模式识别练习题.pdf

1. 一个典型的模式识别系统由数据采集、特征提取、分类器设计和性能评估四个部分组成。数据采集负责获取原始数据，特征提取将原始数据转化为可用于分类的特征向量，分类器设计根据特征向量进行分类决策，性能评估用于评估分类器的性能表现。
2. 在细胞识别中，根据最小错误率贝叶斯决策规则，根据观察值 x 和类条件概率密度分布曲线，判断细胞 x 的类别。
3. BP算法的计算步骤包括前向传播和反向传播，主要缺陷是容易陷入局部最优解。常见的人工神经网络模型包括感知机、多层前馈神经网络等，当前人工神经网络存在的主要问题是泛化能力不足，当前研究任务是提高神经网络的泛化能力。
4. 特征向量是用于描述样本特征的向量，特征空间是由所有特征向量构成的空间。特征提取是从原始数据中提取有用的特征，特征选择是从所有特征中选择最具代表性的特征。决策面是用于将不同类别的样本分开的超平面，决策面方程是用于描述决策面的数学表达式，判别函数是用于将特征向量映射到决策面上的函数。
5. 画出用近邻法则区分两类样本的决策边界，其中第一类样本为 (10)T 和 (01)T，第二类样本为 (00)T 和 (10)T。多层前馈神经网络的拓扑结构图包括输入层、隐藏层和输出层，反向传播算法用于训练多层前馈神经网络。线性判别函数的表达式为 10x1 + 26x2 + 16x3 + 32x4 + 68。

相关问题

研究生模式识别课程pdf

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