2021 模式识别(武汉理工大学)1465516495 最新满分章节测试答案

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第一章初识模式识别初识模式识别
【作业】第一章初识模式识别初识模式识别
第二章聚类分析聚类分析
【作业】第二章聚类分析聚类分析
第三章线性判别函数线性判别函数
【作业】第三章线性判别函数线性判别函数
第四章贝叶斯决策理论贝叶斯决策理论
【作业】第四章贝叶斯决策理论贝叶斯决策理论
第五章特征提取与选择特征选择与提取
【作业】第五章特征提取与选择特征选择与提取
【作业】第六章模糊模式识别模糊模式识别
第六章模糊模式识别模糊模式识别
第七章人工神经网络人工神经网络
【作业】第七章人工神经网络模式识别实验

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本课程起止时间为:2021-09-27到2021-11-21

第一章初识模式识别初识模式识别

1、问题:以下问题中（）属于监督学习。
选项：
A:求数据集的主分量
B:汉字识别
C:自组织特征映射
D:CT图像的分割
答案: 【汉字识别】

2、问题:模式识别系统包含以下哪些部分：（）
选项：
A:信息获取
B:预处理
C:特征提取与选择
D:分类器的设计
答案: 【信息获取;
预处理;
特征提取与选择;
分类器的设计】

3、问题:在模式识别中，模式表示的是一类事物的代表，模式类则是某一事物的具体体现。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

4、问题:监督学习不区分训练集与测试集，样本没有类别标号。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

5、问题:特征空间是在模式空间的基础上完成特征提取和选择的操作所得。
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【正确】

【作业】第一章初识模式识别初识模式识别

1、问题:简述模式识别中样本、模式和类之间的关系。
评分规则: 【样本（Sample)：一个具体的研究（客观）对象。如患者，某人写的一个汉字，一幅图片等。
模式(Pattern)：对客体（研究对象）特征的描述（定量的或结构的描述），是取自客观世界的某一样本的测量值的集合（或综合）。
模式类(Class)：具有某些共同特性的模式的集合。
】

第二章聚类分析聚类分析

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容

1、问题:如果描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用（）。
选项：
A:距离测度
B: 相似测度
C:匹配测度
D:模糊测度
答案: 【匹配测度】

2、问题:欧式距离同马氏距离相比不具备以下哪些性质（）。
选项：
A:平移不变性
B:旋转不变性
C:尺度缩放不变性
D:不受量纲影响的特性
答案: 【尺度缩放不变性;
不受量纲影响的特性】

3、问题:影响K-均值聚类算法的主要因素有（）。
选项：
A:样本输入顺序
B:聚类准则
C:类别数的设置
D:初始聚类中心的选取
答案: 【样本输入顺序;
类别数的设置;
初始聚类中心的选取】

4、问题:
答案: 【{x1},{x2},{x3x4x5}】

5、问题:
选项：
A:正确
B:错误
答案: 【错误】

【作业】第二章聚类分析聚类分析

1、问题:什么是聚类准则？确定聚类准则的两种方式是哪些？
评分规则: 【聚类准则：根据相似性测度确定的，衡量模式之间是否相似的标准，即把不同模式聚为一类还是归为不同类的准则。
阈值准则：根据规定的距离阈值进行分类的准则。
函数准则：利用聚类准则函数进行分类的标准。
】

第三章线性判别函数线性判别函数

小提示:本节包含奇怪的同名章节内容

1、问题:给出一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1,d2(x)=x1+x2-1,d3(x)=x1-x2-1 设这些函数是按两分法确定的，则（0，0），（2，2），（-2，5）分别属于：
选项：
A:不确定类，2类，不确定类
B:1类，1类，3类
C:不确定类，1类，1类
D:1类，2类，1类
答案: 【不确定类，2类，不确定类】