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1、學(xué) 號(hào) 姓 名 學(xué) 院 密封線以內(nèi)答題無效 電子科技大學(xué)研究生試卷 (考試時(shí)間: 至 ,共 2 小時(shí))課程名稱 模式識(shí)別 教師 學(xué)時(shí) 40 學(xué)分 2 教學(xué)方式 課堂教學(xué) 考核日期 年 月 日 成績(jī) 考核方式: (學(xué)生填寫) 1、(5分)簡(jiǎn)述有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的異同。答:(1)有監(jiān)督學(xué)習(xí)必須要有訓(xùn)練集和測(cè)試樣本,而非監(jiān)督學(xué)習(xí)沒有訓(xùn)練集;(2)有監(jiān)督學(xué)習(xí)的目的就是識(shí)別事物,識(shí)別結(jié)果表現(xiàn)在給待識(shí)別數(shù)據(jù)加上了標(biāo)號(hào),因此訓(xùn)練樣本集必須由帶標(biāo)號(hào)的樣本組成,而非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法只有要分析的數(shù)據(jù)集本身,預(yù)先沒有什么標(biāo)號(hào)。(3)非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在尋找數(shù)據(jù)集中的規(guī)律性,這種規(guī)律性并不一定要達(dá)到分?jǐn)?shù)據(jù)集的目的,也就是
2、說不一定要“分類”。2、(15分)計(jì)算單詞model和amdeol的編輯距離,畫出柵格圖。解:柵格圖為:從柵格圖可計(jì)算,model和amdeol的編輯距離為3。3、(15分)已知A類樣本為:,B類樣本為:,計(jì)算最小二乘分類面的方程(取值為-1和+1),并寫出LMS算法的流程。解:(1)計(jì)算最小二乘分類面為。(2)LMS算法流程:步驟1. 初始化訓(xùn)練樣本、權(quán)向量;步驟2. 選擇一個(gè)訓(xùn)練樣本,利用下列公式更新權(quán)向量:步驟3. 重復(fù)所有樣本。4、(15分)在目標(biāo)識(shí)別中,有和兩種目標(biāo)類型,它們的先驗(yàn)概率分別為0.8和0.2,在一次試驗(yàn)中,獲得樣本的類概率密度分別為,并且已知,。試對(duì)該樣本進(jìn)行分類。(1
3、)基于最小錯(cuò)誤率貝葉斯決策;(2)基于最小風(fēng)險(xiǎn)貝葉斯決策。解:(1)利用貝葉斯公式,分別計(jì)算出和的后驗(yàn)概率: 根據(jù)貝葉斯決策規(guī)則,有 所以合理的決策是把該樣本歸類于。(2)根據(jù)(1)的計(jì)算結(jié)果可知后驗(yàn)概率為 計(jì)算條件風(fēng)險(xiǎn) 由于,因此判斷該樣本為。5、(15分)試描述監(jiān)督分類三種準(zhǔn)則的原理及典型方法。答:回歸分析,利用函數(shù)逼近的觀點(diǎn)構(gòu)造判決函數(shù),典型方法包括:LMS、RBF網(wǎng)絡(luò)等。支持向量機(jī),從幾何角度,構(gòu)造約束最優(yōu)化模型,尋找最優(yōu)分類面,典型方法包括:線性支持向量機(jī)和非線性支持向量機(jī)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),從仿生學(xué)角度構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),通過最優(yōu)化方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,典型方法包括:感知器模型,BP網(wǎng)絡(luò)等。6、
4、(20分)已知四個(gè)樣本具有三個(gè)特征,分別為:1)計(jì)算其協(xié)方差矩陣,并對(duì)其進(jìn)行主分量,并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。2)簡(jiǎn)述mercer定理及核主分量分析的原理。解:(1)協(xié)方差矩陣:其中,。求協(xié)方差矩陣的特征值為,兩個(gè)主分量為和對(duì)應(yīng)的特征向量,分別為: 說明三個(gè)特征分量中有一個(gè)特征和另外兩個(gè)特征相關(guān),采用主分量分析可以識(shí)別該相關(guān)向量,達(dá)到降低特征空間維度的目的。(2)Mercer定理認(rèn)為,映射變換后的內(nèi)積可以寫為函數(shù)的形式。定義:則有:根據(jù)mercer定理,最后得到:相當(dāng)于在投影域計(jì)算KL變換,并進(jìn)行PCA。7、(15分)請(qǐng)寫出模式識(shí)別系統(tǒng)的主要系統(tǒng)組成,闡述各部分的功能及主要方法。答:模式識(shí)別系統(tǒng)的主要系統(tǒng)組成如下:識(shí)別樣本,采集用于采集待識(shí)別問題的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)預(yù)處理,主要消除采集系統(tǒng)差
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