2014年模式识别试题

《模式识别》试题第1页共2页武汉大学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max()x为类别状态，此时对所有的(1,...)iic，有max(|)(|)iPxPx≥)|(xwPi。（1）证明max(|)1/Pwxc（2）证明对于最小误差判定规则，平均误差概率为dxxPxwP)()|(1max2令x具有均匀分布的概率密度：其他00/1),0(~)|(xUxP（1）假设n个样本点1D={,...}nxx都独立地服从)|(xP，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xkkmax=0.6.画出在区间0≤≤1上的似然函数)|(DP。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12:(1,2)20:(3,1)23tttt和（，）及和（，），并给出图示结果。4假设在某个局部地区细胞识别正常1和异常2两类的先验概率分别为：正常状态：9.0)(1P异常状态：1.0)(2P《模式识别》试题第2页共2页现有一待识别的细胞，其观察值为x，从类条件概率密度分布曲线上查得4.0)|(,2.0)|(21xPxP并且已知0,1,6,022211211试对该细胞x用以下两种方法进行分类：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。