武汉大学遥感院模式识别考试

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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。

武汉大学遥感试题及答案

1. 遥感系统的组成为＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿。

2. 遥感技术发展的历史可分为＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿四个阶段，其中第四阶段是从＿＿＿＿＿年算起的。

3. NASA的全称是（中文）＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿＿，英文全称是＿＿＿＿＿。

它是美国联邦政府机构，成立于1958年。

负责美国所有各种＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿以及＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿的研究及装备建造工作。

4. ＿＿＿年＿＿＿日，中国第一颗人造地球卫星＿＿＿＿＿发射成功。

5. 遥感分类中按遥感平台可分为＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿。

按传感器的探测波段可分为：＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿。

按工作方式可分为：＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿。

按RS的应用领域可分为：＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿等。

6. 遥感技术的特点有：＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿等。

7. 当前遥感技术发展的趋势为：＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿。

8. 遥感机理是通过利用＿＿＿＿＿主动或被动地接受地面目标＿＿＿＿＿或＿＿＿＿＿的＿＿＿＿＿，通过＿＿＿＿＿所传递的信息来识别目标，从而达到＿＿＿＿＿的目的。

9. 电磁波是电磁振动的传播，当电磁振荡进入空间时，变化的＿＿＿＿＿激发了变化的＿＿＿＿＿，使电磁振荡在空间传播，形成电磁波，也称电磁辐射。

10. 电磁波是＿＿＿＿＿波，质点的震动方向与波的传播方向＿＿＿＿＿。

11. 电磁波遇到介质（气体、液体、固体）时，会发生＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿现象。

12. 可见光的波长范围是＿＿＿＿＿到＿＿＿＿＿。

13. 黑体的性质是吸收率为＿＿＿，反射率为＿＿＿。

14. 按照维恩位移定律的描述，黑体辐射光谱中最强辐射的波长λmax与黑体绝对温度T成＿＿＿。

15. 实际地物的发射分＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿情况16. 按发射率变化情况，将地物分为＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿、＿＿＿＿＿和＿＿＿＿＿四种类型。

大学模式识别考试题及答案详解

大学模式识别考试题及答案详解Last revision on 21 December 2020一、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）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)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。

答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。

（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。

武汉大学遥感院遥感试题(初试)

武汉大学遥感院遥感试题(初试)07年一、名词解释灰体方向反射太阳同步轨道图像锐化构象方程推扫视传感器光谱特性曲线哈达玛变换二、判断题1.在微波波段，固体的微波辐射亮度与绝对温度的四次方成正比2.卫星轨道在空间的具体形状位置，可有六个轨道参数来确定3.对于中心投影图像，其成像点的位置取决于地物点入射光线的方向4.可见光图像距其灰度与辐射功率成函数关系，因此也就与温度和发射率的大小有直接关系三、选择题1.对于spot产品，没做任何改正的图像，被称作（）0级产品1A级产品2A级产品3A级产品2.按比例拉伸原始图像灰度等级范围，被称作（）直方图均衡线性变换密度分割3.全景投影的影像面是一个（）平面斜面圆柱面4.植物的反射陡坡主要位于（）4.举例说明遥感图像增强的目的和实质5.说明遥感图像的粗加工处理6.说明辐射误差的主要来源7.举例说明入射角对策是雷达图像色调的影响8.绘图说明最大似然法分类的错分概率五、论述题概述高分辨率陆地卫星的现状与主要应用如何利用知识改进遥感图像自动识别效果论述遥感图象的空间特征及其应用09年一、名词解释光谱特性曲线等效温度生物量指标瞬时视场方向反射特征变换地面分辨率全景畸变二、判断题1.同一地区不同时间获取的影像一定可以进行立体观测2.侧视雷达图像和中心投影成像有地形引起的变形大小相同3.美国陆地资源卫星landsat4/5上搭载的TM传感器是多光谱扫描仪4.法国sport4卫星搭载的HRV传感器是推扫视成像5.清晨和傍晚我们看到太阳的颜色是红色是由于大气对红光吸收少的原因三、选择题1.在太阳照射到月球表面时，站在月球表面观测天空，我们看到天空的颜色是（）和地球表面一样颜色白色黑色不能确定2.下面哪种电磁波的特性只在SAR成像中应用得到（）电磁波衍射电磁波叠加电磁波多普勒效应极化3.我国嫦娥1号月球卫星探测月球表面三维信息是采用哪种方式（）激光扫描技术同归立体观测异轨立体观测INSAR技术4.面阵推扫式成像方式的传感器是（）成像雷达成像光谱仪框幅式摄影机多光谱扫描仪5.下面哪种影像灰度值的大小与后向散射有关（）TM影像HRV影像RADARSAT影像IkONS 影像四、简答题1.简述卫星传感器的辐射误差来源2.简述侧视雷达图像的几何特点3.简述最大似然法与最小距离法的区别与联系4.简述进行地面光谱测量的意义5.简述卫星图像之间的匹配与航空影像之间匹配的不同点6.描述传感器特性的参数有哪些7.资源卫星的轨道特点有哪些五、论述题从现代遥感技术组成的角度出发，论述遥感技术的发展趋势现有2008年4月某日和2008年5月20日四川汶川地区的sport卫星十米分辨率的两景2A级影像，请详细说明用遥感方法检测地震后堰塞湖面积及变化步骤根据你学的知识，论述提高遥感影像计算机自动分类精度的对策（要求从数据源和分类方法两方面分别说明）。

大学模式识别考试题及答案详解

大学模式识别考试题及答案详解Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】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）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）。

答：（1）分类准则，模式相似性测度，特征量的选择，量纲。

（2）证明：(2分)(2分)(1分)设，有非奇异线性变换：(1分)(4分)三、(8分)说明线性判别函数的正负和数值大小在分类中的意义并证明之。

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。

《模式识别》试题库(共享).docx

《模式识别》试题库一、基本概念题1.1 模式识别的三大核心问题:是：、、。

1.2、模式分布为团状时，选用聚类算法较好。

1.3欧式距离具有o 马式距离具有o（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1.4描述模式相似的测度有：=（1）距离测度（2）模糊测度（3）相似测度（4）匹配测度1.5利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1）；（2）；（3） o其中最常用的是第个技术途径。

1.6判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是：，__________________________________________________________________________________1.7感知器算法=（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。

1.8积累位势函数法的判别界面一般为o（1）线性界面；（2）非线性界面。

1.9基于距离的类别可分性判据有：oS B S B（1）『「［，”咒］（2）（3）1.10作为统计判别问题的模式分类，在（）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。

1.11确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K（x,xQ与积累位势函数K（x）的关系为（）O1.12用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n维向量X和Xk的函数K（x,xD若同时满足下列三个条件，都可作为势函数。

①（）；②()；③K(x, x k)是光滑函数，且是x和珏之间距离的单调下降函数。

1.13散度J”越大，说明。

类模式与①」类模式的分布( )。

当。

类模式与®类模式的分布相同时，Jij=()。

1.14若用Parzen窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸hl过小可能产生的问题是( ),hl过大可能产生的问题是( )01.15信息炳可以作为一种可分性判据的原因是：。

1.16作为统计判别问题的模式分类，在( )条件下，最小损失判决规则与最小错误判决规则是等价的。

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案模式识别习题及答案模式识别是人类智能的重要组成部分，也是机器学习和人工智能领域的核心内容。

通过模式识别，我们可以从大量的数据中发现规律和趋势，进而做出预测和判断。

本文将介绍一些模式识别的习题，并给出相应的答案，帮助读者更好地理解和应用模式识别。

习题一：给定一组数字序列，如何判断其中的模式？答案：判断数字序列中的模式可以通过观察数字之间的关系和规律来实现。

首先，我们可以计算相邻数字之间的差值或比值，看是否存在一定的规律。

其次，我们可以将数字序列进行分组，观察每组数字之间的关系，看是否存在某种模式。

最后，我们还可以利用统计学方法，如频率分析、自相关分析等，来发现数字序列中的模式。

习题二：如何利用模式识别进行图像分类？答案：图像分类是模式识别的一个重要应用领域。

在图像分类中，我们需要将输入的图像分为不同的类别。

为了实现图像分类，我们可以采用以下步骤：首先，将图像转换为数字表示，如灰度图像或彩色图像的像素矩阵。

然后，利用特征提取算法，提取图像中的关键特征。

接下来，选择合适的分类算法，如支持向量机、神经网络等，训练模型并进行分类。

最后，评估分类结果的准确性和性能。

习题三：如何利用模式识别进行语音识别？答案：语音识别是模式识别在语音信号处理中的应用。

为了实现语音识别，我们可以采用以下步骤：首先，将语音信号进行预处理，包括去除噪声、降低维度等。

然后，利用特征提取算法，提取语音信号中的关键特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。

接下来，选择合适的分类算法，如隐马尔可夫模型（HMM）、深度神经网络（DNN）等，训练模型并进行语音识别。

最后，评估识别结果的准确性和性能。

习题四：如何利用模式识别进行时间序列预测？答案：时间序列预测是模式识别在时间序列分析中的应用。

为了实现时间序列预测，我们可以采用以下步骤：首先，对时间序列进行平稳性检验，确保序列的均值和方差不随时间变化。

然后，利用滑动窗口或滚动平均等方法，将时间序列划分为训练集和测试集。

模式识别期末考试试题

模式识别期末考试试题# 模式识别期末考试试题## 一、选择题（每题2分，共20分）1. 模式识别中，特征提取的目的是什么？A. 降低数据维度B. 提高计算效率C. 增强数据的可解释性D. 以上都是2. 在K-近邻算法中，K值的选择对结果的影响是什么？A. 无影响B. 影响分类的准确性C. 影响算法的运行时间D. 影响数据的可读性3. 决策树算法中，信息增益的计算是基于以下哪个概念？A. 熵B. 互信息C. 条件熵D. 联合熵4. 支持向量机（SVM）的主要思想是？A. 寻找数据点之间的最大间隔B. 寻找数据点之间的最小间隔C. 寻找数据点的平均间隔D. 寻找数据点的中心点5. 以下哪个算法属于聚类算法？A. K-近邻B. 决策树C. K-均值D. 支持向量机## 二、简答题（每题10分，共30分）1. 描述主成分分析（PCA）的基本原理及其在模式识别中的应用。

2. 解释什么是过拟合（Overfitting）现象，并给出避免过拟合的几种常用方法。

3. 给出神经网络在模式识别中的基本工作原理，并说明其优缺点。

## 三、计算题（每题25分，共50分）1. 给定以下数据点，使用K-均值算法将它们分为两个簇，并说明算法的步骤：- 数据点：(1, 2), (2, 3), (5, 6), (8, 7), (9, 8)2. 假设有一个二维数据集，其中包含两类数据点，分别用圆形和三角形表示。

数据点的特征如下表所示：| 特征1 | 特征2 | 类别 || | | - || 1.5 | 2.5 | 圆形 || 2.0 | 3.0 | 圆形 || 3.5 | 4.5 | 三角形 || 4.0 | 5.0 | 三角形 |使用线性判别分析（LDA）方法，找出最佳线性边界，并将数据点分为两类。

## 四、论述题（共30分）1. 论述深度学习在图像识别领域的应用，并讨论其与传统机器学习方法相比的优势和局限性。

## 五、案例分析题（共30分）1. 假设你是一名数据科学家，你的团队正在开发一个用于识别手写数字的系统。

武汉大学遥感试题及答案

武汉大学遥感试题及答案《遥感原理》试题三答案要点一、名词解释（20分）1、多波段遥感：探测波段在可见光与近红外波段范围内，再分为若干窄波段来探测目标。

2、维恩位移定律：黑体辐射光谱中最强辐射的波长与黑体的绝对温度成反比。

黑体的温度越高，其曲线的峰顶就越往左移，即往短波方向移动。

3、瑞利散射与米氏散射：前者是指当大气中的粒子直径比波长小得多的时候所发生的大气散射现象。

后者是指气中的粒子直径与波长相当时发生的散射现象。

4、大气窗口；太阳辐射通过大气时，要发生反射、散射、吸收，从而使辐射强度发生衰减。

对传感器而言，某些波段里大气的投射率高，成为遥感的重要探测波段，这些波段就是大气窗口。

5、多源信息复合：遥感信息图遥感信息，以及遥感信息与非遥感信息的复合。

6、空间分辨率与波谱分辨率：像元多代表的地面范围的大小。

后者是传感器在接收目标地物辐射的波谱时，能分辨的最小波长间隔。

7、辐射畸变与辐射校正：图像像元上的亮度直接反映了目标地物的光谱反射率的差异，但也受到其他严肃的影响而发生改变，这一改变的部分就是需要校正的部分，称为辐射畸变。

通过简便的方法，去掉程辐射，使图像的质量得到改善，称为辐射校正。

8平滑与锐化；图像中某些亮度变化过大的区域，或岀现不该有的亮点时，采取的一种减小变化，使亮度平缓或去掉不必要的燥声”点，有均值平滑和中值滤波两种。

锐化是为了突岀图像的边缘、线状目标或某些亮度变化大的部分。

9、多光谱变换；通过函数变换，达到保留主要信息，降低数据量；增强或提取有用信息的目的。

本质是对遥感图像实行线形变换，使多光谱空间的坐标系按照一定的规律进行旋转。

10、监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的学习”过程和把待分像元代入判别函数进行判别的过程。

二、填空题（10分）1、1999年，我国第一颗地球资源遥感卫星（中巴地球资源卫星）在太原卫星发射中心发射成功。

2、陆地卫星的轨道是太阳同步轨道-轨道，其图像覆盖范围约为185-185平方公里。

模式识别试题库

科目模式识别班级姓名学号得分：1、简答题（40分）1. 什么是模式？人们通常是如何表示模式的？对分类识别的对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，称这种对象的描述为模式。

从它的定义可看出，模式是通过数学模型来表示的。

2. 什么是聚类分析？聚类分析是有监督分类还是无监督分类？为什么？聚类分析是基于数据集客观存在着若干个自然类、每个自然类中的数据某些属性都具有较强的相似性而建立的一种数据描述方法。

是无监督的分类。

因为在分类中不需要用训练样本进行学习和训练。

3. 什么是模式识别？模式识别系统通常包括哪些主要的环节？模式识别是根据研究对象的特征或属性，利用以计算机为中心的机器系统，运用一定的分析算法认定它的类别，系统应使分类识别的结果尽可能地符合真实。

主要环节包括：（1）特征提取（2）特征选择（3）学习和训练（4）分类识别4. 什么是最大后验概率准则？5. 什么是总体推断？6. 什么是梯度下降法？就是利用负梯度方向来决定每次迭代的新的搜索方向，使得每次迭代能使待优化的目标函数逐步减少。

7. 什么是无偏估计？无偏估计是参数的样本估计值的期望值等于参数的真实值。

估计量的数学期望等于估计参数。

8. 什么是最小损失准则判决？其基本表达形式是什么？当对一待识模式进行分类识别决策时，算出判属它为各类的条件期望损失之后，判决属于条件期望损失最小的那一类。

基本表达式如下：如果，则判9. 有教师学习和无教师学习在算法上有何区别？10. 线性判别函数的几何意义是什么？11. 一次准则函数的基本形式是什么？简要说明这种形式的特点。

12. 在统计判决中，什么是损失、损失函数和平均损失？13. 利用特征矢量和特征空间如何表达模式和模式类？14. 聚类分析在选取特征时需要注意哪些问题？为什么？15. 判别域界面方程分类的基本思想是什么？16. Fisher判别规则的基本思想是什么？17. 特征空间在模式识别的研究起什么作用？请简要论述。

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）。

武汉大学计算机学院模式识别试卷2011B卷

武汉大学计算机学院2010——2011学年第二学期2009级《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。

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、聚类准则和( )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( )。

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11/21/21⎡⎤⎢⎥⎣⎦，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ω1={x 1, x 2}={(1,2)T , (-1,0)T }; ω2={x 3, x 4} ={(-1,-2)T , (1,-1)T }设初始权值w 1=(1,1,1)T , ρk =1，试用感知器固定增量法求判别函数，画出决策面。

考研武汉大学遥感院专业课真题解答遥感

遥感原理的历年真题（03—09）解答2003一、名词解释1、光谱反射率物体的反射辐射通量与入射辐射通量之比： E E ρλλλρ=物体的反射波谱限于紫外、可见光和近红外，尤其是后两个波段。

一个物体的反射波谱的特征主要取决于该物体与入射辐射相互作用的波长选择 .影响地物光谱反射率变化的因素有太阳位置、传感器位置、地理位置、地形、季节、气候变化、地面湿度变化、地物本身的变异、大气状况等。

2、辐射温度如果实际物体的总辐射出射度（包括全部波长）与某一温度绝对黑体的总辐射出射度相等，则黑体的温度称为该物体的辐射温度。

根据斯忒藩 - 玻尔兹曼定律，绝对黑体的辐射出射度与热力学温度的 4 次方成正比，由此可确定物体的辐射温度。

由于一般物体都不是黑体，其发射率总是小于 1的正数，故物体的辐射温度总是小于物体的实际温度，物体的发射率越小，其实际温度与辐射温度的偏离就越大。

3、大气窗口通过大气后衰减较小，透过率较高，对遥感十分有利的电磁辐射波段通常称为“大气窗口”.（1）0.30 ~ 1.15m μ大气窗口：是遥感技术应用最主要的窗口之一。

其中 0.3~0.4m μ近紫外窗口，透射率为70％0.4~0.7m μ可见光窗口，透射率约为95％0.7~1.10m μ近红外窗口，透射率约为80％（2）1.3~2.5大气窗口：属于近红外波段1.3~1.9m μ窗口，透射率为60％-95 ％1.55~1.75m μ透射率高2.0~2.5m μ窗口，透射率为80％（3）3.5~5.0m μ大气窗口：属于中红外波段，透射率约为60~70％（4）8~14m μ热红外窗口，透射率为80%左右（5）1.0mm~1m 微波窗口，透射率为35％~100%4、太阳同步轨道卫星轨道与太阳同步，是指卫星轨道面与太阳地球连线之间在黄道面内的夹角，不随地球绕太阳公转而改变。

地球对太阳的进动一年为360°。

因此平均每天的进动角为0.9856°。

（完整word版）模式识别试题答案

（完整word版）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 jh 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。

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