期末考试试卷(共3页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上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
2、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。9Neyman-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。12K/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
3、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( )。15BP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,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1=x1, x2=(1,2), (-1,0); 2=x3, x4 =(-1
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