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模糊识别与智能系统课后作业及答案--第1页 平时作业 1 一、 试问“模式”与“模式类”的含义。如果一位姓王的先生是位老年人，试 问“王先生”和“老头”谁是模式，谁是模式类。试从模式类与模式概念分析以 下词之间的关系： 王老头，王老太，王明（清华大学本科生），周强（年轻教 师），老年人，老头，老太，年青人。 答：模式：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：具有某些共同特性的模式的集合。 王先生是模式，老头是模式类。 王老头是模式，老头是模式类。 王老太是模式，老太是模式类。 王明是模式，年青人是模式类。 周强是模式，年青人是模式类。 老头是模式，老年人是模式类。 老太是模式，老年人是模式类。 二、假设在某个局部地区的细胞识别中，第一类表示正常，第二类表示异常，两 类的先验概率分别为：正常 ，异常 。现有一待识别样本细胞， 其观察值为 ，从类条件概率密度函数曲线 上查得： ， ，试按最小错误率贝叶斯决策规则判断该细胞是否正常。若已知损失 矩阵为 ，试按最小风险贝叶斯决策规则判断该细胞是否正常。 模糊识别与智能系统课后作业及答案--第1页 模糊识别与智能系统课后作业及答案--第2页 答：利用贝叶斯公式，分别计算出 和 的后验概率： ∵ ∴按照最小错误率贝叶斯决策规则，该细胞正常. ∵ ∴应将细胞判断为第二类，即按照最小风险贝叶斯决策规则，该细胞正常. 平时作业2 一、请简述BP神经网络的结构及学习过程。 答：BP神经网络结构图： 模糊识别与智能系统课后作业及答案--第2页 模糊识别与智能系统课后作业及答案--第3页 其矩阵形式为推导： 说明： 1.网络共有l层。 2. 为向量，可以用 表示其第i个分量。 3.输出y可以是向量，用yi表示其第i个分量。 总结一般情况下后向传播算法的流程： 1.对神经网络每一层的各个神经元，随机选取相应的w和b的值. 2.前向计算，对于输入的训练数据，计算并保留每一层的输出值，直到计算出最 后一层的输出y. 3.设置目标函数E，例如： ，用后向传播算法对每一个w和b，计 算 , . 4.利用如下迭代公式，更新w和b的值. (1). (2). 模糊识别与智能系统课后作业及答案--第3页 模糊识别与智能系统课后作业及答案--第4页 5.回到第二步，不断循环，直到所有 和 很小为止， 退出循环. 二、请简述K-均值算法的实现过程。 答： 1．创建k个点作为k个簇的起始质心（经常随机选择）。 2．分别计算剩下的元素到k个簇中心的相异度（距离），将这些元素分别划归 到相异度最低的簇。 3．根据聚类结果，重新计算k个簇各自的中心，计算方法是取簇中所有元素各 自维度的算术平均值。 4．将D 中全部元素按照新的中心重新聚类。 5．重复第4步，直到聚类最后，输出聚类结果。 6．结果不再变化。