝0
IR
x1
分类决策规则：
X∈ω1: d12(X)>0, d13(X)>0,
X∈ω2: d21(X)>0, d23(X)>0,

模式识别复习提纲

模式识别第⼀一章（主要是概念，可以参照PPT）模式的定义模式识别的⺫⽬目的假说的两种获得⽅方法模式分类的主要⽅方法模式识别系统的基本组成模式识别系统各组成单元的介绍第⼆二章聚类分析•聚类分析的定义聚类分析是⼀一种⽆无监督的分类⽅方法•模式相似/分类的依据•聚类分析的有效性•特征选择的维数——降维⽅方法是什么？•模式对象特征测量的数字化（了解涵义）•相似度测度——欧⽒氏距离（重点），⻢马⽒氏距离（了解），⼀一般化的明⽒氏距离（了解），⾓角度相似性函数（了解）•聚类准则——试探⽅方法；聚类准则函数法（聚类准则函数J的定义？）•聚类分析的算法•最近相邻规则的简单试探法（重点）•最⼤大最⼩小距离算法（了解算法流程和基本思想）•系统聚类法（重点）•动态聚类法——K均值算法（重点）；ISODATA算法（了解）第三章判别函数•线性判别函数（n维）•分类问题——多类情况1、2、3（重点）•⼲⼴广义线性判别函数（了解）•分段线性判别函数（了解）•模式空间与权空间（了解）•感知器算法（重点）第四章统计判别•⻉贝叶斯判别&判别原则•⻉贝叶斯最⼩小⻛风险判别（ppt上有例⼦子）•其他（参考PPT了解）第五章特征选择与提取•距离与散布矩阵（重点）•类内散布矩阵•类间散布矩阵•特征的选择与提取的原则与⽅方法（了解）•K-L变换第六章⼈人⼯工神经⺴⽹网络（⽼老师直接跳过了）第七章句法模式识别•⽂文法与⾃自动机相关的定义（如：句⼦子、句型、语⾔言、短语。

了解）•I型⽂文法•II型⽂文法•III型⽂文法•句法结构的⾃自动机识别（重点）•有限态⾃自动机•⾮非确定有限态⾃自动机•下推⾃自动机。

模式识别复习资料

Nj：第j类的样本数。
（4）如果 Z j( k 1 ) Z j( k )j 1 ,2 , ,K ，则回到（2），将模式样本逐个重新分类，重复迭代计算。
.
15
例2.3：已知20个模式样本如下，试用K-均值算法分类。
X1 0,0T X2 1,0T X3 0,1T X4 1,1T X5 2,1T X6 1,2T X7 2,2T X8 3,2T
x1
20
8 聚类准则函数Jj与K的关系曲线
上述K-均值算法，其类型数目假定已知为K个。当K未知时，
可以令K逐渐增加，此时J j 会单调减少。最初减小速度快，但当 K 增加到一定数值时，减小速度会减慢，直到K =总样本数N 时，
Jj = 0。Jj－K关系曲线如下图：
Jj
曲线的拐点 A 对应着接近最优
④ 判断：
Zj(2)Zj(1)
j 1,2 ，故返回第②步。 .
17
② 从新的聚类中心得：
X 1： D D12||||X X11ZZ12((22))|||| X1S1(2) ┋
X 20：D D12||||X X2200Z Z12((22))|||| X20S2(2) 有： S 1 ( 2 ) { X 1 ,X 2 , ,X 8 } N 1 8
（2）将最小距离 3 对应的类 G1(0) 和G2 (0) 合并为1类，得新的分类。
G 1( 1 2 ) G 1 ( 0 )G , 2 ( 0 ) G 3(1)G 3(0) G 4(1 )G 4(0 ) G 5(1)G 5(0) G 6(1 )G 6(0)
计算聚类后的距离矩阵D(1)：由D(0) 递推出D(1) 。
3）计算合并后新类别之间的距离，得D(n+1)。
4）跳至第2步，重复计算及合并。

《模式识别原理与技术》课程大纲

《模式识别原理与技术》课程大纲课程名称（中文）：模式识别原理与技术课程名称（英文）：Pattern Recognition Principles and Techniques课程编码：Y0703034C开课单位：电气信息学院授课对象：任课教师：郑胜学时：32 学分：2 学期：2考核方式:平时成绩占百分之30，考试成绩(可开卷)占百分之70先修课程：概率论、线性代数、数字信号处理等课程简介：一、教学目的与基本要求：（150字以内）这门课的教学目的是让学生掌握模式识别的基本原理和方法。

本课程的主要任务是，通过对模式识别的基本理论和方法、应用实例的学习，使学生掌握模式识别的基本理论与方法，培养学生利用模式识别方法、运用技能解决本专业及相关领域实际问题的能力，为将来继续深入学习或进行科学研究打下坚实的基础。

通过各教学环节，本课程应达到下列要求：认识模式识别的目的和意义，了解模式识别的过程；理解统计分类法的基本思想，掌握几何分类法和概率分类法的几种典型算法；理解聚类分析的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法。

二、课程内容与学时分配1、课程主要内容：（200字以内）1)绪论2)贝叶斯决策理论3)概率密度函数的估计4)线性判别函数5)聚类分析6)特征提取/选择7)人工神经网络及支持向量机在模式识别中的应用2、课程具体安排：（按教学章节编写，重点章节下划线）三、实验、实践环节及习题内容与要求四、教材及主要参考文献（顺序为：文献名，作者，出版时间，出版单位）：1. 模式识别导论. 李金宗. 1994年. 高等教育出版社2. 模式识别. 边肇祺. 2000年1月第2版. 清华大学出版社3. Pattern Recognition（第二版）. Sergios Theodoridis. Konstantinos Koutroumbas. 机械工业出版社. 2006年撰写人：郑胜学位分委员会签字：学院主管研究生教学院长签字：。

模式识别(研究生大纲)

模式识别课程编码:课程英文译名:Pattern Recognition课程类别:学位课开课对象:模式识别与智能系统开课学期:第2学期学分: 3 学分;总学时: 48 学时;理论课学时:48 学时;实验学时:0 学时;上机学时:先修课程:学习本课程之前,应先学习《概率论》、《线性代数》课程。

教材:《模式识别》清华大学出版社,2000年1月,第二版参考书:【1】《数字图像处理》 Kenneth.R.Castleman著,朱志刚等译,电子工业出版社 1998年9月一、课程的性质、目的和任务《模式识别》是模式识别与智能系统硕士生一门学位课。

模式识别就是利用计算机对某些物理现象进行分类,在错误概率最小的条件下,使识别的结果尽量与事物相符。

本课程的任务是使学生掌握模式识别的基本原理和方法,了解模式识别在实际系统中的应用。

二、课程的基本要求通过本课程的学习,要求重点掌握统计模式识别的基本理论和应用。

掌握统计模式识别方法中的特征提取和分类决策。

掌握特征提取和选择的准则和算法,掌握监督学习的原理以及分类器的设计方法。

基本掌握非监督模式识别方法。

了解应用人工神经网络和模糊理论的模式识别方法。

掌握模式识别的应用和系统设计。

三、教学方式课程采用教师课堂讲授和学生课外自学相结合的教学方式。

教师课堂讲模式识别方面的核心内容,学生通过阅读参考书和文献资料,进一步深入了解课程的最新研究成果。

四、课程的主要教学内容和学时分配授课时数:48学时主要内容:第一章绪论1.1 模式和模式识别的概念1.2 模式识别系统1.3 关于模式识别的一些基本问题第二章贝叶斯决策理论2.1 几种常用的决策规则2.2 正态分布时的统计决策2.3 分类器的错误率分析第三章概率密度函数的估计3.1 参数估计的基本原理3.2 监督参数估计3.3非监督参数估计第四章线性判别函数4.1线性判别函数和线性分类器的基本概念4.2 常用准则函数的线性分类器设计4.3 多类问题第五章非线性判别函数5.1 分段线性判别函数的基本概念5.2 分段线性分类器设计5.3 二次判别函数5.4 近邻法第六章特征的选择与提取6.1 基本概念6.2 类别可分离性6.3 特征提取6.4 特征选择第七章非监督学习方法7.1 引言7.2 单峰子集(类)的分离方法7.3 类别分离的间接方法7.4 分级聚类方法第八章模式识别的发展与应用8.1 神经网络模式识别8.2 模糊模式识别方法8.3 识别方法在语音信号数字处理中的应用8.4 印刷体汉字识别中的特征提取五、习题及课外教学要求通过习题巩固和加深对所学知识的理解,培养分析能力计算能力,为此要布置适量的习题。

《模式识别原理》考试大纲

《模式识别原理》考试大纲第一章模式识别的基本问题
1.1 什么是模式识别
1.2 模式识别的基本概念
1.3 模式识别的系统组成
1.4 模式识别方法分类
第二章 Bayes决策理论
2.1 二类问题的最小错误决策
2.2 二类问题的最小风险决策
2.3 Neyman-Pearson决策
2.4 最小最大决策
2.5 多类问题的决策
第三章正态分布的判别函数
3.1 N维正态分布
3.2 正态分布的判别函数
3.3 讨论
第四章线性判别函数
4.1 线性判别函数及广义线性判别函数
4.2 线性分类器设计
4.3 梯度法与牛顿法
4.4 最小平方误差准则函数与H-K算法
4.5 Fisher线性判别函数
4.6 广义线性判别函数
第五章 K-近邻法
5.1 密度估计
5.2 后验概率估计
5.3 最近邻法则与K-近邻法则
5.4 加权K-近邻法则
第六章聚类分析
6.1 类似性度量
6.2 准则函数
6.3 聚类算法
第七章特征提取与选择
7.1 图像的特征提取
7.2 特征选择
参考书目：1. 李金宗. 模式识别导论. 高等教育出版社. 1994.
2. 边肇祺等编著. 模式识别. 清华大学出版社. 2000.。

模式识别大纲

《模式识别》教学大纲一、课程的教学口标和任务本课程是一门模式识别与智能计算方向的导论基础课，适合计算机各专业对该学科有兴趣的学生选修。

本课程的目的是通过学习使学生了解模式识别技术的基本概念、基本理论、基本算法和应用方式，理解模式识别的主要研究内容、研究方向和研究方法，掌握统讣模式识别和结构模式识别的基础算法。

本课程的任务是通过教师对课程的讲授，使学生了解模式识别学科的基本概念、基本理论和研究思路，掌握模式识别的分类决策理论和基本算法，掌握模式识别分析的基本理论和基本算法，培养学生利用所学知识解决模式识别方面的实际问题的基本能力，为后续模式识别与智能系统专业的学习和深入研究奠定基础。

二、教学内容及学时分配总学时：32学时第一章绪论（5学时）1、课程内容一、模式识别中的概念二、模式识别系统构成三、特征选择方法概要2、重点、难点⑴教学重点：本课程是汁算机信息处理领域的基础理论课程，明确模式识别的基本功能与基本概念⑵教学难点：快速将学生引入模式识别领域，提升学生对计算机理论研究的兴趣。

3、基本要求灵活应用紧致性处理模式之间是否可分的问题；通过掌握判别阈值法，明确模式识别的基本处理方法，模式识别是如何分析解决现实问题的；掌握特征生成方法中的提取和选择，对于给定实物特征能领会提取实物的有用信息。

第二章分类器设计（10学时）1、课程内容第一节基于概率统计•的贝叶斯分类器设计一、贝叶斯决策的基本概念二、基于最小错误率的的贝叶斯决策三、基于最小风险的贝叶斯分类实现第二节判别函数分类器设计一、判别函数的基本概念二、LMSE分类算法三、fisher分类算法第三节神经网络分类器设计一、人工神经网络的基本原理二、BP神经网络第四节决策树分类器一、决策树的基本概念二、决策树分类器设计第五节粗糙集分类器一、粗糙集理论的基本概念二、粗糙集在模式识别中的应用三、粗糙集分类器设计2、重点、难点⑴教学重点：如何保证分类器设计完成后，能正常分类，如何查找错分情况，如何分析错分可能性；⑵教学难点：阐明分类器设汁中的数学理论，增强其对分类器的理论支撑。

计算机视觉与模式识别大纲

计算机视觉与模式识别大纲计算机视觉与模式识别是人工智能领域中非常重要的一个分支，它涉及到图像处理、模式识别、机器学习等多个领域。

以下是一个可能的大纲：第一部分，导论。

1.1 计算机视觉与模式识别的基本概念。

1.2 历史回顾与发展趋势。

1.3 应用领域与案例分析。

第二部分，图像处理基础。

2.1 数字图像的表示与处理。

2.2 图像增强与滤波。

2.3 图像分割与边缘检测。

2.4 形态学图像处理。

第三部分，特征提取与描述。

3.1 特征提取的基本概念。

3.2 点特征与边缘特征。

3.3 区域特征与描述符。

3.4 特征选择与降维。

第四部分，模式识别基础。

4.1 模式识别的基本概念。

4.2 统计模式识别方法。

4.3 聚类分析与分类算法。

4.4 监督学习与非监督学习。

第五部分，深度学习与卷积神经网络。

5.1 深度学习的基本原理。

5.2 卷积神经网络的结构与训练。

5.3 深度学习在计算机视觉中的应用。

第六部分，目标检测与图像识别。

6.1 目标检测的基本概念。

6.2 基于特征的目标检测方法。

6.3 基于深度学习的目标检测方法。

6.4 图像识别与分类算法。

第七部分，高级主题与应用。

7.1 三维计算机视觉与立体视觉。

7.2 视频分析与动作识别。

7.3 多模态计算机视觉。

7.4 计算机视觉在智能系统中的应用。

以上大纲涵盖了计算机视觉与模式识别的基本原理、方法和应用领域，希望能够对你有所帮助。

模式识别考试

简答题1. 什么是模式与模式识别模式识别: 模式识别是研究用计算机来实现人类模式识别能力的一门学科。

模式:模式是一些供模仿用的、完美无缺的标本。

2. 模式识别系统的组成信息获取，预处理，特征提取和选取，分类器设计，分类决策3. 什么是后验概率？系统在某个具体的模式样本X条件下位于某种类型的概率。

、4. 确定线性分类器的主要步骤采集训练样本，构成训练样本集。

样本应该具有典型性确定一个准则J=J(w,x)，能反映分类器性能，且存在权值w*使得分类器性能最优设计求解w的最优算法，得到解向量w*5. 样本集推断总体概率分布的方法？参数估计监督参数估计：样本所属类别及类条件总体概率密度函数的形式已知，某些参数未知非监督参数估计：已知总体概率密度函数形式但未知样本类别，要推断某些参数非参数估计：已知样本类别，未知总体概率密度函数形式，要求直接推断概率密度函数本身6. 近邻法的主要思想作为一种分段线性判别函数的极端情况，将各类中全部样本都作为代表点，这样的决策方法就是近邻法的基本思想。

7. 什么是K近邻法？他是最近邻法的推广，取未知样本x的k个近邻，看这k个近邻中多数属于哪一类，就把x归为哪一类。

8．监督学习和非监督学习的区别监督学习的用途明确，就是对样本进行分类。

训练样本集给出不同类别的实例，从这些实例中找出区分不同类样本的方法，划定决策面非监督学习的用途更广泛，用来分析数据的内在规律，如聚类分析，主分量分析，数据拟合等等9. 什么是误差平法和准则对于一个给定的聚类，均值向量是最能代表聚类中所有样本的一个向量，也称其为聚类中心。

一个好的聚类方法应能使集合中的所有向量与这个均值向量的误差的长度平方和最小。

10. 分级聚类算法有两种基本思路聚合法：把所有样本各自看为一类，逐级聚合成一类。

基本思路是根据类间相似性大小逐级聚合，每级只把相似性最大的两类聚合成一类，最终把所有样本聚合为一类。

分解法：把所有样本看做一类，逐级分解为每个样本一类。

模式识别原理SV-2-2010

P1 (e ) = ∫R2 P (x / ω 1 )dx = 1 − ∫R1 P (x / ω 1 )dx ∵ P2 (e ) = ∫R P ( x / ω 1 )dx 1
r = ∫ P( x / ω1 )dx + λ ∫ P(x / ω2 )dx − ε 0 ∴ R1 R2 = (1 − λε 0 ) + ∫ [λP ( x / ω 2 ) − P ( x / ω 1 )]dx 化为同一决策域函数
在Pr[ωi]变化的情况下，使最大可能的风险最小。变化的情况下，
即在最不利的情况下争取最好的结果。
4 最小最大决策（偏于保守的分类方法） 2类最小最大决策（偏于保守的分类方法）
假若P (ω i ) 变化或未知，使最大可能的风险为最小。即在最差条件下，争取最好的结果。选择门限，使在最坏情况下平均风险最小。
没有发生；预报为有震，，要付出代价，没有发生；预报为有震，要作准备要付出代价，但地震预报为无震，生了，要遭受损失。预报为无震，但地震发生了，要遭受损失。
最小风险贝叶斯决策，
假设各种错误造成损失会不同，而提出的一种决策规则
① 观察量x，为一个n维随机向量，X = [x1 , x 2 ,..., x n ] 观察量x ② 状态空间Ω ，K个自然状态（k类，Ω = {ω1 , ω 2 ,..., ω k } ③ 决策空间A，个决策，αi , i =1,2,...,a, A = {α1,α2 ,..., a} 决策空间 α α
T
α 不一定等于K，比如拒绝决策时，a = K + 1
④ 损失函数 λ (α i , ω j ),
i = 1 , 2 ,..., a ; j = 1 , 2 ,..., k

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}, {A01, A 0A1 , A 1A0 , B BA , B 0}, A)（2）({A}, {0, 1}, {A0, A 0A}, A)（3）({S}, {a, b}, {S 00S, S 11S, S 00, S 11}, S)（4）({A}, {0, 1}, {A01, 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。

模式识别考试提纲

1、提纲：第1、2、3、4、5、7、8章所学内容2、题型：一、填空题1. 模式识别系统主要由四个部分组成，即：2. 贝叶斯决策最常用的准则 (1) (2)3. 请写出样本x 和均值u 之间的欧式距离，以及马式距离为4. 名词解释(先英文全拼，后中文解释，6分)：PCA______________, _______________.NN________________, _______________. PR________________, ______________.5. 根据平方误差准则函数2221()()NT s i i i J Y b ===-=-∑a e a b a y ，其最小二乘近似解（MSE 解）为6. 估计量的评价标准 1________, 2__________3_________二、简述题1. 试结合K-L 变换简述人脸识别的过程2. 单层感知器和多层感知器神经网络的主要缺陷分别是什么？BP 算法的基本思想是什么，存在哪些不足？3. 试写出两类问题的线性判别函数，并说明函数中各个变量的意义4. 请简述径向基神经网络和非线性支持向量机的基本思想5. 请说明BP 算法的基本流程6. 监督与非监督模式识别的区别三、计算题1．医生要根据病人血液中白细胞的浓度来判断病人是否患血液病，根据医学知识和以往的经验，医生知道：患病的人，白细胞的浓度服从均值2000，标准差1000的正态分布；未患病的人，白细胞的浓度服从均值7000，标准差3000的正态分布，一般人群中，患病的人数比例为0.5%。

一个人的白细胞浓度是3100，试用Bayes 决策方法来判断这个是否患血液病。

（10分）2．用最大似然估计法以数据样本估计一元正态分布函数中221122()(|,))2k k x p x θθμθσθ-===-的参数1θ，2θ。

（10分） 3．写出Fisher 判别函数的准则是，并利用拉格朗日乘子计算满足其准则的最佳投影向量*w 4．已知多层感知器(或BP 神经网络)的网络结构和权值，请分析输入(x1,x2)和输出(O)之间的逻辑关系，并做出真值表5．已知一个样本集的协方差矩阵，应用K-L 变换求最优2×1特征提取器U 19.59.59.57.5C ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦ij。

武汉大学模式识别复习提纲【范本模板】

考试事项及复习提纲考试时间及地点:本周日（12月1号），（8:50—11：25）2—4节，在1区教三楼3-102题目类型：满分100分6道简答+6道计算复习范围：1、09年试题+10年考试试题2、课本例题（附章节和页面)3、中科院考博题库题目透视：09年和10年试题预览：题目+答案一、简答题1 简述模式识别系统的构成。

2 简述机器学习方法中随机训练、成批训练和在线训练的区别。

3 简述隐马尔可夫模型的三个核心问题。

4 简述基于贝叶斯分类器的分类系统产生的最终分类误差的来源。

5 简单列举出三种度量距离的方法。

6 具有d个输入单元、n个隐单元、c个输出单元以及偏置的一个标准三层反向传播网,网络中有多少权值?7最大似然方法与Bayes估计的差异答案：1、系统构成：信息获取是指通过传感器将光或声音等信息转化为计算机可以处理的电信息；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;特征提取和选择是把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的过程；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;分类决策是在特征空间中对被识别对象进行分类.2、随机训练：模式是随机的从训练集中提取的,网络权值也根据不同的模式进行更新,训练数据可认为是一个随机变量；成批训练：所有的模式在训练前全部送往网络中；在线训练：每种模式只提供一次，不需要存储器来保存模式，当训练数据很多或者当内存消耗大而无法存储数据时，常采用在线训练.3、隐马尔可夫模型的三个核心问题：1）估值:HMM 的转移概率已知，计算这个模型产生一个特定观测值的概率；2）解码:已知一个HMM 和一个它所产生的观测序列,确定产生该观测序列最有可能的隐状态序列；3）学习:只知一个HMM 的大致结构，其转移概率都未知.如何从一组可见符号的序列中，决定这些参数4、简述基于贝叶斯分类器的分类系统产生的最终分类误差的来源:贝叶斯误差：由于不同的类条件概率密度函数之间的互相重叠引起的固有误差，无法消除；模型误差: 选择不正确的模型所导致的分类误差；估计误差：采用有限样本进行估计带来的误差。

华北电力大学2019年博士招生入学考试模式识别考试大纲

华北电力大学2019年博士招生入学考试模式识别考试大纲
考试科目编号：2403
考试科目名称：模式识别
一、考试总体要求
掌握模式识别的基本理论和方法，了解模式识别发展方向，具有运用模式理论和方法解决实际问题的能力。

二、考试内容
1.模式识别基础知识：模式识别类型、系统构成和模式识别系统评价方法。

2.贝叶斯分类方法：基于最小错误率的贝叶斯决策、基于最小风险的贝叶斯决策和最大最小决策。

3.特征的选择与提取：特征的选择原则和基本方法，特征提取对分类的影响分析。

4.线性判别函数：线性分类的基本概念和线性判别函数基本形式，支持向量机和多类问题的分类方法。

5.非线性判别函数：非线性的分段线性判别方法，特征空间变换，非线性空间的支持向量机和决策树方法。

6.人工神经网络及深度学习：常用人工神经网络，基于神经网络的模式识别方法，常用的几种深度学习（卷积神经网络、深度置信网络、循环神经网络）的一般网络结构、训练方法和应用。

7.聚类分析：模式的相似性测度，类的定义及类间距和基本聚类算法。

8.模糊模式识别：模糊模式识别中的隶属原则、择近原则和基本的模糊聚类方法。

9.应用实例分析
三、考试题型
简答题、论述题和应用分析等各类题型。

四、参考书目
1.张学工编著，模式识别，清华大学出版社，第三版.
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备注：华慧考博。