模式识别习题.doc

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1、PATTERNRECOGNITION1QuestionandAnswers(1>Trytoexplaintheconceptsof‘LMS’method.Trytoexplaintheconceptsof‘PatternRecognition’.b5E2RGbCAP答：LMS是最小化均值平方误差，亦即最小二乘法，它的基本思想是使判别输出结果和期望目标输出结果的偏差的平方和E<总误差值）p1EanqFDPw最小。即求其对权重系数的微分并令微分的结果为零：其解对应着最小化均值平方

2、tternRecognition>是一门研究对象描述和分类方法的学科。Answer：LMSisshortofLeastMeanSquare.It’sbasicideaistocomputethedeviationsofeachdiscriminantoutputfromthetargetvalues,thesedeviationsorapproximationerrors,aresquaredandsummedinordertoobtainatotalerror,E,DXDiTa9E3dandmake

3、the’E’minimum.Inanotherword,wedifferentiateitwithrespecttotheweightsandequalizetozero:RTCrpUDGiT.Itcorrespondingtotheleast-mean-squareorLMSsolution.5PCzVD7HxAPatternrecognition(PR>isthescientificdisciplinedealingwithmethodsforobjectdescriptionandclassif

4、ication.jLBHrnAILg(2>Whichpartsconstitutethepatternrecognitionsystem?xHAQX74J0X答：5/5模式识别系统组成单元包括：模式获取单元，可以采用信号或图像获取、数据采集；特征提取单元，有度量形式、基元提取等；预处理单元，有时分类器不能直接输入给分类器或描述器；分类、回归或描述单元，这是模式识别系统的核心单元；后处理单元。LDAYtRyKfEAnswer：ThePRsystemconstitutedbypatternacquisit

5、ion,whichcantakeseveralforms:signalorimageacquisition,datacollection。Featureextraction,intheformofmeasurements,extractionofprimitives,etc。Pree-processing.Insomecasesthefeaturevaluesarenotdirectlyfedintotheclassifierordescriptor。Theclassification,regress

6、ionordescriptionunitisthekernelofthePRsystem。Post-processing.Zzz6ZB2Ltk(3>Whichbasicmethodsimplementthepatternrecognitiontasks?dvzfvkwMI1答：模式识别的基本方法有:数据聚类、统计分析、神经网络和结构模式识别。Answer：ThebasicmethodsofPRaredataclustering,statisticalclassification,neuralnetwo

7、rksandstructuralPR.rqyn14ZNXI(4>Trytoexplaintheconceptsof‘SVM’method.答：支持向量机是一个完全不同的解决分类和回归问题的方法。用支持向量机得到的解具有很好的推广能力，并且与样本的具体分布是无关的。其中心思想是调整判别函数使得它最好地利用了边界样本的分类信息。即确定一个超平面，使得最近的样本到它的距离<分离裕度）取得最大，即为最优平面。EmxvxOtOcoAnswer:Supportvectormachines(SVM>isadisti

8、nctiveapproachtopatternclassificationandregression.Asaconsequence,supportvectormachinecanprovideagoodgeneralizationperformanceindependentofthedistributionofthepatterns.ThecentralideaofSVMistheadjustmentofadiscriminatingfunctionso