2022年模式识别例题 .pdf
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1、1.感知器算法已知两类训练样本,(0,0),(0,1)属于 w1,(1,0),(1,1) 属于 w2,试用感知器算法求解w*训练样本分量增广化以及符号规范化。将训练样本增加一个分量1,且把来自w2的样本各分量乘以 -1,得到训练模式集x1=(0,0,1), x2=(0,1,1), x3=(-1,0,-1), x4=(-1,-1,-1) 运用训练算法,给权向量赋初值w(1)=(1,1,1)T,取增量c=1,置迭代步数k=1,下面是迭代过程K=1,xm=x1,w(k)Txm=10,w(2)=w(1) K=2, xm=x2,w(k)Txm=20,w(3)=w(2) K=3, xm=x3,w(k)Tx
2、m=-20,w(4)=w(3)+ x3=(0,1,0)TK=4, xm=x4,w(k)Txm=-10,w(5)=w(4)+ x4=(-1,0,-1)TK=5, xm=x1,w(k)Txm=-10,w(9)=w(8) K=9,xm=x1,w(k)Txm=0,w(10)=w(9) + x1=(-2,1,1)TK=10, xm=x2,w(k)Txm=20,w(11)=w(10) K=11, xm=x3,w(k)Txm=10,w(12)=w(11)K=12, xm=x4,w(k)Txm=0,w(13)=w(12)+ x4=(-3,0,0)TK=13, xm=x1,w(k)Txm=0,w(14)=w(1
3、3)+ x1=(-3,0,1)TK=14, xm=x2,w(k)Txm=10,w(15)=w(14)K=15, xm=x3,w(k)Txm=20,w(16)=w(15)K=16, xm=x4,w(k)Txm=20,w(17)=w(16) K=17, xm=x1,w(k)Txm=10,w(18)=w(17) 通过上面的结果可以看出,经过对 x1, x2, x3, x4一轮迭代后, 使用 w(14)已经能够对所有训练样本正确分类,增广权矢量的值不再发生变化,所以算法收敛于w(14), w(14)就是所求的解向量,即w*=(-3,0,1)T。由此可以得到区分界面为:-3x1+1=0 例题 . 设有两
4、类样本1=(0,0)T,(2,0)T 2=(1,1)T,(1,-1) T如下图线性不可分特征为二维的,所以电位函数为:K(xx2)=exp-(x1-xk1)2+( x2-xk2)2 输入 x1=( xk1, xk2)T=(0,0)Tx11K1(x)= K1(xx1)=exp-( x12+ x22) 输入 x2=(2,0)T x21代入K1(x2)=exp-( 02+ 22)0 不修正K2(x)= K1(x) =exp-( x12+ x22) 输入 x3=(1,1)T x32代入K2(x3)=exp-( 12+ 12)0 所以需要修正K3(x)= K2(x)- K(xx3) =exp-( x12
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