大学模式识别考试题及答案详解.pdf

本文主要讨论的是模式识别这一主题，这是计算机科学和信息技术领域的一个关键概念，尤其在人工智能和机器学习中占据重要地位。模式识别涉及到识别和分类各种数据模式，例如图像、声音或文本。 1. 模式识别系统的基本构成单元： - 模式采集：这是获取原始数据的阶段，例如摄像头捕捉图像或麦克风记录声音。 - 特征提取与选择：从原始数据中提取有意义的特征，减少数据的维度，提高处理效率。 - 模式分类：基于提取的特征，将数据分配到预定义的类别中。 2. 统计模式识别与句法模式识别： - 统计模式识别通常使用特征矢量来描述模式，而句法模式识别则使用结构化的描述，如串、树或网。 3. 聚类分析： - 聚类分析是无监督学习的一种，用于发现数据集内的自然群体或类别，不依赖预先知道的类别标签。 - 判别域代数界面方程法属于有监督分类，需要已知的类别信息。 4. 相似性度量： - 当特征是0-1二值特征时，通常使用匹配测度来计算相似性。 5. 准则函数： - 聚类分析中的准则函数选择会影响聚类结果，不同函数适用于不同的数据分布和应用场景。 6. Fisher线性判别函数： - Fisher线性判别函数的目标是找到一个投影方向，使得类间距离最大，类内距离最小，通常将数据投影到一维空间中。 7. 判别域界面方程法： - 感知器算法适用于线性可分情况，而H-K算法和积累位势函数法则更通用，既可处理线性可分也可处理线性不可分的情况。 8. 文法定义： - 文法定义了一个符号系统，这里列举了几个满足文法规则的四元组例子。 简答题部分涉及聚类结果的影响因素，马氏距离的性质，以及线性判别函数的意义。聚类结果受分类准则、相似性测度、特征选择和量纲影响。马氏距离具有平移不变性和非奇异线性变换不变性，这使得它在处理不同尺度和方向的数据时仍能保持有效性。线性判别函数的正负和数值大小可以指示数据点相对于超平面的位置，其绝对值越大，数据点距离超平面越远；正负号则决定了数据点位于超平面的哪一侧。 贝叶斯决策理论被用来进行样本分类，考虑了误判概率和风险，以及拒绝判决的情况。在不同准则下，分类策略会有所不同，例如最小误判概率准则和最小风险准则。 模式识别涵盖了从数据采集到分类的全过程，涉及多种方法和技术，包括监督学习、非监督学习、聚类分析、特征提取、线性分类和贝叶斯决策等。这些技术广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。