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文档简介
1、题1:在一个10类的模式识别问题中,有3类单独满足多类情况1,其余的类别满足多类情况2。问该模式识别问题所需判别函数的最少数目是多少?答:将10类问题可看作4类满足多类情况1的问题,可将3类单独满足多类情况1的类找出来,剩下的7类全部划到4类中剩下的一个子类中。再在此子类中,运用多类情况2的判别法则进行分类,此时需要7*(7-1)/2=21个判别函数。故共需要4+21=25个判别函数。题2:一个三类问题,其判别函数如下:d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-11. 设这些函数是在多类情况1条件下确定的,绘出其判别界面和每一个模式类别的区域。2. 设为多类情
2、况2,并使:d12(x)= d1(x), d13(x)= d2(x), d23(x)= d3(x)。绘出其判别界面和多类情况2的区域。3. 设d1(x), d2(x)和d3(x)是在多类情况3的条件下确定的,绘出其判别界面和每类的区域。答:三种情况分别如下图所示:123题3:两类模式,每类包括5个3维不同的模式,且良好分布。如果它们是线性可分的,问权向量至少需要几个系数分量?假如要建立二次的多项式判别函数,又至少需要几个系数分量?(设模式的良好分布不因模式变化而改变。)答:(1)若是线性可分的,则权向量至少需要个系数分量;(2)若要建立二次的多项式判别函数,则至少需要个系数分量。题4:用感知器
3、算法求下列模式分类的解向量w:1: (0 0 0)T, (1 0 0)T, (1 0 1)T, (1 1 0)T2: (0 0 1)T, (0 1 1)T, (0 1 0)T, (1 1 1)T解:将属于的训练样本乘以,并写成增广向量的形式迭代选取,则迭代过程中权向量变化如下:;收敛所以最终得到解向量,相应的判别函数为。题5:用多类感知器算法求下列模式的判别函数:1: (-1 -1)T,2: (0 0)T,3: (1 1)T解:采用一般化的感知器算法,将模式样本写成增广形式,即取初始值,取,则有第一次迭代:以为训练样本,故第二次迭代:以为训练样本,故第三次迭代:以为训练样本,故第四次迭代:以为
4、训练样本,故第五次迭代:以为训练样本,故第六次迭代:以为训练样本,故第七次迭代:以为训练样本,故第八次迭代:以为训练样本,故由于第六、七、八次迭代中对均以正确分类,故权向量的解为:,可得三个判别函数为:题6: 采用梯度法和准则函数,式中实数b0,试导出两类模式的分类算法。解:其中:得迭代式:题7:用LMSE算法求下列模式的解向量:1: (0 0 0)T, (1 0 0)T, (1 0 1)T, (1 1 0)T2: (0 0 1)T, (0 1 1)T, (0 1 0)T, (1 1 1)T解:写出模式的增广矩阵X:=取和第一次迭代: 第二次迭代: 第三次迭代:第四次迭代:第五次迭代:第六次迭
5、代:第七次迭代:第八次迭代:第九次迭代:第十次迭代:由于,可以认为此时权系数调整完毕,最终的权系数为:相应的判别函数为:题8:用二次埃尔米特多项式的势函数算法求解以下模式的分类问题1: (0 1)T, (0 -1)T 2: (1 0)T, (-1 0)T所以,势函数第一步:取,故第二步:取,故第三步:取,故第四步:取,故第五步:取,故第六步:取,故第七步:取,故第八步:取,故第九步:取,故第十步:取,故从第七步到第十步的迭代过程中,全部模式都已正确分类,故算法已经收敛于判别函数:题9:用下列势函数求解以下模式的分类问题1: (0 1)T, (0 -1)T2: (1 0)T, (-1 0)T选取,在二维情况下,势函数为以下为势函数迭代算法:第一步:取,故第二步:取,故第三步:取,故第四步:取,故
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