模式识别试题2.docVIP

《模式识别》试题库 一、基本概念题 1模式识别的三大核心问题是：（ ）、（ ）、（ ）。 2、模式分布为团状时，选用（ ）聚类算法较好。 3 欧式距离具有（ ）。马式距离具有（ ）。（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 4 描述模式相似的测度有 。（1）距离测度 （2）模糊测度 （3）相似测度 （4）匹配测度 5 利用两类方法处理多类问题的技术途径有：（1） （2） （3） 。其中最常用的是第 个技术途径。 6 判别函数的正负和数值大小在分类中的意义是： 。 7 感知器算法 。（1）只适用于线性可分的情况；（2）线性可分、不可分都适用。 8 积累位势函数法的判别界面一般为 。（1）线性界面；（2）非线性界面。 9 基于距离的类别可分性判据有： .（1） （2） （3） 10 作为统计判别问题的模式分类，在（ ）情况下，可使用聂曼-皮尔逊判决准则。 11 确定性模式非线形分类的势函数法中，位势函数K x,xk 与积累位势函数K x 的关系为（ ）。 12 用作确定性模式非线形分类的势函数法，通常，两个n维向量x和xk的函数K x,xk 若同时满足下列三个条件，都可作为势函数。①（ ）； ②（ ）；③ K x,xk 是光滑函数，且是x和xk之间距离的单调下降函数。 13 散度Jij越大，说明 i类模式与 j类模式的分布（ ）。当 i类模式与 j类模式的分布相同时，Jij （ ）。 14 若用Parzen窗法估计模式的类概率密度函数，窗口尺寸h1过小可能产生的问题是（ ），h1过大可能产生的问题是（ ）。 15 信息熵可以作为一种可分性判据的原因是： 。 16作为统计判别问题的模式分类，在（ ）条件下，最小损失判决规则与最小错误判决规则是等价的。 17 随机变量l p 1 /p 2 ，l 又称似然比，则E l 2 （ ）。在最小误判概率准则下，对数似然比Bayes判决规则为（ ）。 18 影响类概率密度估计质量的最重要因素（ ）。 19 基于熵的可分性判据定义为，JH越（ ），说明模式的可分性越强。当P i| （ ） i 1,2,…,c 时，JH取极大值。 20 Kn近邻元法较之于Parzen窗法的优势在于（ ）。上述两种算法的共同弱点主要是（ ）。 21 已知有限状态自动机Af ，Q， ，q0，F ， 0，1 ；Q q0，q1 ； ： q0，0 q1， q0，1 q1， q1，0 q0， q1，1 q0；q0 q0；F q0 。 现有输入字符串： a 00011101011， b 1100110011， c 1XXXXXXXXXX0， d 0010011，试问，用Af对上述字符串进行分类的结果为（ ）。 22 句法模式识别中模式描述方法有： 。（1）符号串 （2）树 （3）图 （4）特征向量 23设集合X a,b,c,d 上的关系,R a,a , a,b , a,d , b,b , b,a , b,d , c,c , d,d , d,a , d,b ，则a,b,c,d生成的R等价类分别为（ [a]R ，[b]R ，[c]R [d]R ）。 24 如果集合X上的关系R是传递的、（ ）和（ ）的，则称R是一个等价关系。 25一个模式识别系统由那几部分组成？画出其原理框图。 26 统计模式识别中，模式是如何描述的。 27 简述随机矢量之间的统计关系：不相关，正交，独立的定义及它们之间的关系。 28 试证明，对于正态分布，不相关与独立是等价的。 29 试证明，多元正态随机矢量的线性变换仍为多元正态随机矢量。 30 试证明，多元正态随机矢量的分量的线性组合是一正态随机变量。 第二部分 分析、证明、计算题 第二章 聚类分析 2.1 影响聚类结果的主要因素有那些？ 2.2 马氏距离有那些优点？ 2.3 如果各模式类呈现链状分布，衡量其类间距离用最小距离还是用最大距离？为什么？ 2.4 动态聚类算法较之于简单聚类算法的改进之处何在？层次聚类算法是动态聚类算法吗？比较层次聚类算法与c-均值算法的优劣。 2.5 ISODATA算法较之于c-均值算法的优势何在？ 2.9 （1）设有M类模式 i，i 1,2,...,M，试证明总体散布矩阵ST是总类内散布矩阵SW与类间散布矩阵SB之和，即ST＝SW＋SB。 （2）设有二维样本：x1 -1,0 T，x2 0,-1 T，x3 0,0 T，x4 2,0 T和x5 0,2 T。试选用一种合适的方法进行一维特征特征提取yi WTxi 。 要求求出变换矩阵W，并求出变换结果yi ， i 1,2,3,4,5 。 （3）根据（2）特征提取后的一维特征，选用一种合适的