模式识别试卷2010A

2009——2010 学年第 二 学期2008级

《 模式识别 》期末考试试题（A）

一、填空（15个空，每空2分，共30分）

1．模式类：具有(            )的模式的集合。

2．模式识别是一种智能活动，包括两个过程, (1)分析过程：确定用于划分模式类的特征及其表达方法; (2) (            )：依据待识别对象的特征，将其判属于某一个模式类。

3．当元素和多个集合具有从属关系时，既可以任选一类进行判决，也可以（        ）

4．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(            )。

5．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。

6．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，(            )最低。

7．分类决策：在特征空间中对(            )进行分类。

8．设g(x)=WX=0决定一个决策界面，当g(x)为线性时，这个决策界面便是一个超平面H，并有以下性质：W与H正交; 向量x到超平面H的正交投影与g(x)值成(            )。

9．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。

10．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。

11．正态分布Bayes决策：各各类协方差相等, 如果M类先验概率相等。 判别函数等价于(            )距离，决策面可由(            )函数决定。

12．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(            )学习。

13．神经网络的特性及能力主要取决于网络拓扑结构及(            )。

14．BP算法的学习过程由结果正向传播和(            )传播组成。

二、简答（2题，共14分）

1.简述结构模式识别方法(7分)

2. 说明基于距离的和基于概率的可分性判据适用性(7分)

三、分类计算（3题，共36分）

1.对一批蔬菜进行检测，若农药超标定为属ω1类，正常者属ω2类。统计资料表明农药超标的概率为0.006。设有一种诊断农药超标的实验，其结果有阳性反应和阴性反应之分，化验结果是一维离散模式特征。统计资料表明：农药超标蔬菜有阳性反应的概率为0.96，正常蔬菜有阳性反应的概率为0.011。若采用最小错误概率Bayes决策，请问有阳性反应的蔬菜是否农药超标？若考虑风险条件λ11=0, λ12=1, λ21=8,λ22=0, 请问有阳性反应的蔬菜是否农药超标? 再把拒绝判决考虑在内，λ31=0.5, λ32=0.5,请给出你的判别。(12分)

2. 已知有两个数据集，分别为ω1=(x1,x2)={( 2,2),(1,-1) }; ω2=(x1,x2) ={(-2,-2),(-1,1) }

设初始权值W1=(1,1,1),  ρk=1，试用感知器固定增量法求判别函数，画出决策面。(12分)

3.已知样本： 

四、编程（12分)

对一幅河流图像，希望把河流部分划分出来，可以采用以下法： 在该图像中分别在河流部分与非河流部分画出一个窗口，把在这两个窗口中的像素数据作为训练集，用线性判别方法求得分类器参数，再用该分类器对整幅图进行分类。试用你熟悉的编程语言针对你所选的线性判别方法编写分类器程序。

五、设计（8分）

 设计绘制一个可通过数字图像识别几何符号（□，△，○）的神经网络。