山东大学2016模式识别考试题回忆版

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山东大学人工智能复习参考春带答案

山东大学人工智能复习参考春带答案

复习参考题2016秋一、填空1.构成产生式系统的基本元素有综合数据库、规则库、控制系统,控制策略按执行规则的方式分类,分为正向、逆向、双向三类。

2.归结过程中控制策略的作用是给出控制策略,以使仅对选择合适的子句间方可做归结,避免多余的、不必要的归结式出现或者说,少做些归结仍能导出空子句。

常见的控制策略有线性归结策略、支持集策略、单元归结、输入归结。

3.公式G和公式的子句集并不等值,但它们在不可满足的意义下是一致的。

4.与或图的启发式搜索算法(AO*算法)的两个过程分别是图生成过程即扩展节点和计算耗散值的过程。

5.人工智能的研究途径主要有两种不同的观点,一种观点称为符号主义,认为人类智能基本单元是符号。

另一种观点称为连接主义(仿生主义),认为职能的基本单元是神经元。

6.集合{P(a, x, f (g(y)), P(z, f(z),f(u)))的mgu(最一般合一置换)为{z/a, f(x)/x, u/g(y)}。

7.语义网络是对知识的有向图表示方法,一个最简单的语义网络是一个形如节点 1、弧、节点 2的三元组,语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有类属的分类关系。

语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。

8.当前人工智能研究的热点之一就是机器学习。

常见的机器学习方法可分为连接学习、归纳学习、分析学习和遗传算法与分类器系统等。

一个机器学习系统应有环境、知识库、学习环节和执行环节四个基本部分组成。

9.常用的知识表示法有逻辑表示法、产生式规则表示法、语义网络表示法、框架理论表示法、过程表示法等。

10.有两个A*算法A1和A2,若A1比A2有较多的启发信息,则h1(n)>h2(n)。

11.关于A算法与A*算法,若规定h(n)≥0,并且定义启发函数:f*(n)=g*(n)+h*(n) 表示初始状态S0经点n到目标状态S g最优路径的费用。

其中g*(n)为S0到n的最小费用, h*(n)为到S g的实际最小费用。

模式识别复习资料答案

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一、感知器算法流程图:二、矩阵分解的方法:所谓矩阵分解,就是将一个矩阵写成结构比较简单的或性质比较熟悉的另一些矩阵的乘积。

其分解的方法有很多种,常用的有三角分解、QR 分解、奇异值分解。

三角分解定义:如果方阵A 可分解成一个下三角形矩阵L 和上三角形矩阵U 的的乘积,则称A 可作三角分解或LU 分解。

QR 分解(正交分解)定义:如果实(复)非奇异矩阵A 能化成正交(酉)矩阵Q 与实(复)非奇异上三角矩阵R 的乘积,即A=QR ,则称上式为A 的QR 分解。

奇异值分解定理:设A 是一个m n ⨯的矩阵, 且()r A r =,则存在m 阶酉矩阵U 和n 阶酉矩阵V ,使得000H U AV ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑ (2), 其中,1()rdiag σσ=∑L ,且120r σσσ≥≥≥≥L 。

由(2)知000H A U V ⎛⎫⎪= ⎪ ⎪⎝⎭∑ (3), 该式称为A 的奇异值分解,(1,2,)i i r σ=L ,称为A 的奇异值,U 的第i 列称为A 对应i σ的左奇异向量,V 的第i 列称为A 对应的i σ右奇异向量。

三、非负矩阵分解:在NMF 中要求原始的矩阵V 的所有元素的均是非负的,那么矩阵V 可以分解为两个更小的非负矩阵的乘积,这个矩阵V 有且仅有一个这样的分解,即满足存在性和唯一性。

分解方法:已知数据举矩阵V 和所能忍受的误差e ,求非负分解矩阵W ,H 。

(1) 随机初始化矩阵,要求非负;(2) 应用迭代公式进行迭代。

如果噪声服从高斯分布,则根据式()()Tik ik ikTikVH W W WHH ←g和式()()T kjkj kj TkjW V H H W WH ←g进行,如果噪声服从Poisson 分布,则根据式()kj ijij jik ik kjjH VWH W W H⎡⎤⎣⎦←∑∑g和 ()ik ikijikj kjik iW V WH H H W⎡⎤⎣⎦←∑∑g进行;(3)当||||V WH -误差小于e 时,或者达到最大迭代次数时,停止迭代。

模式识别试题及总结

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。

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

大学模式识别考试题及答案详解Document number:PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998一、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)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。

模式识别试题及总结

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。

免疫学历年试题

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山医历年考题记忆版·免疫学分册来源:啄木论坛汇总:小鹏8号排版:小鹏8号试题更新至09年9月,后续请登陆论坛VIP资料区查阅:/bbs/thread.php?fid-120.html目录【试题】2008-12-23/山东大学/医学院/2006级/临床医学/七年制/免疫学 (1)【试题】2008-12-21/山东大学/药学院/2006级/药学/医学免疫学/免疫 (1)【试题】2008-06-06 /山东大学/医学院/05级/六年制/免疫 (1)【试题】2008-06-06 /山东大学/医学院/05级/六年制/免疫 (1)【试题】2008-06-04/山东大学/预防/护理/口腔/2006级/免疫.. 1【试题】2007-12-23/山东大学/口腔医学院/2005级/免疫 (2)【试题】2007-12-19/山东大学/医学院/2005级/七年制/免疫 (2)【试题】2007-05-29/山东大学/医学院/2004级/六年制/免疫 (2)【试题】2006-12-12/山东大学/医学院/2002级/04级/七年制/免疫 (2)【试题】2005-12-10/山东大学/医学院/口腔/2003级/七年制/免疫 (3)【试题】2009-04-17/山东大学/医学院/2007级临五3班/免疫学实验考试........................................................ 错误!未定义书签。

【试题】2009-06-07/山东大学/口腔公卫护理/2007级/免疫学 . (3)【试题】2009-06-07/山东大学/医学院/2007级/五年制/免疫学 (3)【试题】2008-12-23/山东大学/医学院/2006级/临床医学/七年制/免疫学名解:Opsonization 调理作用sequential epitope 顺序表位HLA 人类白细胞抗原组织相容性抗原idiotype determinanats 独特型adhesion molecules 粘附分子GVHD 移植物抗宿主病central tolerence 中枢耐受cross-presentation 交叉提呈选择16个问答:1 heterophile Ag (异嗜性抗原)举例说明其临床意义2 IgG结构与功能的关系3 Th2功能4 NK功能5 外源性抗原递呈机制6 肿瘤逃逸机制论述抗血清治疗机制及其产生副作用的机制【试题】2008-12-21/山东大学/药学院/2006级/药学/医学免疫学/免疫简答:1.Ab结构及功能;2.MHC I、II在结构、分布、功能方面的比较;3.CTL的杀伤机制;4.病毒感染的细胞如何递呈给CD8+T细胞;5.T 细胞MHC限制性产生的机制;6.免疫系统抗肿瘤细胞的机制;【试题】2008-06-06 /山东大学/医学院/05级/六年制/免疫友情提供——zx1988221名词解释isotype switch 同种型转换immune tolerance 免疫耐受conformational determinants 构象决定簇heterophilic antigen 异嗜性抗原CDR 互补决定区GVHD 移植物抗宿主病PRR 模式识别受体opsonization 调理作用问答:1、Describe the function功能 of C3a and C3b2、How do NK cells recognize识别 self and non-self非己3、How do T cells help in humoral immunity体液免疫4、Lili ate crabs蟹类 and some syndromes综合症 appear ed on her skin, what's the mechanism机制5、How do tumor cells肿瘤细胞 activate激活 CTLs6、Describe the function of IFN干扰素论述:Macrophages巨噬细胞 are important cells in both innate immunity固有免疫 and adaptive immunity适应性免疫, how do macrophages take effects in innate immunity and adaptive immunity?【试题】2008-06-06 /山东大学/医学院/05级/六年制/免疫友情提供——zqmm2005 langzixiyuan名词解释(16分)构象性抗原决定簇异嗜性抗原PRR 模式识别受体CDR互补决定区调理作用同性转换GVHD 移植物抗宿主病免疫耐受问答题(30分)1.C3a 和 C3b 的作用2.NK 的识别机制3.Th和B细胞在体液免疫中的相互作用4.1型超敏反应的机制5.肿瘤抗原是怎么激活CTL的6.干扰素的作用大题 18分/1个巨噬细胞在固有免疫和适应性免疫中的是如何发挥作用的?【试题】2008-06-04/山东大学/预防/护理/口腔/2006级/免疫友情提供——pengchengsdu名词解释(7个)PRR 模式识别受体APC 抗原提呈细胞淋巴细胞再循环免疫耐受免疫突触问答直接识别和间接识别的比较T表位和B表位比较汶川地震遇难同胞尸体的辨别依据病毒性抗原呈递过程效应CD4T细胞的杀伤机制机体杀伤肿瘤的机制论述题1.免疫豚鼠过敏机制2.一病原体入侵机体,若主要产生细胞免疫,论述清除机制【试题】2007-12-23/山东大学/口腔医学院/2005级/免疫友情提供——dfm3ng一、名解1、T 细胞表位2、MHC 主要组织相容性复合体3、CK4、ADCC 抗体介导的细胞毒作用5、TSA 肿瘤特异性抗原6、免疫突触7、APC 抗原提呈细胞二、简答1、外源性抗原递呈过程2、肿瘤免疫逃逸机制3、直接、间接识别的异同点4、补体经典途径激活的物质及其生物学意义5、以IgG为例,试述抗体的功能区及其功能三、论述1、能激活补体的超敏反应的机制(ⅡⅢ型)2、体液免疫的主要过程及特点3-5 记不起来了6、T cell的阳性选择和阴性选择7、NK对肿瘤细胞的杀伤机制【试题】2007-12-19/山东大学/医学院/2005级/七年制/免疫友情提供——q520079697名解2' each1.TD-Ag 胸腺依赖性抗原2.Lymphocyte homing 淋巴细胞归巢3.GVHD 移植物抗宿主病4.PAMP病原相关分子模式5.Ig Class switching 抗体类别转换6.Idiotype 独特型7.MHC 主要组织相容性复合体8.Immune tolerance 免疫耐受简答5’eachpare the difference between T cell epitope表位 and B cell epitope表位 briefly.2.What important events occur during αβT cell development in thymus胸腺? Describe the process briefly.3.Please describe the mechanisms of tumor cells escaping from anti-tumor immunity.抗肿瘤免疫中的肿瘤细胞逃逸机制4.How do effector specific CTLs kill tumor cells? What are the characteristics特点 for this process?5.How are endogenous antigens内源性抗原 processed处理 and presented提呈 to CD8+ T cells?6. Descibe the mechanisms of direct and indirect recognition briefly.直接识别和间接识别论述18’An 18-year-old student suffered from infection感染of hemolytic streptococcus(溶血性链球菌). Three weeks laters, he has diagnosed诊断 as acute glomerulonephritis(急性肾小球肾炎). Please describe the reason and mechanisms【试题】2007-05-29/山东大学/医学院/2004级/六年制/免疫友情提供——little名词 2分、个1.CDR2.CAM 细胞粘附分子3.immune ignorance 免疫忽视4.HLA complax5.Lymphocyte recirculation 淋巴细胞再循环6.GVHD 移植物抗宿主病7.AICD 活化诱导的细胞死亡简答 6*71.描述DC如何呈递肿瘤抗原给CD8+T2.描述B细胞T细胞表位(epitode)的不同3.T细胞于B细胞在免疫应答中的关系4.病人1缺乏C3,病人2缺乏C1,请比较谁更严重,why?5.一个病人利用streptomyces链霉菌抗感染,2周后贫血,why,分析其机制。

大学模式识别考试题及答案详解完整版

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大学模式识别考试题及答案详解HUA system office room 【HUA16H-TTMS2A-HUAS8Q8-HUAH1688】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)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。

模式识别试题答案最终版【范本模板】

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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:监督学习与非监督学习的区别:监督学习方法用来对数据实现分类,分类规则通过训练获得。

该训练集由带分类号的数据集组成,因此监督学习方法的训练过程是离线的.非监督学习方法不需要单独的离线训练过程,也没有带分类号(标号)的训练数据集,一般用来对数据集进行分析,如聚类,确定其分布的主分量等.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、SVM的主要思想可以概括为两点:(1)它是针对线性可分情况进行分析,对于线性不可分的情况,通过使用非线性映射算法将低维输入空间线性不可分的样本转化为高维特征空间使其线性可分,从而使得高维特征空间采用线性算法对样本的非线性特征进行线性分析成为可能;(2)它基于结构风险最小化理论之上在特征空间中建构最优分割超平面,使得学习器得到全局最优化,并且在整个样本空间的期望风险以某个概率满足一定上界。

7、请论述模式识别系统的主要组成部分及其设计流程,并简述各组成部分中常用方法的主要思想。

特征空间信息获取:通过测量、采样和量化,可以用矩阵或向量表示二维图像或以为波形。

(完整word版)模式识别题目及答案(word文档良心出品)

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一、(15分)设有两类正态分布的样本集,第一类均值为T1μ=(2,0),方差11⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦11/21/2,第二类均值为T2μ=(2,2),方差21⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦1-1/2-1/2,先验概率12()()p p ωω=,试求基于最小错误率的贝叶斯决策分界面。

解 根据后验概率公式()()()()i i i p x p p x p x ωωω=, (2’)及正态密度函数11/21()exp[()()/2]2T i i i i nip x x x ωμμπ-=--∑-∑ ,1,2i =。

(2’) 基于最小错误率的分界面为1122()()()()p x p p x p ωωωω=, (2’) 两边去对数,并代入密度函数,得1111112222()()/2ln ()()/2ln T T x x x x μμμμ----∑--∑=--∑--∑ (1) (2’)由已知条件可得12∑=∑,114/3-⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦4/3-2/3-2/3,214/3-⎡⎤∑=⎢⎥⎣⎦4/32/32/3,(2’)设12(,)Tx x x =,把已知条件代入式(1),经整理得1221440x x x x --+=, (5’)二、(15分)设两类样本的类内离散矩阵分别为11S ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦11/21/2, 21S ⎡⎤=⎢⎥⎣⎦1-1/2-1/2,各类样本均值分别为T 1μ=(1,0),T2μ=(3,2),试用fisher 准则求其决策面方程,并判断样本Tx =(2,2)的类别。

解:122S S S ⎡⎤=+=⎢⎥⎣⎦200 (2’) 投影方向为*112-2-1()211/2w S μμ-⎡⎤⎡⎤⎡⎤=-==⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦1/200 (6’)阈值为[]*0122()/2-1-131T y w μμ⎡⎤=+==-⎢⎥⎣⎦(4’)给定样本的投影为[]*0-12241T y w x y ⎡⎤===-<⎢⎥-⎣⎦, 属于第二类 (3’)三、 (15分)给定如下的训练样例实例 x0 x1 x2 t(真实输出) 1 1 1 1 1 2 1 2 0 1 3 1 0 1 -1 4 1 1 2 -1用感知器训练法则求感知器的权值,设初始化权值为0120w w w ===;1 第1次迭代(4’)2 第2次迭代(2’)3 第3和4次迭代四、 (15分)i. 推导正态分布下的最大似然估计;ii. 根据上步的结论,假设给出如下正态分布下的样本{}1,1.1,1.01,0.9,0.99,估计该部分的均值和方差两个参数。

模式识别习题及答案-精品资料

模式识别习题及答案-精品资料

第一章绪论1 •什么是模式?具体事物所具有的信息。

模式所指的不是事物本身,而是我们从事物中获得的—信息__。

2. 模式识别的定义? 让计算机来判断事物。

3. 模式识别系统主要由哪些部分组成? 数据获取一预处理一特征提取与选择一分类器设计/分类决策。

第二章贝叶斯决策理论P ( W 2 ) / p ( w 1 ) _,贝V X1. 最小错误率贝叶斯决策过程?答:已知先验概率,类条件概率。

利用贝叶斯公式 得到后验概率。

根据后验概率大小进行决策分析。

2 .最小错误率贝叶斯分类器设计过程?答:根据训练数据求出先验概率P ( W i ), i类条件概率分布p ( x | W i ), i 1 , 2 利用贝叶斯公式得到后验概率P (W i | x)P(X | W j )P(W j )j 1如果输入待测样本 X ,计算X 的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。

3. 最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式?决策规则的不同形式(董点)C1^ 如vr, | JV ) = max 戶(vr ] WJ A * U vtvEQ 如杲尹a H ; )2^(ir, ) = max |沪0輕』),则x e HpCx |=尸4 "J"匕< 4) 如!4i= — 1IL | /( JV )] = — 111 戸(兀 | w”. ) -+- 11111r a4. 贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策?答:最小错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了 (平均)错误率最小。

Bayes 决策是最优决策:即,能使决策错误率最小。

5 .贝叶斯决策是 由先验概率和(类条件概率)概率,推导(后验概率)概率,然后利用这 个概率进行决策。

6.利用乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式p(AB) p(A|B)p(B) p(B|A)p(A)P (A」B )答:m所以推出贝叶斯公式p(B) p(B|Aj)p(Aj)j 17. 朴素贝叶斯方法的条件独立D (1P (x | W i ) P(W i )i i入)2P(x | W j ) P (w j )j 11 ,2P (x | W i )P(W i )如果 I (x)P(B |A i )P(AJ P ( B ) P ( B | A i ) P ( A i ) 7MP ( B | A j ) P ( A j )2假设是( P(x| 3 i) =P(x1, x2, …,xn | co i)19.=P(x1|3 i) P(x2| 3 i)…P(xn| 3 i))8•怎样利用朴素贝叶斯方法获得各个属性的类条件概率分布?答:假设各属性独立,P(x| 3 i) =P(x1, x2, …,xn |3 i) = P(x1| 3 i) P(x2| 3 i)P(xn| 3 i)后验概率:P( 3 i|x) = P( 3 i) P(x1|3 i) P(x2| 3 i)…P(xn| 3 i)类别清晰的直接分类算,如果是数据连续的,假设属性服从正态分布,算出每个类的均值方 差,最后得到类条件概率分布。

模式识别复习题

模式识别复习题

1、模式识别系统的基本构成单元,并对各单元简要解释• 数据获取:用计算机可以运算的符号来表示所研究的对象– 二维图像:文字、指纹、地图、照片等– 一维波形:脑电图、心电图、季节震动波形等– 物理参量和逻辑值:体温、化验数据、参量正常与否的描述• 预处理单元:去噪声,提取有用信息,并对输入测量仪器或其它因素所造成的退化现象进行复原• 特征提取和选择:对原始数据进行变换,得到最能反映分类本质的特征– 测量空间:原始数据组成的空间 – 特征空间:分类识别赖以进行的空间– 模式表示:维数较高的测量空间->维数较低的特征空间• 分类决策:在特征空间中用模式识别方法把被识别对象归为某一类别– 基本做法:在样本训练集基础上确定某个判决规则,使得按这种规则对被识别对象进行分类所造成的错误识别率最小或引起的损失最小2、写出K-均值聚类算法的基本步骤, 例子见布置的作业题.算法:第一步:选K个初始聚类中心,z 1(1),z 2(1),…,z K(1),其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。

聚类中心的向量值可任意设定,例如可选开始的K 个模式样本的向量值作为初始聚类中心。

第二步:逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K 个聚类中心中的某一个z j(1)。

假设i=j 时,}K ,2,1i ,)k (z x min{)k (D i j =-=,则)k (S x j ∈,其中k为迭代运算的次序号,第一次迭代k=1,Sj表示第j 个聚类,其聚类中心为z j。

第三步:计算各个聚类中心的新的向量值,zj(k+1),j=1,2,…,K求各聚类域中所包含样本的均值向量:()1(1),1,2,,j j x S k jz k x j KN ∈+==∑其中N j 为第j个聚类域S j 中所包含的样本个数。

以均值向量作为新的聚类中心,可使如下聚类准则函数最小:在这一步中要分别计算K 个聚类中的样本均值向量,所以称之为K -均值算法。

山东大学人工智能复习参考(2017春)(带答案)

山东大学人工智能复习参考(2017春)(带答案)

复习参考题2016秋一、填空1.构成产生式系统的基本元素有综合数据库、规则库、控制系统,控制策略按执行规则的方式分类,分为正向、逆向、双向三类。

2.归结过程中控制策略的作用是给出控制策略,以使仅对选择合适的子句间方可做归结,避免多余的、不必要的归结式出现或者说,少做些归结仍能导出空子句。

常见的控制策略有线性归结策略、支持集策略、单元归结、输入归结。

3.公式G和公式的子句集并不等值,但它们在不可满足的意义下是一致的。

4.与或图的启发式搜索算法(AO*算法)的两个过程分别是图生成过程即扩展节点和计算耗散值的过程。

5.人工智能的研究途径主要有两种不同的观点,一种观点称为符号主义,认为人类智能基本单元是符号。

另一种观点称为连接主义(仿生主义),认为职能的基本单元是神经元。

6.集合{P(a, x, f (g(y)), P(z, f(z),f(u)))的mgu(最一般合一置换)为{z/a, f(x)/x, u/g(y)}。

7.语义网络是对知识的有向图表示方法,一个最简单的语义网络是一个形如节点1、弧、节点2的三元组,语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有类属的分类关系。

语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。

8.当前人工智能研究的热点之一就是机器学习。

常见的机器学习方法可分为连接学习、归纳学习、分析学习和遗传算法与分类器系统等。

一个机器学习系统应有环境、知识库、学习环节和执行环节四个基本部分组成。

9.常用的知识表示法有逻辑表示法、产生式规则表示法、语义网络表示法、框架理论表示法、过程表示法等。

10.有两个A*算法A1和A2,若A1比A2有较多的启发信息,则h1(n)>h2(n)。

11.关于A算法与A*算法,若规定h(n)≥0,并且定义启发函数:f*(n)=g*(n)+h*(n) 表示初始状态S0经点n到目标状态S g最优路径的费用。

其中g*(n)为S0到n的最小费用, h*(n)为到S g的实际最小费用。

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案

第一章绪论1.什么是模式?具体事物所具有的信息。

模式所指的不是事物本身,而是我们从事物中获得的2•模式识别的定义?让计算机来判断事物。

3•模式识别系统主要由哪些部分组成?数据获取一预处理一特征提取与选择一分类器设计/ 分类决策。

第二章贝叶斯决策理论.信息__。

如果 I (x) P ( X | W 1 )P ( X | w 2 ):::P ( W 2 ) / P ( W 1 ) _,贝V X1.最小错误率贝叶斯决策过程?答:已知先验概率,类条件概率。

利用贝叶斯公式得到后验概率。

根据后验概率大小进行决策分析。

P(W i |X)=P (X | W i)P(W i)2P(X | W j) P (W j)j丄2.最小错误率贝叶斯分类器设计过程?答:根据训练数据求出先验概率P ( W i ), i 1 - 2类条件概率分布p(X 1 W i)D;;1;2P(X|W i)P(W i)利用贝叶斯公式得到后验概率P(W i|X) 2 - -Z P(x|W j)P(W j)j 二如果输入待测样本 X,计算X的后验概率根据后验概率大小进行分类决策分析。

3.最小错误率贝叶斯决策规则有哪几种常用的表示形式?决策规则的不同形我C亜点〉max 尸(vr | 兀),UUJ* c小1,2 7"II果卩(*| 〉尸(叭)=X I max I M' .'JPj-ve7 =-1.2 J J,空也则* I M < 尸(…)*11 果"(丸》=—11订 /( A-)] = —111 p(.^ | ) + 111 /J(A* I 11^2 )I〔化4 .贝叶斯决策为什么称为最小错误率贝叶斯决策?答:最小错误率Bayes决策使得每个观测值下的条件错误率最小因而保证了(平均)错误率最小。

Bayes决策是最优决策:即,能使决策错误率最小。

5.贝叶斯决策是由先验概率和(类条件概率)概率,推导(后验概率)概率,然后利用这个概率进行决策。

模式识别习题集

模式识别习题集

模式识别习题Part 2CH41.线性分类器的分界面是超平面,线性分类器设计步骤是什么?2.Fisher线性判别函数是研究这类判别函数中最有影响的方法之一,请简述它的准则.3.感知器的准则函数是什么?它通过什么方法得到最优解?4.(1)指出从x到超平面g(x)=(w T x+w0=0)的距离r=|g(x)|是在||w|| g(x q)=0的约束条件下,使||x−x q||2达到极小解;w(2)指出在超平面上的投影是x p=x−g(x)||w||2(《模式识别》第二版,边肇祺,pp.117 4.1) 5.设有一维空间二次判别函数g(x)=5+7x+9x2(1)试映射成广义齐次线性判别函数;(2)总结把高次函数映射成齐次线性函数的方法。

(《模式识别》第二版,边肇祺,pp.117 4.2) 6.(1)通过映射把一维二次判别函数g(x)=a1+a2x+a3x2映射成三维广义线性判别函数;(2)若x在一维空间具有分布密度p(x),说明三维空间中的分布退化成只在一条曲线上有值,且曲线上值无穷大。

(《模式识别》第二版,边肇祺,pp.117 4.3)7.对于二维线性判别函数g(x)=x1+2x2−2(1)将判别函数写成g(x)=w T x+w0的形式,并画出g(x)=0的几何图形;(2)映射成广义齐次线性函数g(x)=a T y;(3)指出上述X空间实际是Y空间的一个子空间,且a T y=0对于X子空间的划分和原空间中w T+w0=0对原X空间的划分相同,并在图上表示出来。

8.指出在Fisher线性判别中,w的比例因子对Fisher判别结果无影响。

9.证明在正态等方差条件下,Fisher线性判别等价于贝叶斯判别。

10.考虑准则函数J(a)=∑(a T y−b)2y∈Y(a)其中Y(a)是使a T y≤b的样本集合。

设y1是Y(a)中的唯一样本,则J(a)的梯度为∇J(a)=2(a k T y1−b)y1,二阶偏导数矩阵D=2y1y1T。

模式识别试题及总结.doc

模式识别试题及总结.doc

《模式识别》试卷( A)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, A0A1 ,A1A0 , B BA , B0}, A)(2)({A}, {0, 1}, {A 0, A0A}, A)(3)({S}, {a, b}, {S 00S, S11S, S00, S11},S)(4)({A}, {0, 1}, {A 01, A0A1, A1A0}, 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。

《模式识别及其应用》试卷(A)标准答案

《模式识别及其应用》试卷(A)标准答案
二、问答题(每小题5分,共35分)
(1)指出在Fisher线性判别中, 的比例因子对Fisher判别结果无影响的原因。
(2)对于同一个决策规则判别函数可定义成不同形式,从而有不同的决策面方程,指出决策区域是不变的。
(3)类别可分离性判据应满足的基本条件是什么?
(4)应用线性判别函数方法和Bayes决策方法进行模式分类各自的前提是什么?
(5)试说明Mahalanobis距离平方的定义,到某点的Mahalanobis距离平方为常数的轨迹的几何意义,它与欧氏距离的区别与联系。
(6)如果只知道各类的先验概率,最小错误率Bayes决策规则应如何表示?
(7)结合你所学的谈谈你对“模式识别及其应用”这门课程的认识。
答:
(1)在Fisher线性判别中,由于我们的目的是寻求最好的投影方向,因此 的比例因子对此并无影响。
(1)在这种情况下,求Bayes判定规则和Bayes错误率;
(2)求按最近邻法决策的渐近平均错误率。
解:
(2)对于二维线性判别函数 ,将判别函数写成 的形式,并画出 的几何图形;同时将其影射成增广齐次线性判别函数 。
(3)为什么说近邻法的分类器是线性分类器,试以以下样本数据集说明,并画出用近邻法得到的分类器。第一类样本: , , , ;第二类样本: ,
, , 。
解:
(1) 表明 在超平面 上,当 达到极小时, 应是 在超平面 上的投影。那么
可观察的事物,如果我们可以区别它们是否相同或是相似,都可以称为模式,但模式所指的不是事物本身,而是我们从事物获得的信息,因此,模式往往表现为具有时间和空间分布的信息。
(2)如果样本集 , ,……, 时线性可分的,则必存在某个或某些权向量 ,使得对于任何 都有 ,而对于任何 ,都有 ,如果在来自 的样本 前面加上一个负号,即令 ,有则 ,我们称这一过程为样本的规范化。
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后验概率:后验概率是通过贝叶斯公式对先验概率进行修正,计算而得出的概率。表示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。
3、试简述Fisher线性判别的基本思想
解决多维到一维的投影问题,利用线性判别方法解决一维分类问题。
从k个总体中抽取具有p个指标的样品观测数据,借助方差分析的思想构造一个线性判别函数,构造原则是使得总体之间区别最大,而使各总体内部的离差最小。有了线性判别函数之后,对于一个新的样品,将它的p个指标值带入线性判别函数式中求出结果值,然后根据一定的规则,就能判别新的样品属于哪个总体。
2、如果让您设计与实现一个模式识别系统,用于实现齐鲁软件学院男、女生的分类(二分类问题),您将如何考虑?其中有哪些需要注意的问题?请就您的理解,尽可能全面、深入地描述,以此展示您对《模式识别技术》这门课的理解。如果您觉得有必要,必要之处也可以画图辅助表达。
答:假设我们所拥有的训练样本有如下属性:
身高
假设一个样本数据 D,D 对应的矩阵中存在很多零元素,并且它们不是以整行整列的形式出现的,那么这种表达是稀疏的。这样的稀疏表达形式对学习任务会有不少好处。例如,SVM 在文本上有很好的性能。
若给定数据集 D 是稠密的,即普通非稀疏数据,我们可以通过『字典学习』(『稀疏编码』)来将样本转化为合适的稀疏表示。
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我们可以采用 ID3 决策树算法来用于对学生性别的分类。
在建立决策树的过程中,首先需要对属性进行划分,为了选择出最优划分属性,我们需要计算出用每个属性对样本集进行划分所获得的信息增益,选择信息增益大的属性划分,我们可以得到一棵决策树。
2.监督参数估计是(太多记不住)。。。
3.单隐层神经网络在经过足够训练后,不管节点多少,总能找到全局最优解。
4.决策树可以生成规则集,且生成的规则集是可以解释的。
5.SVM向量机在样本数据少、非线性的情况下有优势。
6.Bagging是一种串行学习框架。
7.泛化能力指的是在训练集中体现的特点。
8.Self_Trainning是一种半监督的方法。
(1)选取适当的核函数 和适当的参数 ,构造原始问题的对偶问题,求得对应的最优解 ;
(2)选择 的一个满足 的分量,求 ;
(3)构造决策函数;
6、试简述何为度量学习
在机器学习中,对高维数据进行降维的主要目的是希望找到一个合适的低维空间,在此空间中学习比原始空间更好。事实上,每个空间对应了在样本属性上定义的一个距离度量。度量学习可以根据不同的任务来自主学习出针对某个特定任务的度量距离函数,找出一个合适的距离度量。
(2)k-近邻法的基本思想:给定一个训练数据集,对新的输入实例,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 K 个实例(邻居)。然后基于这 K 个实例的信息来进行预测,使各点邻域体积为数据的函数,而不是样本数的函数,实现各点密度估计。看这K个近邻中多数属于哪一类,就把输入实例归为哪一类;
5、试简述您对非线性支持向量机(SVM)理解
投影降维:将多维空间的样本投影到一维空间,根据实际情况找到一条最好的、易于分类的投影线。寻找合适的投影方向,即寻找好的变换向量。
一维分类:当维数和样本数都很大时,可用贝叶斯决策规则;上述条件都不符合,可用先验知识选定分界阈值点y0,再有决策规则判断x属于何类别。
4、试简述何为k-近邻法
(1)K-近邻学习是一种常用的监督学习方法,
8、试简述何为聚类
聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集称为一个『簇』,通过这样的划分,每个簇可能对应于一些潜在的概念(类别)能自动地形成簇结构,簇所对应的概念语义需要使用者来把握和定义。
9、试简述您对稀疏表达的理解
稀疏表达的目的就是在给定的超完备字典中用尽可能少的原子来表示信号,可以获得信号更为简洁的表示方式,从而使我们更容易地获取信号中所蕴含的信息,更方便进一步对信号进行加工处理,如压缩、编码等。两大主要任务就是字典的生成和信号的稀疏分解。
可能存在的问题:
过拟合:我们可以通过剪枝来解决过拟合的问题,使得决策树不会出现分支过多的问题。
连续值处理:对上述例子中的身高属性,即为连续值的属性,因为连续属性的可取值的数目不是无限的,所以不能根据属性值来划分,因此要计算,找出划分点。
缺失值处理:如果某些样本的某些属性缺失,我们也不能浪费这些样本,C4.5 算法提供了解决方案。
度量学习方法可以分为通过线性变换的度量学习和度量学习的非线性模型。
7、试简述何为半监督学习(SSL)
半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法,就是让学习器不依赖外界交互,自动地利用未标记样本来提升学习性能。它主要考虑如何利用少量的标注样本和大量的未标注样本进行训练和分类的问题。
SSL的成立依赖于模型假设,当模型假设正确时,无类标签的样例能够帮助改进学习性能。包括:1)平滑假设2)聚类假设3)流形假设。
通常期望经训练样本训练的网络具有较强的泛化能力,但并非训练的次数越多越能得到正确的输入输出映射关系。训练过程中过分追求分类器将训练样本尽量分类正确或完全分类正确反倒使泛化能力下降。
四、论述题
1、试简述何为集成学习
集成学习是使用一系列学习器进行学习,并使用某种规则把各个学习结果进行整合从而获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。集成学习的思路是在对新的实例进行分类的时候,把若干个单个分类器集成起来,通过对多个分类器的分类结果进行某种组合来决定最终的分类,以取得比单个分类器更好的性能。如果把单个分类器比作一个决策者的话,集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。
11、试简述您对同分布问题的理解
我们在设计一个模式识别时,是有一些假设或前提条件的,其中之一就是:假定用于训练或建模的有标记样本集的分布,是和全集的分布相同的,这就是同分布。
如果满足同分布的预期模型将有很好的泛化能力。
12、试简述您对模型泛化能力的理解
经过训练的网络对于不是样本集的输入也能给出合适的输出,该性质称为泛化能力,意味着从训练样本数据得到的模型也能够很好的适应测试样本数据。
对于线性支持向量机,选择一个合适的惩罚参数C >0 ,并构造凸二次函数线性规划问题,求得原始问题的对偶问题的最优解 ,由此可以求出原始问题的最优解;
在处理非线性问题时,可以通过将非线性问题转化成线性问题,并通过已经构建的线性支持向量机来处理。在线性不可分的情况下,SVM首先在低维空间中完成计算,然后通过选择合适的核函数来将样本从原始空间映射到高维特征空间,最终在高维特征空间中构造出最优分离超平面,从而分离非线性数据。
解:
利用贝叶斯公式,分别计算出 及 的后验概率
根据贝叶斯决策规则,有
所以合理的决策规则是把x归类于正常状态。
三、简答题
1、应用贝叶斯决策需要满足的三个前提条件是什么?
(1)分类的类别数;(2)先验概率;(3)各类的类条件概率密度。
2、试简述您对先验概率和后验概率理解
先验概率:预先已知的或者可以估计的模式识别系统位于某种类型的概率。根据大数定律,当训练集包含充足的独立同分布样本时,先验概率就可以通过各类样本出现的频率来进行估计。
一、判断题(共10个题)
请写清楚题号,在答卷纸上填写√或×,不要直接在本页回答。
特别说明:本部分题目的得分规则为:答对一个题,得2分;不答(即放弃回答)的题,本题得0分;答错一个题,得-2分(即反扣2分)。本道大题得负分的,从其他大题扣除。所以,判断题的回答,建议慎重对待。
1.基于最小错误率的贝叶斯概率是损失函数0-1的 基于最小风险贝叶斯概率的特例
10、试简述您对流型学习的理解
假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形,流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构,即找到高维空间中的低维流形,并求出相应的嵌入映射,以实现维数约简或者数据可视化。它是从观测到的现象中去寻找事物的本质,找到产生数据的内在规律。
流形学习也通常被用于可视化,因为当维数被降至二维或三维时,能进行可视化。等度量映射和局部线性嵌入是两种著名的流形学习方法。
9.决策树属性选择是依照信息增益比。
10.2006年以前,多隐层神经网络因为缺乏良好的算法,限制了深度学习的发展。
二、计算题
设在某个局部地区细胞识别中正常和异常两类的先验概率分别为:
正常状态:
异常状态:
现有一待识别的细胞,其观察值为x,从类条件概率密度分布曲线上查得
试使用贝叶斯决策对该细胞x进行分类(要求给出具体计算过程及计算结果)
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