2025年大學大二（人工智能）模式識別基礎階段測試試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）（總共10題，每題3分，每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的，請將正確答案填在括號內）w1.模式識別中，以下哪種方法不屬于基于統(tǒng)計決策的分類方法？（）A.最小錯誤率貝葉斯決策B.最小風險貝葉斯決策C.最近鄰分類法D.最大似然比決策w2.關于特征提取，以下說法錯誤的是（）A.特征應具有代表性B.特征數(shù)量越多越好C.特征應具有獨立性D.特征提取可通過變換等方法實現(xiàn)w3.在聚類分析中，常用的距離度量不包括（）A.歐氏距離B.曼哈頓距離C.余弦距離D.漢明距離w4.下列哪種分類器屬于線性分類器？（）A.支持向量機B.決策樹C.神經(jīng)網(wǎng)絡D.k近鄰分類器w5.模式識別系統(tǒng)的核心部分是（）A.數(shù)據(jù)采集B.特征提取與選擇C.分類決策D.結果評估w6.對于正態(tài)分布模式，其均值向量和協(xié)方差矩陣描述了分布的（）A.形狀B.位置C.離散程度D.以上都是w7.以下哪種算法常用于特征選擇？（）A.主成分分析B.聚類算法C.決策樹算法D.支持向量機算法w8.在模式識別中，將連續(xù)值特征離散化的目的不包括（）A.便于分類算法處理B.減少特征數(shù)量C.提高分類精度D.簡化模型w9.基于模板匹配的模式識別方法，其關鍵在于（）A.模板的選擇B.相似度的計算C.匹配算法的效率D.以上都是w10.模式識別中，當樣本數(shù)量較少時，以下哪種方法可能效果較好？（）A.基于統(tǒng)計的方法B.基于機器學習的方法C.基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法D.基于模板匹配的方法第II卷（非選擇題共70分）w11.（10分）簡述模式識別的基本概念和主要研究內容。w12.（15分）請說明最小錯誤率貝葉斯決策的原理，并寫出其決策規(guī)則。w13.（15分）假設在二維空間中有兩類模式，已知類1的均值向量為(1,1)，協(xié)方差矩陣為[[2,0],[0,2]]，類2的均值向量為(3,3)，協(xié)方差矩陣為[[2,0],[0,2]]?，F(xiàn)有一待識別樣本x=(2,2)，試用最小錯誤率貝葉斯決策判斷該樣本屬于哪一類。w14.（15分）材料：在一個圖像識別任務中，有一批包含貓和狗的圖像數(shù)據(jù)。已知貓的圖像特征主要集中在眼睛形狀較圓、耳朵較小且尖；狗的圖像特征主要集中在眼睛形狀較橢圓、耳朵較大且較寬?，F(xiàn)在有一幅新的圖像，其眼睛形狀較圓，耳朵較小且尖。請分析該圖像更可能屬于貓還是狗，并說明理由。w15.（15分）材料：在一個手寫數(shù)字識別系統(tǒng)中，使用了支持向量機作為分類器。通過對大量手寫數(shù)字樣本的學習，得到了分類模型?，F(xiàn)有一個手寫數(shù)字樣本，其特征與訓練集中數(shù)字5的特征較為相似，但與數(shù)字3的特征也有一定程度的相似。請結合支持向量機的原理，分析該樣本被誤分類為數(shù)字3的可能原因。答案：w1.Cw2.Bw3.Dw4.Aw5.Cw6.Dw7.Aw8.Cw9.Dw10.Dw11.模式識別是指對表征事物或現(xiàn)象的各種形式的信息進行處理和分析，以對事物或現(xiàn)象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。主要研究內容包括：研究各種模式的表示方法，以便有效地存儲和處理模式信息；研究從模式中提取特征的方法，以提高模式的區(qū)分能力；研究模式分類的方法，將模式分到不同類別中；研究模式識別系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)，包括數(shù)據(jù)采集、預處理、特征提取、分類決策等環(huán)節(jié)。w12.最小錯誤率貝葉斯決策的原理是基于后驗概率最大化來進行決策，使錯誤率最小。決策規(guī)則為：若P(ωi|x)>P(ωj|x)，j≠i，則決策x屬于ωi類。w13.先計算兩類的概率密度函數(shù)：對于類1：p(x|ω1)=(1/(2π2))exp(-((x1-1)^2+(x2-1)^2)/4)對于類2：p(x|ω2)=(1/(2π2))exp(-((x1-3)^2+(x2-3)^2)/4)計算后驗概率：P(ω1|x)=p(x|ω1)P(ω1)/(p(x|ω1)P(ω1)+p(x|ω2)P(ω2))P(ω2|x)=p(x|ω2)P(ω2)/(p(x|ω1)P(ω1)+p(x|ω2)P(ω2))假設P(ω1)=P(ω2)=0.5將x=(2,2)代入計算得P(ω1|x)>P(ω2|x)，所以樣本屬于類1。w14.該圖像更可能屬于貓。理由如下：已知貓的圖像特征主要是眼睛形狀較圓、耳朵較小且尖，而此圖像眼睛形狀較圓，耳朵較小且尖，符合貓的特征描述，雖然沒有關于狗的特征信息支持它屬于狗，但根據(jù)現(xiàn)有特征與貓?zhí)卣鞯钠ヅ涠龋鼉A向于判斷該圖像屬于貓。w15.支持向量機通過尋找最優(yōu)分類超平面來區(qū)分不同