最新模式识别课程设计题目(5篇)人的记忆力会随着岁月的流逝而衰退，写作可以弥补记忆的不足，将曾经的人生经历和感悟记录下来，也便于保存一份美好的回忆。那么我们该如何写一篇较为完美的范文呢？下面是小编为大家收集的优秀范文，供大家参考借鉴，希望可以帮助到有需要的朋友。模式识别课程设计题目篇一监督学习方法用来对数据实现分类，分类规则通过训练获得。该训练集由带分类号的数据集组成，因此监督学习方法的训练过程是离线的。非监督学习方法不需要单独的离线训练过程，也没有带分类号（标号）的训练数据集，一般用来对数据集进行分析，如聚类，确定其分布的主分量等。（实例：道路图）就道路图像的分割而言，监督学习方法则先在训练用图像中获取道路象素与非道路象素集，进行分类器设计，然后用所设计的分类器对道路图像进行分割。使用非监督学习方法，则依据道路路面象素与非道路象素之间的聚类分析进行聚类运算，以实现道路图像的分割。1、写出k-均值聚类算法的基本步骤,算法：第一步：选k个初始聚类中心，z1(1)，z2(1)，…，zk(1)，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号。聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的k个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给k个聚类中心中的某一个zj(1)。假设i=j时，dj(k)min{xzi(k),i1,2,k}，则xsj(k)，其中k为迭代运算的次序号，第一次迭代k=1，sj表示第j个聚类，其聚类中心为zj。第三步：计算各个聚类中心的新的向量值，zj(k+1)，j=1,2,…,kzj(k1)1njxsj(k)x,j1,2,,k求各聚类域中所包含样本的均值向量：其中nj为第j个聚类域sj中所包含的样本个数。以均值向量作为新的聚类中心，jjxsj(k)xzj(k1),2j1,2,,k可使如下聚类准则函数最小：在这一步中要分别计算k个聚类中的样本均值向量，所以称之为k-均值算法。第四步：若zj(k若zj(k1)zj(k)，j=1,2,…,k，则返回第二步，将模式样本逐个重新分类，重复迭代运算；1)zj(k)，j=1,2,…,k，则算法收敛，计算结束。t线性分类器三种最优准则：wsfisher准则：maxj(w)>>n）的条件下，可以使用分支定界法以减少计m算量。15、散度jij越大，说明i类模式与j类模式的分布（差别越大）；当i类模式与j类模式的分布相同时，jij=（0）。16、影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则③特征选取④模式相似性测度。）。19、模式识别中，马式距离较之于欧式距离的优点是（③尺度不变性④考虑了模式的分布）。20、基于二次准则函数的h-k算法较之于感知器算法的优点是（①可以判别问题是否线性可分③其解的适应性更好）。21、影响基本c均值算法的主要因素有（④初始类心的选取①样本输入顺序②模式相似性测度）。22、位势函数法的积累势函数k(x)的作用相当于bayes判决中的（②后验概率④类概率密度与先验概率的乘积）。23、统计模式分类问题中，当先验概率未知时，可使用（②最小最大损失准则④n-p判决）24、在（①cn>>n,（n为原特征个数，d为要选出的特征个数）③选用的可分性判据j对特征数目单调不减）情况下，用分支定界法做特征选择计算量相对较少。25、散度jd是根据（③类概率密度）构造的可分性判据。26、似然函数的概型已知且为单峰，则可用（①矩估计②最大似然估计③bayes估计④bayes学习⑤parzen窗法）估计该似然函数。27、kn近邻元法较之parzen窗法的优点是（②稳定性较好）。28、从分类的角度讲，用dklt做特征提取主要利用了dklt的性质：（①变换产生的新分量正交或不相关③使变换后的矢量能量更趋集中）。29、一般，剪辑k-nn最近邻方法在（①样本数较大）的情况下效果较好。d29、如果以特征向量的相关系数作为模式相似性测度，则影响聚类算法结果的主要因素有（②分类准则③特征选取）。30、假设在某个地区细胞识别中正常（w1）和异常（w2）两类先验概率分别为p(w1)=0.9，p(w2)=0.1，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p(xw1)0.2，p(xw2)0.4，并且已知110，126，211，220试对该细胞x用一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；请分析两种结果的异同及原因。模式识别课程设计题目篇二【设计题目】自选【设计目标】通过本课程设计，学习利用非监督学习方法对生活中的实际问题进行识别分类，掌握模式识别系统的基本设计思路与步骤。