模式识别-参考

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模式识别课程设计

模式识别课程设计一、教学目标本课程的教学目标是使学生掌握模式识别的基本概念、方法和应用，培养学生运用模式识别解决实际问题的能力。

具体目标如下：1.知识目标：（1）了解模式识别的定义、发展历程和应用领域；（2）掌握特征提取、相似度测量和分类器设计等基本方法；（3）熟悉常见的模式识别算法，如K近邻、决策树、支持向量机等；（4）理解模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用。

2.技能目标：（1）能够运用模式识别方法解决实际问题；（2）具备基本的编程能力，能够实现简单的模式识别算法；（3）学会使用模式识别相关软件和工具，如MATLAB、Python等。

3.情感态度价值观目标：（1）培养学生的创新意识，鼓励积极探索新的模式识别方法；（2）培养学生团队合作精神，学会与他人共同解决问题；（3）培养学生具有良好的职业道德，关注模式识别在现实生活中的影响。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括以下几个部分：1.模式识别的基本概念和方法；2.特征提取和相似度测量；3.分类器设计及常见分类算法；4.模式识别在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域的应用；5.模式识别相关软件和工具的使用。

三、教学方法为实现教学目标，本课程将采用以下教学方法：1.讲授法：用于讲解基本概念、方法和算法；2.案例分析法：通过分析实际案例，使学生更好地理解模式识别的应用；3.实验法：让学生动手实践，掌握模式识别相关软件和工具的使用；4.讨论法：鼓励学生积极参与课堂讨论，培养团队合作精神。

四、教学资源为实现教学目标，本课程将采用以下教学资源：1.教材：《模式识别与应用》；2.参考书：《模式识别导论》、《模式识别与机器学习》；3.多媒体资料：教学PPT、相关视频资料；4.实验设备：计算机、模式识别相关软件和工具。

五、教学评估本课程的教学评估将采用多元化的评价方式，以全面、客观地评价学生的学习成果。

评估内容包括：1.平时表现：包括课堂参与度、提问回答、小组讨论等，占总成绩的30%；2.作业：包括课后练习、小项目等，占总成绩的20%；3.考试：包括期中和期末考试，占总成绩的50%；4.实验报告：包括实验完成情况、实验结果分析等，占总成绩的10%。

中科院模式识别第二次作业参考答案

4

当 2 3 时，有：
Q( , 0 ) 不存在。
对分布进行归一化，有 P ( x2 ) ~ U (0, 2 ) ，故

P( x )dx
2
2
1
对 P ( x1 ) ，有
p( x1 )dx1
0 0
1
1
e 1x1 dx1 1
因此， 1 1 。
2
1 ( x )2 1 1 x v 2 exp 2 2 nh 2 hn 2 2 hn 2 n 2 hn hn hn nhn hn nhn 1 ( x )2 exp 2 2 2 2 hn 2 2 hn 1 1 ( x )2 1 exp 2 2 2
(c) 用递归公式计算样本均值，每次更新的计算复杂度为： O ( d ) 用递归公式计算样本协方差，每次更新的计算复杂度为： O ( d ) (d) 当样本量非常大，或者样本是边输入边分类的时候，考虑采用递归公式，这是在线分类。当样本量比较小，可以全部输入之后再分类的时候，考虑采用非递归公式，这是离线分类。
2
2
)1 。
当 1 1, 2 3 时，取得最大值： Q ( , 0 ) 8.52 故，当 3 时， Q( , 0 ) 取得最大值。
1
1 2 x1 2 e (c) 当 4 时，有 P ( x1 , x2 ) 8 0
因此： pn ( x) ~ N ( , hn )
(b) 计算得：
Var [ pn ( x)] Var [
1 nhn

实验课程-091042-模式识别

模式识别实验教学大纲(实验课程)◆课程编号：091042◆课程英文名称：Pattern Recognition◆课程类型：☐通识通修☐通识通选☐学科必修☐学科选修☐跨学科选修☐专业核心专业选修（学术研究）☐专业选修（就业创业）◆适用年级专业（学科类）：计算机科学与技术、网络工程、软件工程四年级◆先修课程：高等数学、线性代数、概率与数理统计、程序设计语言◆总学分：1◆总学时：32一、课程简介与教学目标《模式识别实验》是配合计算机科学与技术、网络工程和软件工程专业课程《模式识别》开设的实验课程。

要求学生在理解模式识别理论及方法的基础上，应具有设计、实现、分析和维护模式识别等方面的能力。

通过本实验课程的训练，使学生熟练掌握模式识别的基本原理和方法，加深对各方法涉及的基础知识的认识，强化编程技能，培养创新能力。

二、教学方式与方法教学方式：学生动手实验为主，辅以适当的提问、小组讨论及实验点评等。

教学方法：探讨式教学、启发式教学、实验教学相结合；尝试包括实验设计、研究设计、答辩、总结等环节的教学。

三、教学重点与难点（一）教学重点理解模式识别系统的基本原理，掌握模式识别中Bayes分类器、Parzen窗估计与K N近邻估计、最近邻方法和C均值聚类算法等，学会使用相应工具进行模式识别方法的设计与实现，从而进一步理解模式识别课程中所讲授的理论知识。

（二）教学难点H-K算法、基于K-L变换的实现。

四、学时分配计划五、教材与教学参考书（一）教材1.《模式识别（第2版）》，边肇祺，张学工等，清华大学出版社，2000。

（二）教学参考书1．《模式识别导论》，齐敏、李大健、郝重阳，清华大学出版社，2009；2．《模式识别原理》，孙亮，北京工业大学出版社，2009；3．《模式识别（第3版）》，张学工，清华大学出版社，2010；4．《模式识别(英文版·第3版)(经典原版书库)》，(希腊)西奥多里迪斯等著，机械工业出版社，2006。

江南大学模式识别课后答案

２、一是系统在进行关键词匹配时，对那些相近的关键词也给予一定的匹配度，如给予“通信网”和“信息网”一定的匹配度；二是用户检索表达式同信息文档的相关度是用模糊逻辑的隶属度表示的连续值, 而不是二值逻辑的两个值,从而能够将检索结果按照相关度进行排序。
课程作业十二一、Agent 体系中的 Agent 联盟的工作方式？二、机器人规划的基本任务是什么？
３.树根的代价即为解树的代价，计算时是从树叶开始自下而上逐层计算而求得的，根是指初始节点 S0。 X 是与节点的两种计算公式为：《1》g(x)=∑{c(x,yi)+g(yi)} 1≤i≤n 称为和代价法。
《2》g(x)=max{c(x,yi)+g(yi)} 1≤i≤n 称为最大代价法。
课程作业五一、写出下面命题的产生式规则： 1．如果学生的学习刻苦了，那成绩一定会上升。 2．如果速度慢了，则时间一定会长。
¬f(B)∨¬f(D)
--(5)
则：(1)、(4)èf(B) ∨¬f(C) --(6)
(2)、(6) èf(B)
--(7)
(5)、(7) è¬f(D)
--(8)
(8)、(3) èf(C) 所以，最后得出 C 是罪犯。
课程作业四简答题： 1、什么是启发式搜索，什么是启发式信息。启发式搜索具体有哪些搜索。 2、状态图表示中的三元组分别是什么？ 3、解树的代价是指什么？写出 X 是与节点的两种计算公式。
参考答案：１、SSP 即业务交换点，实际就是交换机，只用来完成基本呼叫处理。 SSP 即业务控制点，位于 SSP 之上，用来存放智能服务程序和数据。 SCP、SSP 的实时连接通过公共信道信令网实现。SSP 将业务请求提交给 SCP，SCP 通过查询智能业务数据库，将业务请求解释为 SSP 所能够进行的处理，这些处理再由 SCP 下达给 SSP。

信息安全专业课程书籍推荐

计算机安全保密Computer Security and Applied Cryptography
课程简介本课程是计算机科学与技术的专业选修课。开设本课程的目的是使学生了解并掌握计算机安全保密所涉及的基本理论和方法，具备保障信息安全的基本能力。10、参考书目《密码学与计算机网络安全》，卿斯汉，清华大学出版社，广西科学技术出版社，2001 《通信网的安全——理论与技术》（第一版）[M]，王育民，刘建伟，西安，西安电子科技大第3/4页
编译原理The Principles of Compiler
课程简介本课程是计算机科学与技术专业的专业基础必修课，信息安全专业的专业选修课。开设本课程的目的是使学生了解并掌握编译过程中所涉及的基本理论和方法，具备分析和实现编译程序的基本能力。
指定教材《编译原理》，何炎祥、李晓燕、王汉飞编著，华中科技大学出版社，2000。
参考书目《软件工程概论》，张海潘编著，清华大学出版社。
面向对象程序设计Object—Oriented Programming
课程简介本课程是计算机科学与技术、信息安全专业的专业选修课。本课程借助Java语言讲授面向对象程序设计，进行面向对象思维、方法的训练。通过学习、设计及实现，使学生掌握其方法、原则与理论，具有一定的面向对象设计、开发能力。为后续课程及大型应用软件的研究、设计打下基础。
指定教材《模式识别》，杨光正等，中国科学科技大学出版社，2003。10、
参考书目《模式识别原理、方法及应用》，J．P．Marques de sa，清华大学出版社，2002。《模式识别》，边肇祺，清华大学出版社，2000。
2算法设计与分析The Design and Analysis of Algorithms

模式识别与机器学习思考题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查思考题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。

机器学习是研究让机器(计算机)从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。

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。

然而近年来,由于它们关心的很多共同问题(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。

近年来,机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者,理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。

机器学习:要使计算机具有知识一般有两种方法;一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理,并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。

另一种是使计算机本身有获得知识的能力,它可以学习人类已有的知识,并且在实践过程中不总结、完善,这种方式称为机器学习。

机器学习的研究,主要在以下三个方面进行:一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程;和机器学习的方法;以及建立针对具体任务的学习系统。

机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。

依赖于这些学科而共同发展。

目前已经取得很大的进展,但还没有能完全解决问题。

模式识别:模式识别是研究如何使机器具有感知能力,主要研究视觉模式和听觉模式的识别。

如识别物体、地形、图像、字体(如签字)等。

在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。

近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。

特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。

理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言(如汉语、英语等),便可以直接用口语操作计算机,这将给人们带来极大的便利。

计算机理解自然语言的研究有以下三个目标:一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息,并能正确答复(或响应)输入的信息。

模式识别实验指导书2015

6
深圳大学研究生课程“模式识别理论与方法”实验指导书(4th Edition 裴继红编)
(c) 用（b）中设计的分类器对测试点进行分类： (1, 2,1) ， (5,3, 2) ， (0, 0, 0) ， (1, 0, 0) ，并且利用式（45）求出各个测试点与各个类别均值之间的 Mahalanobis 距离。 (d) 如果 P ( w1 ) 0.8, P ( w2 ) P ( w3 ) 0.1 ，再进行（b）和（c）实验。 (e) 分析实验结果。表格 1
深圳大学研究生课程：模式识别理论与方法
课程作业实验指导
（4th Edition）（分数：5％10＝50％）（共 10 题）
实验参考教材：
a) 《Pattern Classification》by Richard O.Duda, Peter E.Hart, David G.Stork, 2nd Edition Wiley-Interscience, 2000. (机械工业出版社，2004 年, 影印版)。 b) 《模式分类》Richard O.Duda, Peter E.Hart, David G.Stork 著；李宏东，姚天翔等译；机械工业出版社和中信出版社出版，2003 年。（上面 a 的中文翻译版） c) 《模式识别（英文第四版）》Sergios Theodoridis, Konstantinos Koutroumbas 著；机械工业出版社，2009 年，影印版。 d) 《神经网络与机器学习（原书第三版）》Simon Haykin 著；申富饶等译，机械工业出版社，2013 年。
裴继红编
2015 年 2 月深圳大学信息工程学院
深圳大学研究生课程“模式识别理论与方法”实验指导书(4th Edition 裴继红编)

模式识别

课堂练习
对于特征模式为二维，类数为2的模式识别，当给出参考模式r(1)＝(2, 5)， r(2)＝(6, 1)时，试求识别边界会是什么样？解：由于边界是由识别函数值相等的点构成的，所以
d ( y, r ) d ( y, r ) ( y 2) ( y 5)
(1) (2) 2 1 2
xj=(xj1, xj2 , xj3,…,xjn)T
dij

| X
k 1
n
ik
Xjk |
② 欧几里德距离
dij

X
k 1
n
ik
Xjk
2
③明考夫斯基距离
1 q q n dij ( q ) | Xik Xjk| k 1
其中当q=1时为绝对值距离，当q=2时为欧氏距离
• 50年代 Noam Chemsky 提出形式语言理论美籍华人付京荪提出句法结构模式识别。 • 60年代 L.A.Zadeh提出了模糊集理论，模糊模式识别理论得到了较广泛的应用。 • 80年代 Hopfield提出神经元网络模型理论。近些年人工神经元网络在模式识别和人工智能上得到较广泛的应用。 • 90年代小样本学习理论，支持向量机（SVM）也受到了很大的重视。
d ( y, r )
(c)

y r
n i 1 i
(1)
(c)
i
2

( 2)
若设输入模式被识别出的类别（识别结果）为 c ，则
1 若d ( y, r ) d ( y, r ) c 2 若d ( y, r ) d ( y, r )
(2) (1)
识别函数
在识别中采用的函数，称为识别函数。识别函数被定义在每一个类别上，输入模式属于该类时，取比较大的值，属于其他类时，取较小的值应用识别函数g©(y)，基于最短距离的模式识别可以写成：

计算机图形学教程课后习题参考答案

9、GKS中输入设备有哪6种逻辑功能？请各举出对应的物理设备。
答：见课本2.4.5.节。
10、当前主流的图形软件有哪些？
答：见课本2.6.3节。
第三章
1、编写画一正方形程序，并在其中用不同的颜色画15个正方形，每一个都比前一个小。
#include“graphics.h”
#include“conio.h”
4、光栅扫描显示器由哪些部分组成？它们的功能分别是什么？
答：见课本P21页图2.9所展示的组成框图，其后有各部分的介绍及功能。
5、对于分辨率为1024*1024的光栅系统，若每一像素用8位和12位二进制来表示存储信息，各需多大光栅存储容量以及显存？每一屏幕最多能显示多少颜色？若R，G，B灰度都占8位，其显示颜色的总数是多少？
putimage(i-1,200,w,COPY_PUT);
line(2,327,562,327);
delay(10);//自行车行驶动画的实现
}
for(i=0;i<10;i++)
{
pieslice(37,290,start,end,37);
pieslice(175,290,start,end,37);
另一种分类方法：见课本2.1.3节，分为脱机绘图系统、联机绘图系统和交互式绘图系统。
3、阴极射线管由哪些部分组成？它们的功能分别是什么？
答：CRT由四部分组成：电子枪、聚焦系统、偏转系统和荧光屏，这四部分都在真空管内。电子枪由灯丝、阴极和控制栅极组成。灯丝加热阴极，阴极表面向外发射自由电子，控制栅控制自由电子是否向荧光屏发出，若允许电子通过，形成的电子流在到达屏幕的途中，被聚焦系统（电子透镜）聚焦成很窄的电子束，由偏转系统产生电子束的偏转电场（或磁场），使电子束左右、上下偏转，从而控制荧光屏上光点上下、左右运动，使得在指定时刻在屏幕指定位置上产生亮点。

模式识别(山东联盟)知到章节答案智慧树2023年青岛大学

模式识别（山东联盟）知到章节测试答案智慧树2023年最新青岛大学第一章测试1.关于监督模式识别与非监督模式识别的描述正确的是参考答案:非监督模式识别对样本的分类结果是唯一的2.基于数据的方法适用于特征和类别关系不明确的情况参考答案:对3.下列关于模式识别的说法中,正确的是参考答案:模式可以看作对象的组成成分或影响因素间存在的规律性关系4.在模式识别中，样本的特征构成特征空间，特征数量越多越有利于分类参考答案:错5.在监督模式识别中，分类器的形式越复杂，对未知样本的分类精度就越高参考答案:错第二章测试1.下列关于最小风险的贝叶斯决策的说法中正确的有参考答案:最小风险的贝叶斯决策考虑到了不同的错误率所造成的不同损失;最小错误率的贝叶斯决策是最小风险的贝叶斯决策的特例;条件风险反映了对于一个样本x采用某种决策时所带来的损失2.我们在对某一模式x进行分类判别决策时，只需要算出它属于各类的条件风险就可以进行决策了。

参考答案:对3.下面关于贝叶斯分类器的说法中错误的是参考答案:贝叶斯分类器中的判别函数的形式是唯一的4.当各类的协方差矩阵相等时，分类面为超平面，并且与两类的中心连线垂直。

参考答案:错5.当各类的协方差矩阵不等时，决策面是超二次曲面。

参考答案:对第三章测试1.概率密度函数的估计的本质是根据训练数据来估计概率密度函数的形式和参数。

参考答案:对2.参数估计是已知概率密度的形式，而参数未知。

参考答案:对3.概率密度函数的参数估计需要一定数量的训练样本，样本越多，参数估计的结果越准确。

参考答案:对4.下面关于最大似然估计的说法中正确的是参考答案:最大似然估计是在已知概率密度函数的形式，但是参数未知的情况下，利用训练样本来估计未知参数。

;在最大似然估计中要求各个样本必须是独立抽取的。

;在最大似然函数估计中，要估计的参数是一个确定的量。

5.贝叶斯估计中是将未知的参数本身也看作一个随机变量，要做的是根据观测数据对参数的分布进行估计。

《模式识别与机器学习》习题和参考答案

(μ i , i ), i 1, 2 ，可得
r (x) ln p(x | w 1) ln p(x | w 2)
d
1
1

(x μ1 ) 1 (x μ1 ) ln 2 ln | |
2
2
2

d
1
1

(x μ 2 ) 1 (x μ 2 ) ln 2 ln | |
(2-15)可简化为
1
gi ( x) (x μi ) 1 (x μi ).
2
(2-17)
将上式展开，忽略与 i 无关的项 x 1x ，判别函数进一步简化为
1
gi (x) ( 1μi ) x μi 1μi .
2
(2-18)
此时判别函数是 x 的线性函数，决策面是一个超平面。当决策区域 Ri 与 R j 相邻时，
190%
(2-13)
最小风险贝叶斯决策会选择条件风险最小的类别，即 h( x) 1 。
3.
给出在两类类别先验概率相等情况下，类条件概率分布是相等对角协方差
矩阵的高斯分布的贝叶斯决策规则，并进行错误率分析。
答：
（1）首先给出决策面的表达式。根据类条件概率分布的高斯假设，可以
得到
p(x | w i )
2
2
2

1
1
1 ||
(x μ1 ) 1 (x μ1 ) (x μ 2 ) 1 (x μ 2 ) ln
2
2
2 ||
1
(μ 2 μ1 ) 1x (μ1 1μ1 μ 2 1μ 2 ).
2
(2-28)

参考文献(人工智能)

参考文献(人工智能)曹晖目的：对参考文献整理（包括摘要、读书笔记等），方便以后的使用。

分类：粗分为论文（paper）、教程（tutorial）和文摘（digest）。

0介绍 (1)1系统与综述 (1)2神经网络 (2)3机器学习 (2)3.1联合训练的有效性和可用性分析 (2)3.2文本学习工作的引导 (2)3.3★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎 (3)3.4联合训练来合并标识数据与未标识数据 (5)3.5在超文本学习中应用统计和关系方法 (5)3.6在关系领域发现测试集合规律性 (6)3.7网页挖掘的一阶学习 (6)3.8从多语种文本数据库中学习单语种语言模型 (6)3.9从因特网中学习以构造知识库 (7)3.10未标识数据在有指导学习中的角色 (8)3.11使用增强学习来有效爬行网页 (8)3.12★文本学习和相关智能A GENTS：综述 (9)3.13★新事件检测和跟踪的学习方法 (15)3.14★信息检索中的机器学习——神经网络，符号学习和遗传算法 (15)3.15用NLP来对用户特征进行机器学习 (15)4模式识别 (16)4.1JA VA中的模式处理 (16)0介绍1系统与综述2神经网络3机器学习3.1 联合训练的有效性和可用性分析标题：Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Analyzing the Effectiveness and Applicability of Co-training.ps作者：Kamal Nigam, Rayid Ghani备注：Kamal Nigam (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213, knigam@)Rayid Ghani (School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213 rayid@)摘要：Recently there has been significant interest in supervised learning algorithms that combine labeled and unlabeled data for text learning tasks. The co-training setting [1] applies todatasets that have a natural separation of their features into two disjoint sets. We demonstrate that when learning from labeled and unlabeled data, algorithms explicitly leveraging a natural independent split of the features outperform algorithms that do not. When a natural split does not exist, co-training algorithms that manufacture a feature split may out-perform algorithms not using a split. These results help explain why co-training algorithms are both discriminativein nature and robust to the assumptions of their embedded classifiers.3.2 文本学习工作的引导标题：Bootstrapping for Text Learning Tasks链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Bootstrap for Text Learning Tasks.ps作者：Rosie Jones, Andrew McCallum, Kamal Nigam, Ellen Riloff备注：Rosie Jones (rosie@, 1 School of Computer Science, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA 15213)Andrew McCallum (mccallum@, 2 Just Research, 4616 Henry Street, Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@)Ellen Riloff (riloff@, Department of Computer Science, University of Utah, Salt Lake City, UT 84112)摘要：When applying text learning algorithms to complex tasks, it is tedious and expensive to hand-label the large amounts of training data necessary for good performance. This paper presents bootstrapping as an alternative approach to learning from large sets of labeled data. Instead of a large quantity of labeled data, this paper advocates using a small amount of seed information and alarge collection of easily-obtained unlabeled data. Bootstrapping initializes a learner with the seed information; it then iterates, applying the learner to calculate labels for the unlabeled data, and incorporating some of these labels into the training input for the learner. Two case studies of this approach are presented. Bootstrapping for information extraction provides 76% precision for a 250-word dictionary for extracting locations from web pages, when starting with just a few seed locations. Bootstrapping a text classifier from a few keywords per class and a class hierarchy provides accuracy of 66%, a level close to human agreement, when placing computer science research papers into a topic hierarchy. The success of these two examples argues for the strength of the general bootstrapping approach for text learning tasks.3.3 ★采用机器学习技术来构造受限领域搜索引擎标题：Building Domain-specific Search Engines with Machine Learning Techniques链接：Papers 论文集\AI 人工智能\Machine Learning 机器学习\Building Domain-Specific Search Engines with Machine Learning Techniques.ps作者：Andrew McCallum, Kamal Nigam, Jason Rennie, Kristie Seymore备注：Andrew McCallum (mccallum@ , Just Research, 4616 Henry Street Pittsburgh, PA 15213)Kamal Nigam (knigam@ , School of Computer Science, Carnegie Mellon University Pittsburgh, PA 15213)Jason Rennie (jr6b@)Kristie Seymore (kseymore@)摘要：Domain-specific search engines are growing in popularity because they offer increased accuracy and extra functionality not possible with the general, Web-wide search engines. For example, allows complex queries by age-group, size, location and cost over summer camps. Unfortunately these domain-specific search engines are difficult and time-consuming to maintain. This paper proposes the use of machine learning techniques to greatly automate the creation and maintenance of domain-specific search engines. We describe new research in reinforcement learning, information extraction and text classification that enables efficient spidering, identifying informative text segments, and populating topic hierarchies. Using these techniques, we have built a demonstration system: a search engine forcomputer science research papers. It already contains over 50,000 papers and is publicly available at ....采用多项Naive Bayes 文本分类模型。

模式识别

模式识别[填空题]1模式识别系统的基本构成单元包括（）（）（）参考答案：模式采集；特征选择与提取；模式分类[填空题]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（）、（）、（）。

参考答案：特征矢量；串；树；网[填空题]3影响层次聚类算法结果的主要因素有（）（）（）（）参考答案：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[填空题]4线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是（）（）参考答案：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[填空题]5感知器算法适用于（）的情况参考答案：线性可分[填空题]6在统计模式分类问题中，聂曼-皮尔逊判决准则主要用于（）情况；最小最大判别准则主要用于（）情况。

参考答案：某一种判决错误较另一种判决错误更为重要；先验概率未知的[多项选择题]7、影响聚类算法结果的主要因素有（）。

A. 已知类别的样本质量B. 分类准则C. 特征选取D. 模式相似性测度参考答案：B,C,D[多项选择题]8、影响基本K-均值算法的主要因素有（）。

A. 样本输入顺序B. 模式相似性测度C. 聚类准则D. 初始类中心的选取参考答案：A,B,D[多项选择题]9、在统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可以使用（）。

A. 最小损失准则B. 最小最大损失准则C. 最小误判概率准则D. N-P判决参考答案：B,D[单项选择题]10、散度是根据（）构造的可分性判据。

A. 先验概率B. 后验概率C. 类概率密度D. 信息熵E. 几何距离参考答案：C[多项选择题]11、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（）。

A.已知类别样本质量B.分类准则C.特征选取D.量纲参考答案：B,D[多项选择题]12、欧式距离具有（）A.平移不变性B.旋转不变性C.尺度缩放不变性D.不受量纲影响的特性参考答案：A,B[多项选择题]13、马式距离具有（）。

北邮模式识别课堂作业答案（参考）

北邮模式识别课堂作业答案（参考）第⼀次课堂作业1.⼈在识别事物时是否可以避免错识2.如果错识不可避免，那么你是否怀疑你所看到的、听到的、嗅到的到底是真是的，还是虚假的3.如果不是，那么你依靠的是什么呢⽤学术语⾔该如何表⽰。

4.我们是以统计学为基础分析模式识别问题，采⽤的是错误概率评价分类器性能。

如果不采⽤统计学，你是否能想到还有什么合理地分类器性能评价指标来替代错误率1.知觉的特性为选择性、整体性、理解性、恒常性。

错觉是错误的知觉，是在特定条件下产⽣的对客观事物歪曲的知觉。

认知是⼀个过程，需要⼤脑的参与.⼈的认知并不神秘，也符合⼀定的规律，也会产⽣错误2.不是3.辨别事物的最基本⽅法是计算 . 从不同事物所具有的不同属性为出发点认识事物. ⼀种是对事物的属性进⾏度量，属于定量的表⽰⽅法(向量表⽰法 )。

另⼀种则是对事务所包含的成分进⾏分析，称为定性的描述(结构性描述⽅法)。

4.风险第⼆次课堂作业作为学⽣，你需要判断今天的课是否点名。

结合该问题(或者其它你熟悉的识别问题，如”天⽓预报”)，说明:先验概率、后验概率和类条件概率按照最⼩错误率如何决策按照最⼩风险如何决策ωi为⽼师点名的事件,x为判断⽼师点名的概率1.先验概率: 指根据以往经验和分析得到的该⽼师点名的概率,即为先验概率P(ωi )后验概率: 在收到某个消息之后，接收端所了解到的该消息发送的概率称为后验概率。

《模式识别》课程教学大纲(本科)

《模式识别》课程教学大纲课程编号：04226课程名称：模式识别英文名称：Pattern Recognition课程类型：专业课课程要求：选修学时/学分：32/2 （讲课学时：28 实验学时：4）适用专业：智能科学与技术一、课程性质与任务模式识别课程是智能科学与技术专业的•门选修课，是研究计算机模式识别的基本理论和方法、应用。

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。

这门课的教学目的是让学生掌握统计模式识别和结构模式识别基本原理和方法。

本课程的主要任务是通过对模式识别的基本理论和方法、运用实例的学习，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。

本课程的教学目的是为了使学生能应用模式识别处理计算机自动识别事物，机器学习数据分析中有关的技术问题。

由于本课程的目标是侧重在应用模式识别技术，因此在学习内容上侧重基本概念的讲解，辅以必要的数学推导，使学生能掌握模式识别技术中最基本的概念，以及最基本的处理问题方法。

学生在学习过程中还会用到一些概率论的最基本知识，线性代数中的部分知识，对学生在数学课中学到知识的进一步理解与巩固起到温故而知新的作用。

（该门课程支撑毕业要求中1.1, 2.1, 3.1, 3.3, 4.1, 6.1, 10.1和12.1）二、课程与其他课程的联系先修课程：概率论与数理统计、线性代数、机器学习后续课程：智能感知综合实践先修课程概率论与数理统计和线性代数为学生学习模式识别技术中最基本的概念，必要的数学推导打下基础，机器学习可以使学生建立整体思考问题的方法，并具有系统性能优化的概念。

本课程为后续智能优化方法打下理论基础。

三、课程教学目标1. 学习模式识别基本理论知识，理解参数估计的基本思想，掌握最大似然和贝叶斯儿种典型算法，理解聚类分析的的基本思想，掌握聚类分析的几种典型算法：（支撑毕业要求1.1,2.1）2. 具有数学分析和识别的基本能力；（支撑毕业要求1.1）3. 掌握基本的识别优化创新方法，培养学生追求创新的态度和意识；（支撑毕业要求3.1）4. 培养学生树立正确的分析和识别思想，了解设计过程中国家有关的经济、环境、法律、安全、健康、伦理等政策和制约因素；（支撑毕业要求3.3）5. 培养学生的工程实践学习能力，使学生具有运用标准、规范、手册、图册和查阅有关技术资料的能力；（支撑毕业要求4.1, 6.1）6, 了解模式识别方法前沿和新发展动向；（支撑毕业要求10.1, 12.1）四、教学内容、基本要求与学时分配五、其他教学环节（课外教学环节、要求、目标）无六、教学方法本课程以课堂教学为主，结合作业、自学及洲验等教学手段和形式完成课程教学任务。

模式识别课程报告

考察报告一、人工智能与模式识别的研究已有多年，但似乎公认的观点认为它仍然非常困难。

在查阅文献或网络的基础上，试对你所熟悉的任一方向（如人像识别、语音识别、字符识别、自然语言理解、无人驾驶等等）的发展状况进行描述。

并设想如果你将从事该方向的研究，你打算如何着手，以建立有效的理论和方法；或者你认为现在的理论和方法有何缺陷，有什么办法来进行改进？（10分）回答：人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。

用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行识别的一系列相关技术。

其的识别内容包括三个部分：（1）人脸检测（2）人脸跟踪（3）人脸对比；人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。

目前人脸识别的主要用途为识别身份，其主要产品有数码相机中的人脸自动对焦和笑脸快门技术、门禁系统、身份辨识、网络应用和娱乐应用等。

我认为现在的人脸识别技术还存在的问题是：时不时会人脸识别系统会将人识别成另外一个长相类似的人，有识别不清和识别错误的问题存在。

在理论上这是由于人脸作为生物特征带来的困难，还需要大量的数据来进一步改进识别的精确度，理论上是十分麻烦的，此外还存在着人脸结构相似带来的问题以及人脸易变性的技术问题。

改进方法有：提高算法的精确性以及在采集的时候对同一个人的不同表情进行采集，尽量扩大采集范围。

二、论述建立专家系统的一般步骤。

回答：（1）知识工程师首先通过与专家进行对话获取专家知识。

（2）将知识编码至知识库中（3）专家评估系统并返回意见给知识工程师（4）循环直至系统性能为专家所满意。

三、查阅统计模式识别的相关文献，论述一种统计模式识别方法、具体实现过程及其应用情况，给出所参考的文献。

（10分）回答：贝叶斯分类器模式识别的目的就是要将一个物体(由它的特征表示）判别为它所属的某一类。