模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案

模式识别与机器学习期末考查

试卷

研究生姓名：入学年份：导师姓名：

试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。

答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指

对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。

（2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要求，其研究更侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如SVM 在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。

试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。

答：（1） K近邻法

KNN算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、回归和模式识别等。在应用KNN算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。

优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。

（2）贝叶斯决策法

贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理风险型问题时常常使用的方法。

优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的概率，本身带有一定的风险性和不肯定性。虽然用期望的大小进行判断有一些风险，但仍可以认为贝叶斯决策是一种兼科学性和实效性于一身的比较完善的用于解决风险型决策问题的方法，在实际中能够广泛应用于组织系统改革、企业效益、市场开发、证券投资等诸多领域。使用时根据决策者的侧重点，结合变异系数，综合使用货币因素的贝叶斯决策、或效用函数的贝叶斯决策法，都会得到自己想要的结果。

（3）DES加密算法

DES是Data Encryption Standard（数据加密标准）的缩写，它为密码体制中的对称密码体制，又被称为美国数据加密标准，是1972年美国IBM公司研制的加密算法。DES是一个分组加密算法，他以64位为分组对数据加密。同时DES也是一个对称算法：加密和解密用的是同一个算法。它的密匙长度是56位（因为每个第8 位都用作奇偶校验），密匙可以是任意的56位的数，而且可以任意时候改变。其中有极少量的数被认为是弱密匙，但是很容易避开他们。所以保密性依赖于密钥。

优缺点：具有极高安全性，分组比较短，密钥太短，密码生命周期短，运算速度较慢。

（4）决策树学习算法

决策树算法是一种混合算法，它综合了多种不同的创建树的方法，并支持多个分析任务，包括回归、分类以及关联。决策树算法支持对离散属性和连续属性进行建模。

优缺点：决策树算法高效快速且可伸缩，可轻松实现并行化，这意味着所有处理器均可协同工作，共同生成一个一致的模型。这些特征使决策树分类器成为了理想的数据挖掘工具。在数据挖掘的各种方法中 ,决策树归纳学习算法以其易于提取显式规则、计算量相对较小、可以显示重要的决策属性和较高的分类准确率等优点而得到广泛应用。决策树的这种易理解性对数据挖掘的使用者来说是一个显著的优点。然而决策树的这种明确性可能带来误导。比如，决策树每个节点对应分割的定义都是非常明确毫不含糊的，但在实际生活中这种明确可能带来麻烦。对决策树常见的批评是说其在为一个节点选择怎样进行分割时使用“贪心”算法。此种算法在决定当前这个分割时根本不考虑此次选择会对将来的分割造成什么样的影响。

（5）C均值算法

C均值算法是通过不断调整聚类中心使得误差平方和准则函数取得极小值。优缺点：能够动态聚类，是一种无监督学习算法，算法简单，速度快，局部搜索能力强，能够有效处理大型数据库，与神经网络结合可极大地提高收敛性和精度。c-均值算法的一个主要问题是划分类别数必须事先确定，这种主观确定数据子集数目并不一定符合数据集自身的特点，所以对于随机的初始值选取可能会导致不同的聚类结果，甚至存在着无解的情况；在选取聚类中心点时采用随机选取易使得迭代过程陷入局部最优解，容易收敛于局部极小点；该算法对“噪音”和孤立点数据比较敏感，少量的该类数据能够对平均值产生极大的影响。

（6）遗传算法

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

优缺点：遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法，与传统的优化算法相比，主要有以下特点： 1. 与问题领域无关切快速随机的搜索能力。2. 搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较。3. 搜索使用评价函数启发，过程简单。4. 使用概率机制进行迭代，具有随机性。5. 具有可扩展性，容易与其他算法结合。6. 直接以适应度作为搜索信息，无需导数等其它辅助信息。7. 使用多个点的搜索信息，具有隐含并行性。8. 使用概率搜索技术，而非确定性规则。也存在一些问题：1. 没有能够及时利用网络的反馈信息，故算

法的搜索速度比较慢，要得要较精确的解需要较多的训练时间。2. 算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。3. 算法的并行机制的潜在能力没有得到充分的利用，这也是当前遗传算法的一个研究热点方向。(7)BP神经网络算法

其学习过程由正向传播和反向传播组成。在正向传播过程中，输入信息从输入层经隐单元层逐层处理后，传至输出层。如果输出层得不到期望输出，那么就转为反向传播，把误差信号沿连接路径返回，并通过修改各层神经元的权值，使误差信号最小。

优缺点：BP算法能够通过学习带正确答案的实例集自动提取“合理的”求解规则；具有一定的推广能力；学习过程有被“固化”的潜在可能性；它能以任意精度逼近任意非线性函数，而且具有良好的逼近性能，并且结构简单，是一种性能优良的神经网络。但也存在一些问题，BP算法是按照均方误差的梯度下降方向收敛的，但均方误差的梯度曲线存在不少局部和全局最小点，这就使得神经网络易陷入局部最小；算法的收敛速度较慢，可能会浪费大量时间；神经网络隐层的结点个数难以确定合适的数值；如何选取合适的学习样本解决网络的推广（泛化）问题，即使网络能正确处理未学习过的输入。

（8）Hopfield网络算法

Hopfield网络算法作为典型的反馈神经网络，有下列特有的优点和缺点。

1. 只有不动点吸引子，没有其它类型的吸引子。Hopfield同的这个性质被称为全局稳定性。

2. 网络状态的演化趋于某个二次函数的局部最小点。

3. 很难精确地分析Hopfield网的性能。

4. 难于找到通用的学习算法。

5. 这类阿络的动力学行为过于筒单。5. Hopfield问只有不动点吸子，是一种消极被动的神经网络。

试题3：简述在模式识别与机器学习中解决问题的主要步骤。指出那些步骤涉及到学习？在数据的前处理中，特征选择起什么作用？

答： (1) 在模式识别与机器学习中解决问题的主要步骤：

1. 问题描述：准确分析研究目的，并对未来工作做出计划。

2. 数据选择：数据选择是根据用户需求从数据库中提取相关数据。

3. 知识发现过程：归纳为3个步骤，即数据挖掘预处理、数据挖掘、数据挖掘后处理。数据预处理是对数据进行再加工，检查数据的完整性及一致性，对其中的噪音数据进行处理。对丢失的数据利用统计方法进行填补，形成发掘数据库。数据变换即从发掘数据库里选择数据，变换的方法主要是利用聚类分析和判别分析。数据挖掘是根据用户要求，确定知识发现的目标是发现何种类型的知识。运用选定的知识发现算法。从数据库中提取用户所需要的知识。知识评价主要用于对所获得的规则进行价值评定，以决定所得到的规则是否存入基础知识库。

4. 选择或设计模型：对同一个问题或许有许多不同的模型可以描述，不同的模型会导致识别和学习结果的不同，因此需要利用已有的经验和知识来选择或设计适当的模型。在确定了所建立的模型后，就可以估计模型的参数，需要注意的时，应该使得模型对未知数据有良好的适应性。

5. 训练所建立的模型：用前面所得的数据分成两组，一组作为训练数据，一组作为测试数据。设定目标误差，用训练数据对所建立的模型进行训练，达到目标误差，就停止训练，这样就确定了所建立模型的参数。

6. 测试、评估、验证模型：测试模型的目的是为了确定所建立模型是否满足实际应用要求。测试数据应该和训练用的样本数据不一致，否则，测试所得的结果永远都是满意的。用测试数据对所建立模型进行测试，观察测试结果是否与实际情况是相符合。若与实际情况相符合，所建立模型就可对未知数据做预测，从而得到进一步的验证。

(2)在这些步骤中，步骤5涉及到学习。

(3)特征选取（也称作属性选择）是简化数据表达形式，是在模式识别中根据一定的原则，选取反映被识别模式本质的那些特征的方法或过程。模式识别和机器学习方法首先要解决的一个问题就是特征选择。在数据的前处理中，特征选择是一个非常重要的步骤，特征选择不合理，会影响识别和学习效果。通过特征选择和提取，我们才可得到所采集数据中最有效的信息，最有效的特征，选择出有利于分类或聚类建立模型的变量，从而实现特征空间维数的压缩，以降低后续处理过程的难度，才能基于这些特征对所建立模型进行训练和测试。同时特征选取也是降低存储要求，提高分类精度和效率的重要途径。

机械制图期末考试及答案

*1、剖视图的种类可分为（????）视图、（????）视图和局部剖视图。 答案：全剖；半剖 2、金属材料的剖面线应以适当角度绘制，最好画成与主要轮廓或剖面区域的对称线成（??????）角，互相平行，间隔均匀的（?????答案：45゜；平行细实 3、剖切面的种类可分为（??????????）剖切面、（??????????）的剖切面、几个相交的剖切面。 答案：单一；几个平行； 4、当机件具有对称平面时，在垂直于对称平面上投影所得的图形，可以（????????）为界，一半画成剖视图，一半画成（??????）。答案：对称中心线；视图 5、机件的某一部分向基本投影面投影而得的视图称为（??????）视图，其断裂边界应以（??????）线表示。 答案：局部视图；波浪 6、在局部剖视图中，波浪线不能与轮廓线（????????），也不能（??????）轮廓线之外。 答案：重合（叠）；超出 7、假想用剖切平面将机件的某处切断，仅画出断面的图形，称为（??????），简称（????）。 答案：断面图；断面 8、画在视图轮廓线之外的断面，称为（??????）断面；画在视图轮廓线之内的断面，称为（??????）断面。 答案：移出；重合 9、移出断面的轮廓线用（????）线绘制；重合断面的轮廓线用（????）线绘制。 答案：粗实；细实 10、当视图的轮廓线与重合断面的轮廓线（??????）时，视图的轮廓线仍需完整的画出，不可（??????）。 答案：重合（叠）；间断 11、将机件的部分结构，用大于原图形所采用的比例画出的图形，称为（??????）图；放大部位用（??????）线圈出。?? 答案：局部放大；细实 12、肋板、轮辐及薄壁结构，（????）剖切时，一律不画剖面线，并用（????）线将它们与相邻结构分开。 答案：纵向；粗实 13、较长机件采用折断画法后，其长度应按（????）标注尺寸，断裂边缘常用（????）线画出。 答案：实长；波浪 14、按一定规律分布的相同结构，只需画出几个完整的结构，其余用（????）线相连或标明中心位置并注明（????）。 答案：细实；总数 15局部放大图上标注的比例是指（??????????）的线性尺寸与（??????????）相应要素的线性尺寸之比。 答案：放大图形；实际机件 二、选择题：（每题2分） 1、用剖切面完全地剖开机件所得的视图称（????）视图。 ????（A）全剖????(B)半剖(C)局部剖????(D)断面

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系

计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系 在我的理解里，要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机视觉的应用服务于机器学习。各个环节缺一不可，相辅相成。 计算机视觉（computer vision），用计算机来模拟人的视觉机理获取和处理信息的能力。就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。计算机视觉的挑战是要为计算机和机器人开发具有与人类水平相当的视觉能力。机器视觉需要图象信号，纹理和颜色建模，几何处理和推理，以及物体建模。一个有能力的视觉系统应该把所有这些处理都紧密地集成在一起。 图像处理（image processing），用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。基本内容图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。常见的处理有图像数字化、图像编码、图像增强、图像复原、图像分割和图像分析等。图像处理一般指数字图像处理。 模式识别(Pattern Recognition)是指对表征事物或现象的各种形式的(数值的、文字的和逻辑关系的)信息进行处理和分析,以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程,是信息科学和人工智能的重要组成部分。模式识别又常称作模式分类，从处理问题的性质和解决问题的方法等角度，模式识别分为有监督的分类（Supervised Classification）和无监督的分类(Unsupervised Classification)两种。模式还可分成抽象的和具体的两种形式。前者如意识、思想、议论等,属于概念识别研究的范畴,是人工智能的另一研究分支。我们所指的模式识别主要是对语音波形、地震波、心电图、脑电图、图片、照片、文字、符号、生物传感器等对象的具体模式进行辨识和分类。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的，属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。应用计算机对一组事件或过程进行辨识和分类，所识别的事件或过程可以是文字、声音、图像等具体对象，也可以是状态、程度等抽象对象。这些对象与数字形式的信息相区别，称为模式信息。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。 机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。一个不具有学习能力的智能系统难以称得上是一个真正的智能系统，但是以往的智能系统都普遍缺少学习的能力。随着人工智能的深入发展，这些局限性表现得愈加突出。正是在这种情形下，机器学习逐渐成为人工智能研究的核心之一。它的应用已遍及人工智能的各个分支，如专家系统、自动推理、自然语言理解、模式识别、计算机视觉、智能机器人等领域。机器学习的研究是根据生理学、认知科学等对人类学习机理的了解，建立人类学习过程的计算模型或认识模型，发展各种学习理论和学习方法，研究通用的学习算法并进行理论上的分析，建立面向任务的具有特定应用的学习系统。这些研究目标相互影响相互促进。

B_机械识图试卷

电气符号与机械识图试卷 班级：_______姓名：__________ 得分________ 一、填空题（20分） 1、比例是指与其实物相应要素的。 2、一个完整的尺寸由、、和组成。 3、标注尺寸时应严格遵守国家标准有关尺寸注法的规定，做到、 、、。 4、主视图反映了物体的上、下、四个方位关系。 5、正等轴测图的轴间角均为。 6、图纸的基本幅面有A0、A1、、。 7、绘制图样时轴线、对称中心线用绘制，外轮廓线用 绘制。 8、三视图的投影规律：主、俯视图；主、左视图；俯、左视图。 9．是工程界的技术语言，包括图和图 10．图纸基本幅面有A 0、A 1 、A2、A3、五种。其中A3幅面尺寸 为。 11．每张图样均需用线绘制出图框，必须画在图框内。12．每张图样必须绘制标题栏，标题栏位于图纸的。标题栏中的方向为看图方向。 13. 一个标注完整的尺寸应标出、和。 14．在进行尺寸标注时，尺寸数字不可被任何图线所。15. 在尺寸标注中C代表，代表球直径的符号是，带括

号的尺寸叫尺寸。 二、选择题(10分) 1、已知平面的三面投影，判别其空间位置（）。 A、水平面 B、侧平面 C、铅垂面 D、正垂面 2、标注竖直方向线性尺寸是，尺寸数字字头朝（）。 A、下 B、上 C、左 D、右 3、标注球面直径时，应在数字前加注符号（）。 A、S B、R C、SR D、SΦ 4、已知直线的三面投影，判别其空间位置（）。 A、侧垂线 B、正垂线 C、水平线 D、正平线 5、为作图简便，实际画正等轴测图时采用p 1=q 1 =r 1 =( )的简化轴向伸缩系数。 A、0.82 B、0.8 C、0.78 D、1 6.国家校准的代号是( ) A. ＧＢ B. ＳＪ C.ＪＢ D.ＩＳＯ 7. 图纸中字体的宽度一般为字体高度的( )倍。 A.1/2 B.1/3 C.2 1 D.3 1 8. 图样中字体的号数即字体的( )。

模式识别与机器学习思测试卷附参考标准答案

模式识别与机器学习期末考查 思考题 1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 机器学习是研究让机器（计算机）从经验和数据获得知识或提高自身能力的科学。 机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的。然而近年来，由于它们关心的很多共同问题（分类、聚类、特征选择、信息融合等），这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/视频分析、（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。近年来，机器学习和模式识别的研究吸引了越来越多的研究者，理论和方法的进步促进了工程应用中识别性能的明显提高。 机器学习：要使计算机具有知识一般有两种方法；一种是由知识工程师将有关的知识归纳、整理，并且表示为计算机可以接受、处理的方式输入计算机。另一种是使计算机本身有获得知识的能力，它可以学习人类已有的知识，并且在实践过程中不总结、完善，这种方式称为机器学习。机器学习的研究，主要在以下三个方面进行：一是研究人类学习的机理、人脑思维的过程；和机器学习的方法；以及建立针对具体任务的学习系统。机器学习的研究是在信息科学、脑科学、神经心理学、逻辑学、模糊数学等多种学科基础上的。依赖于这些学科而共同发展。目前已经取得很大的进展，但还没有能完全解决问题。 模式识别：模式识别是研究如何使机器具有感知能力，主要研究视觉模式和听觉模式的识别。如识别物体、地形、图像、字体（如签字）等。在日常生活各方面以及军事上都有广大的用途。近年来迅速发展起来应用模糊数学模式、人工神经网络模式的方法逐渐取代传统的用统计模式和结构模式的识别方法。特别神经网络方法在模式识别中取得较大进展。理解自然语言计算机如能“听懂”人的语言（如汉语、英语等），便可以直接用口语操作计算机，这将给人们带来极大的便利。计算机理解自然语言的研究有以下三个目标：一是计算机能正确理解人类的自然语言输入的信息，并能正确答复（或响应）输入的信息。二是计算机对输入的信息能产生相应的摘要，而且复述输入的内容。三是计算机能把输入的自然语言翻译成要求的另一种语言，如将汉语译成英语或将英语译成汉语等。目前，研究计算机进行文字或语言的自动翻译，人们作了大量的尝试，还没有找到最佳的方法，有待于更进一步深入探索。 机器学习今后主要的研究方向如下： 1)人类学习机制的研究；

机械识图期末试卷答案

杭州现代技工学校2015—2016学年第一学期高一机械识图期末考试卷 姓名????????????班级?????????????? 学号??????????????分数?????????????? 一、填空题（共 ?分，每空 分） 三视图的投影规律是：主、俯视图长对正；主、左视图高平齐；俯、左视图?宽相等。俯视图的下方和左视图的右方表示形体的????前???方。 ?三视图以主视图为?基准???，??俯视???图在主视图正下方，??左视??图在主视图正右方。 国标规定，在标注尺寸时，水平方向的尺寸数字字头应朝 上 ??书写；垂直方向的尺寸数字，字头应朝 左 ??书写；工程图样中，尺寸的基本单位为 ?? 。 标注尺寸的三要素是??尺寸界线??、??尺寸数字??? 、?尺寸线????。 ?轴测投影的基本性质??平行性????和???度量性???。 ?由两个或两个以上的基本体经叠加，或由一个基本体切去若干个部分，或者既叠加又切割而形成的物体称为?组合体??。 假象把组合体分解成若干个部分，并分析各部分的形状、相对位置、组合形式和表面连接关系，这种分析方法称为?形体分析法???。 组合体的组成形式有?叠加????、?切割????和???综合???三种。 二、选择题（共 分，每题 分） 、采用放大或缩小比例绘制图样，其尺寸应注（ ? ） ?、实物的尺寸 ?、图形的尺寸 ?、两者都可 、根据已知主、俯视图，选择一个正确的左视图。 （ ） 、下图中，主、俯、左三个视图中正确的视图是（? ） ?．主视图 ?．俯视图 ?．左视图 ?．均有错误 、已知立体的主、俯视图，正确的左视图是。（ ） 、图样中一角为 度，采用 ： 比例绘制该角时，应将该绘制成（ ? ）度 ?、 ?、 ?、 ? 三、补画视图中所缺的图线（共 分，每题 分） （ ） （ ） 密-----------------封-----------------线-------------------内-------------------不--------------------- 要 ----------------------- 答 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --

黄庆明 模式识别与机器学习 第三章 作业

·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？ 应该是252142 6 *74132 7=+=+ =++C 其中加一是分别3类 和 7类 ·一个三类问题，其判别函数如下： d1(x)=-x1, d2(x)=x1+x2-1, d3(x)=x1-x2-1 (1)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。 ·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。） 如果线性可分，则4个 建立二次的多项式判别函数，则102 5 C 个 ·(1)用感知器算法求下列模式分类的解向量w: ω1: {(0 0 0)T , (1 0 0)T , (1 0 1)T , (1 1 0)T } ω2: {(0 0 1)T , (0 1 1)T , (0 1 0)T , (1 1 1)T } 将属于ω2的训练样本乘以（-1），并写成增广向量的形式。 x ①=(0 0 0 1)T , x ②=(1 0 0 1)T , x ③=(1 0 1 1)T , x ④=(1 1 0 1)T x ⑤=(0 0 -1 -1)T , x ⑥=(0 -1 -1 -1)T , x ⑦=(0 -1 0 -1)T , x ⑧=(-1 -1 -1 -1)T 第一轮迭代：取C=1，w(1)=(0 0 0 0) T 因w T (1) x ① =(0 0 0 0)(0 0 0 1) T =0 ≯0，故w(2)=w(1)+ x ① =(0 0 0 1) 因w T (2) x ② =(0 0 0 1)(1 0 0 1) T =1>0，故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)T 因w T (3)x ③=(0 0 0 1)(1 0 1 1)T =1>0，故w(4)=w(3) =(0 0 0 1)T 因w T (4)x ④=(0 0 0 1)(1 1 0 1)T =1>0，故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)T 因w T (5)x ⑤=(0 0 0 1)(0 0 -1 -1)T =-1≯0，故w(6)=w(5)+ x ⑤=(0 0 -1 0)T 因w T (6)x ⑥=(0 0 -1 0)(0 -1 -1 -1)T =1>0，故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)T 因w T (7)x ⑦=(0 0 -1 0)(0 -1 0 -1)T =0≯0，故w(8)=w(7)+ x ⑦=(0 -1 -1 -1)T 因w T (8)x ⑧=(0 -1 -1 -1)(-1 -1 -1 -1)T =3>0，故w(9)=w(8) =(0 -1 -1 -1)T 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解，因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代： 因w T (9)x ①=(0 -1 -1 -1)(0 0 0 1)T =-1≯0，故w(10)=w(9)+ x ① =(0 -1 -1 0)T

模式识别研究进展-刘成林and谭铁牛

模式识别研究进展 刘成林，谭铁牛 中国科学院自动化研究所 模式识别国家重点实验室 北京中关村东路95号 摘要 自20世纪60年代以来，模式识别的理论与方法研究及在工程中的实际应用取得了很大的进展。本文先简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，然后围绕模式分类这个模式识别的核心问题，就概率密度估计、特征选择和变换、分类器设计几个方面介绍近年来理论和方法研究的主要进展，最后简要分析将来的发展趋势。 1. 前言 模式识别(Pattern Recognition)是对感知信号（图像、视频、声音等）进行分析，对其中的物体对象或行为进行判别和解释的过程。模式识别能力普遍存在于人和动物的认知系统，是人和动物获取外部环境知识，并与环境进行交互的重要基础。我们现在所说的模式识别一般是指用机器实现模式识别过程，是人工智能领域的一个重要分支。早期的模式识别研究是与人工智能和机器学习密不可分的，如Rosenblatt的感知机[1]和Nilsson的学习机[2]就与这三个领域密切相关。后来，由于人工智能更关心符号信息和知识的推理，而模式识别更关心感知信息的处理，二者逐渐分离形成了不同的研究领域。介于模式识别和人工智能之间的机器学习在20世纪80年代以前也偏重于符号学习，后来人工神经网络重新受到重视，统计学习逐渐成为主流，与模式识别中的学习问题渐趋重合，重新拉近了模式识别与人工智能的距离。模式识别与机器学习的方法也被广泛用于感知信号以外的数据分析问题（如文本分析、商业数据分析、基因表达数据分析等），形成了数据挖掘领域。 模式分类是模式识别的主要任务和核心研究内容。分类器设计是在训练样本集合上进行优化（如使每一类样本的表达误差最小或使不同类别样本的分类误差最小）的过程，也就是一个机器学习过程。由于模式识别的对象是存在于感知信号中的物体和现象，它研究的内容还包括信号/图像/视频的处理、分割、形状和运动分析等，以及面向应用（如文字识别、语音识别、生物认证、医学图像分析、遥感图像分析等）的方法和系统研究。 本文简要回顾模式识别领域的发展历史和主要方法的演变，介绍模式识别理论方法研究的最新进展并分析未来的发展趋势。由于Jain等人的综述[3]已经全面介绍了2000年以前模式分类方面的进展，本文侧重于2000年以后的研究进展。

机械识图期末试卷答案

机械识图期末试卷答案

杭州现代技工学校2015—2016学年第一学期高 一机械识图期末考试卷 姓名____________班级______________ 学号______________分数______________ 一、填空题（共20分，每空1分） 1.三视图的投影规律是：主、俯视图长对正；主、左视图高平齐；俯、左视图_宽相 等。俯视图的下方和左视图的右方表示形体的____前___方。 2.三视图以主视图为_基准___，__俯视___图在主视图正下方，__左视__图在主视图正 右方。 3.国标规定，在标注尺寸时，水平方向的尺寸数字字头应朝上 __书写；垂直方向的 尺寸数字，字头应朝左 __书写；工程图样中，尺寸的基本单位为mm 。 4.标注尺寸的三要素是__尺寸界线__、__尺寸数字___ 、_尺寸线____。 5.轴测投影的基本性质__平行性____和___度量性___。 6.由两个或两个以上的基本体经叠加，或由一个基本体切去若干个部分，或者既叠加 又切割而形成的物体称为_组合体__。 7.假象把组合体分解成若干个部分，并分析各部分的形状、相对位置、组合形式和表 面连接关系，这种分析方法称为_形体分析法___。 8.组合体的组成形式有_叠加____、_切割____和___综合___三种。 二、选择题（共15分，每题3分） 1、采用放大或缩小比例绘制图样，其尺寸应注（A） A、实物的尺寸 B、图形的尺寸 C、两者都可 2、根据已知主、俯视图，选择一个正确的左视图。（B） 3、下图中，主、俯、左三个视图中正确的视图是（A） A．主视图 B．俯视图 C．左视图 D．均有错误4、已知立体的主、俯视图，正确的左视图是。（B） 5、图样中一角为30度，采用2：1比例绘制该角时，应将该绘制成（ B）度 A、15 B、30 C、60 三、补画视图中所缺的图线（共10分，每题5分） （1） （2） 密----------------- 封----------------- 线----------------- --内--------------- ----不------------- --------要--------- --------------答--- -------------------- -------------------- -------------------- -------------------- -------------------- -------------------- -------------------- -------------------- -------------------- --- 精心整理，用心做精品2

人工智能与模式识别

人工智能与模式识别 摘要：信息技术的飞速发展使得人工智能的应用范围变得越来越广，而模式识别作为其中的一个重要方面，一直是人工智能研究的重要方向。在介绍人工智能和模式识别的相关知识的同时，对人工智能在模式识别中的应用进行了一定的论述。模式识别是人类的一项基本智能，着20世纪40年代计算机的出现以及50年代人工智能的兴起，模式识别技术有了长足的发展。模式识别与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系。它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的发展潜力巨大。 关键词：模式识别；数字识别；人脸识别中图分类号； Abstract:The rapid development of information technology makes the application of artificial intelligence become more and more widely. Pattern recognition, as one of the important aspects, has always been an important direction of artificial intelligence research. In the introduction of artificial intelligence and pattern recognition related knowledge at the same time, artificial intelligence in pattern recognition applications were discussed.Pattern recognition is a basic human intelligence, the emergence of the 20th century, 40 years of computer and the rise of artificial intelligence in the 1950s, pattern recognition technology has made great progress. Pattern recognition and statistics, psychology, linguistics, computer science, biology, cybernetics and so have a relationship. It has a cross-correlation with artificial intelligence and image processing. The potential of pattern recognition is huge. Key words:pattern recognition; digital recognition; face recognition; 1引言 随着计算机应用范围不断的拓宽，我们对于计算机具有更加有效的感知“能

模式识别与机器学习期末考查试题及参考答案(20210221222717)

模式识别与机器学习期末考查 试卷 研究生姓名：入学年份：导师姓名：试题1：简述模式识别与机器学习研究的共同问题和各自的研究侧重点。 答：（1）模式识别是研究用计算机来实现人类的模式识别能力的一门学科，是指对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，以对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。主要集中在两方面，一是研究生物体（包括人）是如何感知客观事物的，二是在给定的任务下，如何用计算机实现识别的理论和方法。机器学习则是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科，是研究如何使机器通过识别和利用现有知识来获取新知识和新技能。主要体现以下三方面：一是人类学习过程的认知模型；二是通用学习算法；三是构造面向任务的专用学习系统的方法。两者关心的很多共同问题，如：分类、聚类、特征选择、信息融合等，这两个领域的界限越来越模糊。机器学习和模式识别的理论和方法可用来解决很多机器感知和信息处理的问题，其中包括图像/ 视频分析（文本、语音、印刷、手写）文档分析、信息检索和网络搜索等。 （2）机器学习和模式识别是分别从计算机科学和工程的角度发展起来的，各自的研究侧重点也不同。模式识别的目标就是分类，为了提高分类器的性能，可能会用到机器学习算法。而机器学习的目标是通过学习提高系统性能，分类只是其最简单的要求，其研究更

侧重于理论，包括泛化效果、收敛性等。模式识别技术相对比较成熟了，而机器学习中一些方法还没有理论基础，只是实验效果比较好。许多算法他们都在研究，但是研究的目标却不同。如在模式识别中研究所关心的就是其对人类效果的提高，偏工程。而在机器学习中则更侧重于其性能上的理论证明。试题2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。答：（1）K 近邻法算法作为一种非参数的分类算法，它已经广泛应用于分类、 回归和模式识别等。在应用算法解决问题的时候，要注意的两个方面是样本权重和特征权重。 优缺点：非常有效，实现简单，分类效果好。样本小时误差难控制，存储所有样本，需要较大存储空间，对于大样本的计算量大。（2）贝叶斯决策法 贝叶斯决策法是以期望值为标准的分析法，是决策者在处理 风险型问题时常常使用的方法。 优缺点：由于在生活当中许多自然现象和生产问题都是难以完全准确预测的，因此决策者在采取相应的决策时总会带有一定的风险。贝叶斯决策法就是将各因素发生某种变动引起结果变动的概率凭统计资料或凭经验主观地假设，然后进一步对期望值进行分析，由于此概率并不能证实其客观性，故往往是主观的和人为的概率，本身带有一定的风险性和不肯定性。虽然用期望的大小进行判断有一些风险，但仍可以认为贝叶斯决策是一种兼科学性和实效性于一身的比较完善的用于解决风险型决策问题的方法，在实际中能够广泛应

机械制图下期末试卷答案

2015-2016学年第二学期《机械识图》期末试卷（A ）答案 （适用班级：技师汽修1502班） 1.基本视图一共有 6 个，它们的名称分别是 主视图、俯视图、左视图、仰视图、右视图、后视图 。 2. 一螺纹的标注为 M24×1.5，表示该螺纹是 普通 螺纹，其大径为 25mm ，螺距为 1.5mm ，旋向为 右 。 3. 一张完整的零件图应包括下列四项内容： 图形 、 尺寸 、 技术要求 、 标题栏 。 4. 剖视图可分为全剖视图，半剖视图和局部剖视图。 5. 为便于装配和除去毛刺,锐边,在轴和孔的端部常加工成倒角.常用的是 45度倒角。 二、参照右图所示图形，用1：2比例在指定位置画出图形，并标注尺寸。（10 分） 三、补画视图（30分）： 1、补全视图中的图线。 （ 5分） 2、分析图中螺纹画法的错误，并在指定位置画出正确图形（5 分） 3、主视图改画为局部剖视图（5 分） 考 生 答 题 不 准 超 过 此 线

4、补全视图中的图线。（5分） 5、在指定位置画出剖面图(键槽深为3mm)（10分） 四、根据主、俯、左视图，补画右、后、仰三视图。（10分）

五、将主视图画成全剖视图。（10分） 六、读交换齿轮轴零件图：（20分） <1>.该零件的名称是＿交换齿轮轴＿＿＿＿，材料是＿＿45＿＿＿，比例是＿＿1：1＿＿＿。 <2>.该零件共用了＿3＿＿个图形来表达，主视图中共有＿2＿处作了＿局部剖视＿＿＿，并采用了＿＿简化＿＿画法，另两个图形的名称是＿＿断面图＿＿＿。 <3>.在轴的右端有一个＿螺纹孔＿＿孔，其大径是＿6mm＿＿，螺孔深度是＿14＿＿，旋向是＿右旋＿＿＿。 <4>.在轴的左端有一个键槽，其长度是＿10mm＿＿，宽度是＿5mm＿＿，深度是＿3mm＿＿，定位尺寸是＿2mm＿＿＿，键槽两侧面的表面粗糙度要求是＿3.2um. <5>. 尺寸的基本尺寸是＿φ25＿＿，最大极限尺寸是＿＿φ 25.0065＿＿，最小极限尺寸是＿φ24.9935＿＿＿，公差值是＿＿0.013＿＿＿。 <6>.图中为未注倒角的尺寸是＿1×45＿＿，未注表面粗糙度符号的表面，其Ra值是＿6.3＿＿ um

机械识图考试试题库

机械识图考试试题库 一、填空题 1.按正投影法分别向六个基本投影面投影，可得到主视图、俯视图、左视图、右视图、仰视图、后视图六个基本视图。 2.主、俯视图，长度相等；主、右视图，高度相等；左、俯视图，宽度相等。 3.装配图中的明细栏画在装配图右下角标题栏的上方，栏内分格线为细实线，左边外框线为粗实线。 4.将物体的某一部分向基本投影面投射所得的视图称为局部视图。 正投影的特性有真实性、积聚性、类似性 5.画剖视图时，不要漏画剖切面后面的可见轮廓线。 6.需要保留部分外形又要表达内形的不对称机件，采用局部剖视图。 7. 形状和位置公差简称为形位公差。 8. 配合有基孔制和基轴制两种基准制。配合分成过盈配合、过渡配合和间隙配合三类。 9. 在装配图中装配尺寸表示零件之间装配关系的尺寸。 10.零件图一般包括四项内容：一组视图、完整的尺寸、技术要求和标题栏。 11.零件是千变万化的，但从零件的形状、作用及加工方法上，可以把零件归为四大类型：轴套类零件、轮盘类零件、叉架类零件和箱体类零件。 12. 剖视图标注的三要素是剖切符号、剖切线、字母。 13. 尺寸公差带是由标准公差和基本偏差两个要素组成。基本偏差确定公差带位置，标准公差确定公差带大小。 14.在装配图中装配尺寸表示零件之间装配关系的尺寸。 15.为了在剖视图中容易分辨出机件内部的实心部分和空心部分，在剖切面剖到的实心处应画剖面符号，而孔等空心处不画，剖面线应与机件的主要轮廓或剖面区域的对称线成45度角。 16.按物体被剖切范围的大小可将剖视图分为全剖视图、半剖视图和局部剖视图3种 17. 假想用剖切面剖开机件，将处在观察者与剖切面之间的部分移去，而将其余部分向投影面投影所得到的图形称为剖视图。

2017-2018(1)汽车机械识图期末考试试卷a卷

深圳市智理技工学校 2017-2018学年度第（1）学期 第 1 页 《汽车机械识图》期末考试试卷A 卷 选择题（每题2分，共10分）1．1:1属于（ ）比例。 A ．原始 B ．放大 C ．缩小 2．水平方向线性尺寸的数字一般应写在尺寸线的（ ）。 A ．上方 B ．下方 C ．中间 3．尺寸界线用（ ）绘制。 A ．粗实线 B ．细点划线 C ．细实线 4．根据立体示意图，选择相应的三视图。 5．已知立体的主、俯视图,正确的左视图是( )? 2分，共30分） 1．绘图时采用的比例无论放大或缩小，图样的尺寸都应该按零件的 标注。 2．在另外两个视图的括号里填写“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”，完成填空。 由前向后投射所得的视图称 视图，由上向下投射所得的视图称 视图，由左向右投射所得的视图称 视图。主、俯视图 相等，主、左视图 相等，俯、左视图 相等。 3.国家标准规定，我国技术图样用图纸的基本幅面有 种，它们是 。 4.一个完整的尺寸由 、 和尺寸数字组成。 5. 正投影的投影性质是 、 、 。 三、补漏线（每个7分、共14分） 专 业 班 级 学 姓 名 ………………………………密………封………线………以………内………答………题………无………效……………………………………………………

深圳市智理技工学校 2017-2018学年度第（1）学期 第 2 页 四、画图（共30分） 1．补三视图，尺寸从轴测图中量取（10分） 2.已知各点的两个投影，求作出第三投影（10分） 3. （ 10分） 五、右图中尺寸标注有错误，在左图上正确标注尺寸（16分）

机械识图期末试卷答案

杭州现代技工学校2015—2016学年 第一学期高一机械识图期末考试卷 姓名____________班级______________ 学号______________分数______________ 一、 填空题（共20分，每空1分） 1. 三视图的投影规律是：主、俯视图长对正；主、左视图高平齐；俯、左视图_宽相等。 俯视图的下方和左视图的右方表示形体的____前___方。 2. 三视图以主视图为_基准___，__俯视___图在主视图正下方，__左视__图在主视图正 右方。 3. 国标规定，在标注尺寸时，水平方向的尺寸数字字头应朝 上 __书写；垂直方向的尺寸数字，字 头应朝 左 __书写；工程图样中，尺寸的基本单位为 mm 。 4. 标注尺寸的三要素是__尺寸界线__、__尺寸数字___ 、_尺寸线____。 5. 轴测投影的基本性质__平行性____和___度量性___。 6. 由两个或两个以上的基本体经叠加，或由一个基本体切去若干个部分，或者既叠加又 切割而形成的物体称为_组合体__。 7. 假象把组合体分解成若干个部分，并分析各部分的形状、相对位置、组合形式和表面 连接关系，这种分析方法称为_形体分析法___。 8. 组合体的组成形式有_叠加____、_切割____和___综合___三种。 二、 选择题（共15分，每题3分） 1、采用放大或缩小比例绘制图样，其尺寸应注（ A ） A 、实物的尺寸 B 、图形的尺寸 C 、两者都可 2、根据已知主、俯视图，选择一个正确的左视图。 （ B ） 3、下图中，主、俯、左三个视图中正确的视图是（A ） A ．主视图 B ．俯视图 C ．左视图 D ．均有错误 4、已知立体的主、俯视图，正确的左视图是。（B ） 5、图样中一角为30度，采用2：1比例绘制该角时，应将该绘制成（ B ）度 A 、15 B 、30 C 、60 三、补画视图中所缺的图线（共10分，每题5分） （1） （2） 密-----------------封-----------------线-------------------内-------------------不---------------------要 -----------------------答 ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- --

汽车机械识图考试试卷及答案

XXXX 职业技术学院 2019-2010学年第二学期 《汽车机械识图》考试试卷 一、单项选择题（每题2分，共20分） 1.图样中尺寸大小均以（ ）为单位，在尺寸数字后面不必写出单位名称。 A 、km B 、m C 、cm D 、mm 2.国家标准规定了各种尺寸的标注方法，直径尺寸的标注必须在尺寸数字前加 注直径符号（ ） A 、D B 、d C 、Ф D 、L 3.（ ）表示零件的结构形状、大小和有关技术要求。 A 、零件图 B 、装配图 C 、展开图 D 、轴测图 4.（ ）是一组图形的核心，画图和看图都是从该图开始的。 A 、主视图 B 、俯视图 C 、左视图 D 、右视图 5.一张完整的装配图包括必要的尺寸、技术要求和（ ）。 A 、标题栏 B 、零件序 C 、明细栏 D 、A 、B 、C 选项均有 6.在基本视图中，从左向右投影所得到的视图为（ ）。 A 、基本视图 B 、仰视图 C 、俯视图 D 、左视图 7.国家标准规定采用（ ）来表达机件的内部结构形状。 A ．视图 B ．剖视图 C ．断面图 D ．局部放大图 8.视图包括（ ）、向视图、局部视图和斜视图四种。 A ．基本视图 B ．主视图 C ．俯视图 D ．左视图 9.尺寸标注中，尺寸的种类不包括（ ）。 A 、定形尺寸 B 、定位尺寸 C 、总尺寸 D 、局部尺寸 10.下列关于公差的叙述中正确的是（ ）。 A 、公差=最大极限尺寸—基本尺寸 B 、公差=最小极限尺寸—基本尺寸 C 、公差=最大极限尺寸—上偏差 D 、公差=上偏差—上偏差 二、填空题（每空1分，共20分） 1、视图包括 、 、 、 4种。 2、物体向基本投影面投射所得的视图称为 。 3、销主要起定位作用，也可以用于连接和定位，可分为 、 、 。 4、普通平键有 、 和 C 型（单圆头）三种结构类型。 5、螺纹的旋向有 和 两种，工程上常用 螺纹。 6、常见的螺纹牙型有 、 、 和方形等多种。 7、根据投射中心到投影面的距离，投影分为 和 ； 8、平行投影根据投射线与投影面是否垂直的位置关系又分为 和 。 三、判断题（每题2分，共20分） （ ）1、装配图中明细栏中的编号与装配图中零、部件序号必须一致。 教学系 专业班级：__________________ 姓名：______________ 学号：____________ ———―――密――――――――――――――――――――封―――――――――――――――――――――――――――线―――――― _______________答__________题__________不__________得__________超__________过__________此__________线_______________

3模式识别与机器学习期末考查

模式识别与机器学习期末考查 试 卷 研究生姓名：王晓薇 学号：20110777 入学年份：2011 导师姓 名：吴庆祥 试题1（15%）：列出你所知道的模式识别与机器学习中的常用算法, 并给出其优 缺点。 答：1. k-近邻法 近邻法是一种最简单的非参数模式识别方法中的模式匹配法,它主要依据样本 间的多维空间距离来实现分类.其基本规则是，在所有N 个样本中找到与测试样本 的k 个最近邻者，其中各类别所占个数表示成k i , i ＝1，…，c 。定义判别函数 为： g i (x)=k i , i=1, 2,…,c 。 决策规则为： c i x g j i i ,,1;)(m ax arg == 优点：算法简单，易于理解和分析，分类效果好, 在训练样本趋于无穷大时接 近最优。 缺点：可以明显看出它需要的计算量大，存储容量大；没有考虑到决策的风 险；对于近邻法错误率的分析都是建立在样本数趋向于无穷大的假定上的，而这在 实际应用时是很难实现的。而对有限样本集的情况，又缺乏理论上的分析。 2. 贝叶斯决策理论 贝叶斯决策理论是主观贝叶斯派归纳理论的重要组成部分，是基于概率统计的 基本的判别函数分类理论。 贝叶斯决策就是在不完全情报下，对部分未知的状态用主观概率估计，然后用 贝叶斯公式对发生概率进行修正，最后再利用期望值和修正概率做出最优决策。 贝叶斯决策理论方法是统计模型决策中的一个基本方法，其基本思想是： 1. 已知类条件概率密度参数表达式和先验概率 2. 利用贝叶斯公式转换成后验概率 3. 根据后验概率大小进行决策分类 设D 1，D 2，……，D n 为样本空间S 的一个划分，如果以P(D i )表示事件D i 发生 的概率，且P(D i )>0(i=1，2，…，n)。对于任一事件x ，P(x)>0，得到贝叶斯公 式： ∑==n i i i i i i D P D x P D P D x P x D P 1 ) ()|()()|()|( 优点： （1）算法简单，易于理解和分析，其基本概念被众多的先进决策算法运用， 判断结果较精确； （2）能对信息的价值或是否需要采集新的信息做出科学的判断；

最新机械识图期末试卷

精品文档 精品文档 嵊州市职技校2014学年第一学期期末考试 《机械识图》试卷 命题者：吴铠波 （13机数1、13机数2、13“3+2”数控） 1. 已知点A 在圆锥表面上，选择正确的投影图。 2．选择正确的左视图。 3. 下列螺栓联接画法正确的是。 4．图样中外螺纹的牙顶线用 绘制。 A ．粗实线 B ．细点划线 C ．细实线 D.虚线 5．对机件的肋、轮辐及薄壁等结构，如按纵向剖切，这些结构都不用话剖面符号，而用 与其相邻部分分开。 A ．粗实线 B ．细实线 C ．细点画线 D ．细双点画线 班级：__ __ __ __ __ _____ ____ _ 姓名：___ ____ __ __ __ __ ____ 学号：__ __ __ __ __ ____ __ ___ …… … ………… …… ….装……… …. .…… … ……… … … … … … … . 订………………………… … … . … … … ……. 线……………………….….. .... ... .

精品文档 6. 一圆柱正齿轮，模数m=2.5，齿数Z＝40时，齿轮的齿顶圆直径为 A．100 B．105 C．93.5 D．102.5 7. 在装配图中，对于紧固件以及轴、键、销等，若按剖切，且剖切平面通过 其对称平面或轴线时，这些零件均按不剖绘制。 A．横向 B．纵向 C．垂直于轴线方向 D．侧向 8. 一张完整的装配图包括必要的尺寸、技术要求和。 A．标题栏 B．零件序号 C．明细栏 D．标题栏、零件序号和明细栏 9. 在装配图中，对于薄片零件或微小间隙，无法按其实际尺寸画出，或图线密集难 以区分时，可采用。 A．夸大画法 B．假想画法 C．展开画法 D．缩小画法 10. 是用来支承轴的标准部件。 A．键 B．齿轮 C．滚动轴承 D．销 二、填空题（20分，每空格1分） 1.螺纹的旋向有和两种，工程上常用螺纹。 2.外螺纹的规定画法是：大径用表示；小径用表示；终止线用表示。 3. 普通平键的标记：键 GB/T1096 18×11×100表示b= mm，h= mm，L= mm 的A型普通平键（A省略不注）。 4. 视图包括、、、4种。 5. 重合断面图是画在视图的断面图，重合断面图的轮廓线用线画出。 4.读图，并判断线、面位置。 （１）直线ＡＢ是线；（２）直线CD 是线；（３）平面Ｐ是面； （４）平面Ｑ是面；（５）平面R 是面。 精品文档