2014年模式识别试题.doc

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1、武汉大学2009年硕士研究生考试试题试题科目：模式识别科目代码：注明：所有的答题内容必须答在答题纸上，凡答在试题上的一律无效一简答题（共6小题，每题8分，共48分）1简述模式识别系统的构成。2简述机器学习方法中随机训练、成批训练和在线训练的区别。3简述隐马尔可夫模型的三个核心问题。4简述基于贝叶斯分类器的分类系统产生的最终分类误差的来源。5简单列举出三种度量距离的方法。6具有d个输入单元、n个隐单元、c个输出单元以及偏置的一个标准三层反向传播网，网络中有多少权值？二应用题（共4小题，每题13分，共52分）1设为类别状态，此时对所有的，有≥。（1

2、）证明（2）证明对于最小误差判定规则，平均误差概率为2令x具有均匀分布的概率密度：（1）假设n个样本点都独立地服从，证明对于的最大似然估计就是D中的最大值点max[D].（2）假设n=5个样本点是从这个分布中抽取的，并且有=0.6.画出在区间0≤≤1上的似然函数。并且解释为什么此时不需要知道其余4个点的值。3用伪逆矩阵构造线性分类器，分类两类二维点，并给出图示结果。4假设在某个局部地区细胞识别正常和异常两类的先验概率分别为：正常状态：异常状态：现有一待识别的细胞，其观察值为，从类条件概率密度分布曲线上查得并且已知试对该细胞用以下两种方法进行分类

3、：①基于最小错误率的贝叶斯决策；②基于最小风险的贝叶斯决策。请分析两种分类结果的异同及原因。