博士命题2008-模式识别.doc

《博士命题2008-模式识别.doc》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、中国科学院自动化研究所2008年招收攻读博士学位研究生入学统一考试试题科目名称：模式识别考生须知：1．本试卷满分为100分，全部考试时间总计180分钟。2．所有答案必须写在答题纸上，写在试题纸上或草稿纸上一律无效。1.（10分)简述模式识别系统中模式处理的完整过程和一个分类器的设计过程。2.（16分）在特征矢量x表示下各类别的后验概率表示为(i=1,…,M)，后验概率最大的类别表示为，(1)证明(2)证明最小错误决策的错误率为(3)证明(4)给出满足的一种情况。3.（14分)用最大似然法估计类别的先验概率。随机、独立地抽取n个样本，如果第k个样本属于，，否则。(1)

2、写出的表示式。(2)给出的最大似然估计。4.（15分)在Bayes估计中参数被估计为的风险表示为。最优估计是使期望风险最小化，其中。证明当，（续下页）科目名称：模式识别第1页共2页5.（15分)两类模式的均值分别表示为和，(1)证明Fisher线性鉴别函数的最优权值矢量，其中为类内离散度矩阵。(2)说明Fisher线性鉴别函数与正态分布下Bayes决策的关系。6.（20分）有两种常用的特征提取方法：主成分分析(PCA)和Fisher线性鉴别分析(FLDA)，(1)用公式简述两种方法的具体过程。(2)给出一个两类、二维正态分布的特征提取的例子，用图形示意PCA和FLD

3、A得到的一维特征子空间。(3)举出一个例子，在这种情况下两种方法得到的特征子空间相同。7．（10分）写出一个三层神经网络的输出公式，并说明该神经网络如何用于模式分类。科目名称：模式识别第2页共2页