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模式识别期末试题--第1页
模式识别期末试题
1.模式识别系统的基本构成单元包括模式采集、特征提取
与选择和模式分类。这些构成单元一起协作，以确定输入模式
的类别或特征。
2.统计模式识别中，描述模式的方法一般使用特征向量；
而句法模式识别中，模式描述方法一般有串、树、网等。
3.聚类分析算法属于无监督分类；判别域代数界面方程法
属于统计模式识别方法。
4.若描述模式的特征量为0-1二值特征量，则一般采用匹
配测度进行相似性度量。
5.准则函数可以作为聚类分析中的判别标准，常用的有距
离准则、均值准则和连通性准则。
6.Fisher线性判别函数的求解过程是将N维特征向量投影
在一维空间中进行。
7.感知器算法只适用于线性可分情况；而积累位势函数法
既适用于线性可分，也适用于线性不可分情况。
8.满足文法定义的四元组包括：起始符号、非终结符号集
合、终结符号集合和产生式规则集合。其中，第一、二、四个
四元组满足文法定义。
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9.影响层次聚类算法结果的主要因素包括计算模式距离的
测度、聚类准则、类间距离门限和预定的类别数目。
10.欧式距离具有平移不变性和旋转不变性；马式距离具
有平移不变性、旋转不变性、尺度缩放不变性和不受量纲影响
的特性。
11.线性判别函数的正负和数值大小的几何意义是正（负）
表示样本点位于判别界面法向量指向的正（负）半空间中；绝
对值正比于样本点到判别界面的距离。
12.感知器算法适用于线性可分和线性不可分的情况。
13.积累位势函数法相较于H-K算法的优点是该方法可用
于非线性可分情况，也可用于线性可分情况。位势函数
K(x,xk)与积累位势函数K(x)的关系为K(x)=∑αkK(x,xk)，其
中xk∈X。
14、XXX判决准则适用于一种判决错误比另一种判决错
误更为重要的情况，而最小最大判决准则适用于先验概率未知
的情况。
15、特征个数越多并不一定有利于分类。特征选择的主要
目的是从n个特征中选出最有利于分类的m个特征（mn），
以降低特征维数。在可分性判据对特征个数具有单调性且特征
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个数远小于样本数的情况下，可以使用分支定界法以减少计算
量。
16、散度Jij越大，说明ωi类模式与ωj类模式的分布差
别越大；当ωi类模式与ωj类模式的分布相同时，Jij=0.
17、给定有限状态自动机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}。对于输入字
符串(a)xxxxxxxx011，(b)xxxxxxxx11，(c)xxxxxxxx1000，
(d)xxxxxxx，用Af对上述字符串进行分类的结果为
(ω1:{a,d};ω2:{b,c})。
18、影响聚类算法结果的主要因素有特征选取、模式相似
性测度、分类准则和已知类别的样本质量。
19、在模式识别中，马式距离相比欧式距离的优点是考虑
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