1模式识别与机器学习思考题及参考答案

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；

2)发展和完善现有学习方法，建立实用的学习系统，特别是开展多种学习方法协同工作的集成化系统的研究；通过多个现有的具体例子进行分析，归纳为更一般的概念.机器学习所关注的一个根本问题是如何提高学习系统的泛化能力，或者说是机器在数据中发现的模式怎样才能具有良好的推广能力.机器学习的研究主旨是使用计算机模拟人类的学习活动，它是研究计算机识别现有知识、获取新知识、不断改善性能和实现自身完善的方法。

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。模式识别的研究的内容是指利用计算机对要分析的客观事物与标准模板的通过某种模式算法，对其进行分类，在错误概率最小的条件，使识别到的结果最接近于待识别的客观事实。先用一定数量的样本，根据它们之间的相似性进行分类器设计，而后用所设计的分类器对待识别的样本进行分类决策．目前模式识别的主要研究的是提取目标的运动特征，或在此基础上进行对目标的整体的运动轨迹进行研究，

2：列出在模式识别与机器学习中的常用算法及其优缺点。

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.

令D n={x1,x2,…,x n},其中,每一个样本所属的类别均已知.

对于测试样本点x,分类是，在集合Dn中与每个模板进行一一比较，将距离最近的点标记为x'.那么,近邻法就是把点x分为x'所属类别.

（1）优点：算法简单，易于理解和分析，分类效果好。

（2）缺点：大样本的计算量大，存储所有样本需较大容量，样本小时误差难控制。

2. 贝叶斯决策法

贝叶斯决策法是基于概率统计的基本的判别函数分类法。

（1）贝叶斯决策优点：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）贝叶斯决策的主要的缺陷：在采用贝叶斯算法之前，要事先收集一定数量的符合实际情况的样本，这样才能较精确得出先验概率和条件概率。且在实际生活中，决策表是很难确定的，计算所需要的损失差数，往往是根据多位专家根据实际具体问题，共同其错误的决策造成的损失的严重程度来大概确立的。

3. 逆向传播神经网络

其算法在应用中的缺点主要如下：

（1）算法的稳定性与学效率成反比。

（2）还没找到某一明确的规则确定学效率的大小，尤其相对于非线性网络来说，学效率的选择更是一个难题。

（3）训练过程也可能陷入局部最小，可以通过变换初始值进行多次训练来决绝这个问题，但又增加了计算的负担。

（4）没有有效的方法可以确定网络层数，太多或太少都会影响系统的性能。

（5）收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决

主要的优点如下：

（6）每个神经元的运算功能十分简单。

（7）各神经元之间是并行结构互使得其具有高速处理能力。

（8）在神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系，知识存储容量很大。

（9）网状结构似的整个系统的工作不会因为个别的神经元的损失而大大降低系统性能。

（10）它可以实现输入和输出数据之间的非线性映射.

4. 遗传算法

遗传算法的优点

①遗传算法解决了传统优化算法容易误入局部最优解的缺点，不用单值迭代，而是从解集合进行搜索，利于全局择优。

②遗传算法需要的参数少，容易形成通用算法程序。

③遗传算法有极强的容错能力，遗传算法的初始串集本身就带有大量与最优解甚远的信息；该算法具有收敛性，通过选择、交叉、变异操作能迅速排除与最优解相差极大的串。

④遗传算法是采用随机方法进行最优解搜索，选择体现了向最优解迫近，交叉体现了最优解的产生，变异体现了全局最优解的复盖。

力称为隐含并行性(Implicit Parallelism)。它说明遗传算法其内在具有并行处理的特质。

遗传算法的缺点

遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。

①选取的值范围大，变量多时，收敛速度也随之下降，甚至有时还无法给定取值范围时。

②可找到最优解附近，但无法精确确定最优解位置。

③遗传算法的参数(n,Pm,Pc)选择还没准确的定数，还需要进一步研究其数学基础理论。

5. 决策树算法

优点：由于决

策树具有易构造、结构简单、易于理解、

分类精度高，且易于转化成SQI语句有

效地存取数据库，易于算法实现等优点，

决策树尤其适于数据挖掘。描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理缺点：

在学习过程中不能有很多背景知识。是非递增学习算法；ID3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。决策树的这种明确性可能带来误导.

⑴神经网络方法

神经网络由于本身良好的鲁棒性、自组织自适应性、并行处理、分布存储和高度容错等特性非常适合解决数据挖掘的问题，因此近年来越来越受到人们的关注。典型的神经网络模型主要分3大类：以感知机、BP反向传播模型、函数型网络为代表的，用于分类、预测和模式识别的前馈式神经网络模型；以Hopfield的离散模型和连续模型为代表的，分别用于联想记忆和优化计算的反馈式神经网络模型；以ART模型、Koholon模型为代表的，用于聚类的自组织映射方法。神经网络方法的缺点是"黑箱"性，人们难以理解网络的学习和决策过程。

⑵遗传算法

遗传算法是一种基于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法，是一种仿生全局优化方法。遗传算法具有的隐含并行性、易于和其它模型结合等性质使得它在数据挖掘中被加以应用。

Sunil已成功地开发了一个基于遗传算法的数据挖掘工具，利用该工具对两个飞机失事的真实数据库进行了数据挖掘实验，结果表明遗传算法是进行数据挖掘的有效方法之一。遗传算法的应用还体现在与神经网络、粗集等技术的结合上。如利用遗传算法优化神经网络结构，在不增加错误率的前提下，删除多余的

连接和隐层单元；用遗传算法和BP算法结合训练神经网络，然后从网络提取规则等。但遗传算法的算法较复杂，收敛于局部极小的较早收敛问题尚未解决。

⑶决策树方法

决策树是一种常用于预测模型的算法，它通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。最有影响和最早的决策树方法是由Quinlan提出的著名的基于信息熵的ID3算法。它的主要问题是：ID3是非递增学习算法；ID3决策树是单变量决策树，复杂概念的表达困难；同性间的相互关系强调不够；抗噪性差。针对上述问题，出现了许多较好的改进算法，如 Schlimmer和Fisher设计了ID4递增式学习算法;钟鸣，陈文伟等提出了IBLE算法等。

⑷粗集方法

粗集理论是一种研究不精确、不确定知识的数学工具。粗集方法有几个优点：不需要给出额外信息；简化输入信息的表达空间；算法简单，易于操作。粗集处理的对象是类似二维关系表的信息表。目前成熟的关系数据库管理系统和新发展起来的数据仓库管理系统，为粗集的数据挖掘奠定了坚实的基础。但粗集的数学基础是集合论，难以直接处理连续的属性。而现实信息表中连续属性是普遍存在的。因此连续属性的离散化是制约粗集理论实用化的难点。现在国际上已经研制出来了一些基于粗集的工具应用软件，如加拿大Regina大学开发的KDD-R;美国Kansas大学开发的LERS等。

⑸覆盖正例排斥反例方法

它是利用覆盖所有正例、排斥所有反例的思想来寻找规则。首先在正例集合中任选一个种子，到反例集合中逐个比较。与字段取值构成的选择子相容则舍

去，相反则保留。按此思想循环所有正例种子，将得到正例的规则(选择子的合取式)。比较典型的算法有Michalski 的AQ11方法、洪家荣改进的AQ15方法以及他的AE5方法。

⑹统计分析方法

在数据库字段项之间存在两种关系：函数关系(能用函数公式表示的确定性关系)和相关关系(不能用函数公式表示，但仍是相关确定性关系)，对它们的分析可采用统计学方法，即利用统计学原理对数据库中的信息进行分析。可进行常用统计(求大量数据中的最大值、最小值、总和、平均值等)、回归分析(用回归方程来表示变量间的数量关系)、相关分析(用相关系数来度量变量间的相关程度)、差异分析(从样本统计量的值得出差异来确定总体参数之间是否存在差异)等。 ⑺模糊集方法

即利用模糊集合理论对实际问题进行模糊评判、模糊决策、模糊模式识别和模糊聚类分析。系统的复杂性越高，模糊性越强，一般模糊集合理论是用隶属度来刻画模糊事物的亦此亦彼性的。李德毅等人在传统模糊理论和概率统计的基础上，提出了定性定量不确定性转换模型--云模型，并形成了云理论。

3：请应用一种具体的模式识别与机器学习算法，简述解决问题的主要步骤。 反向传播网络训练设计步骤及算法

①设置初始值（初始化训练的样本集、学习速率lr ，赋给每个连接权值wij 和节点数的阈值）。

②输入一个随机样本X 和期望输出T 。

③计算实际输出Y,计算公式见公式（5）（6）。

i ij j j

u w y =∑ （5）

k-1i k j k k-1

ij i j w u y 其中表示前一层的第个节点到层的第个节点的权值，为层的输出，为层的输出，可层的输入。 1

1i i y e =+

（6）

i y 为最后层的输出。

④从输出层向第一隐层，逐层反向调整权值，调整公式见公式（7）（8）（9）。 ()()ij ij i w new w old α?=-

（7）

α为学习速率，是常数。

21

()2i i i

E y t =-∑ （8）

ti 表示期望输出的值。

i i i i

E y t y ???==- （9）

⑤转② ，重复执行，直到误差满足要求为止。 遗传算法步骤：

（1） 初始化群体；

（2） 计算群体上每个个体的适应度值；

（3） 按由个体适应度值 所决定的某个规则选择将 进入下一代的个体；

（4） 按概率Pc 进行交叉操作；

（5） 按概率Pc 进行突变操作；

（6） 没有满足某种停止条件，则转第(2)步，否则进入(7)。

（7） 输出种群中适应度值最优的 染色体作为问题 的满意解或最优解。

说明：算法停止条件最简单的有如下两种：①完成了预先给定的进化代数则停止；②种群中的最优个体在连续若干代没有改进或平均适应度若干代基本没有改进时停止。

4：在模式识别与机器学习中，常常需要用已知的数据集来训练所建立的模型。如果所建立的模型被说成是‘over －fit ’，请解释这是什么意思？请陈述一些避免‘over －fit ’的方法。

是"过拟合"现象，过拟合主要指训练后的网络对训练样本（Train sample ）具有极高的拟合精度，但是对工作样本（Work sample ）的预测误差却非常大。过拟合

着重于网络的推广能力（Generalization Ability）问题，即网络学习能力与推广能力之间满足一般测不准关系.

1. 测不准关系式中的过拟合参数 P的确定将有助于避免出现"过拟合"现象.

2. 过拟合的解决方法是设置满足问题求解精度要求的上限，不要将目标误差设置

太小。个人认为过拟合还与样本过于冗余有关，采用删除冗余样本信息的特征样本，不仅可以加快训练速度，还可以改善过拟合问题。

3. 1.使用初期终止的方法来提高泛化能力。用训练集来训练网络，同时考察网络

在校验集上的误差，一旦校验集上的误差的误差不再下降（或者累计n次不再下降），那么就停止训练，这样可以减轻网络过拟合的程度。

4. 防止过拟合（overfitting）的方法：（1）按照一定比例在TRAIN函数导入校

验和测试的VV和VT参数；（2）采用TRAINGDX和LEARNGDM组合训练；（3）采用TRAINBR函数训练等等，发现没有一个的泛化（GENERALIZATION)效果能很理想的。

5. 通过加入拟合函数的先验知识,加上正则项。或是加惩罚项。

决策树对此历史数据可能非常准确,一旦应用到新的数据时准确性却急剧下降,我们称这种情况为训练过度.为了使得到的决策树所蕴含的规则具有普遍意义,必须防止训练过度,同时也减少了训练的时间.因此我们需要有一种方法能让我们在适当的时候停止树的生长.常用的方法是设定决策树的最大高度(层数)来限制树的生长.还有一种方法是设定每个节点必须包含的最少记录数,当节点中记录的个数小于这个数值时就停止分割.

5：在模式识别与机器学习的研究中，还不断有人提出新的算法。请问有那些方法可以用来判定他们的优劣？

1.正确性

说一个算法是正确的，是指对于一切合法的输入数据，该算法经过有限时间（算法意义上的有限）的执行都能产生正确（或者说满足规格说明要求）的结果。

2. 时间复杂性

应该怎样计算一个算法的执行时间呢？首先想到的是，我们应选择一种度量，对解决同一个问题的诸多算法用该度量可有效地进行比较。：（1）它能告诉我们算法所用方法（包括数据结构）的时间效率；（2）它与算法描述语言（或程序设计

语言）及设计风格无关；（3）它与算法实现过程中的许多细节：诸如增加循环下标、计算数组下标、设置数据结构指针等簿记运算无关；（4）它应该是足够精确和具有一般性的。一个算法的时间复杂性是指该算法的基本运算次数。

3. 占用空间

算法执行需要存储空间来存放算法本身包含的语句、常数、变量、输入数据和实现其运算所需的数据（如中间结果等），此外还需要一些工作空间用来对（以某种方式存储的）数据进行操作。

4. 可读性

可读性好的算法有助于设计者和他人阅读、理解、修改和重用。与此相反，晦涩难懂的算法不但容易隐藏较多的错误，而且增加了人们在阅读、理解、调试、修改和重用算法等方面的困难。

5. 坚固性

当输入数据非法时，算法能适当地作出合适的反应。

时间复杂度

算法分析

同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

1、时间复杂度

（1）时间频度

一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。

（2）时间复杂度

在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时，时间频度T(n)

也会不断变化。但有时我们想知道它变化时呈现什么规律。为此，我们引入时间复杂度概念。

一般情况下，算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数，用T(n)表示，若有某个辅助函数f(n),使得当n趋近于无穷大时，T（n)/f(n)的极限值为不等于零的常数，则称f(n)是T(n)的同数量级函数。记作T(n)=O(f(n)),称

O(f(n)) 为算法的渐进时间复杂度，简称时间复杂度。

在各种不同算法中，若算法中语句执行次数为一个常数，则时间复杂度为O(1),另外，在时间频度不相同时，时间复杂度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4与

T(n)=4n2+2n+1它们的频度不同，但时间复杂度相同，都为O(n2)。

按数量级递增排列，常见的时间复杂度有：

常数阶O(1),对数阶O(log2n),线性阶O(n),

线性对数阶O(nlog2n),平方阶O(n2)，立方阶O(n3),...，

k次方阶O(nk),指数阶O(2n)。随着问题规模n的不断增大，上述时间复杂度不断增大，算法的执行效率越低。

2、空间复杂度

与时间复杂度类似，空间复杂度是指算法在计算机内执行时所需存储空间的度量。记作:

S(n)=O(f(n))

我们一般所讨论的是除正常占用内存开销外的辅助存储单元规模。

6：如果你所遇到的数据集是纯数值型数据，你会采用那些模式识别与机器学习算法？若是包含大量非数值数据你会采用那些模式识别与机器学习算法？为什么？

纯数值型数据：贝叶斯决策法，神经网络

非纯数值型数据：决策树

///////////1. k-近邻法，是一种最简单的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.

2. 贝叶斯决策法是基于概率统计的基本的判别函数分类法。只要知道先验概率和条件概率就可以对样本进行判断，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。

由于数据是纯数值型数据，数据简单，样本间的空间距离易计算，且先验概率和条件概率易求得。

2. BP神经网络算法,

神经网络只能处理数值型数据

建立神经网络需要做的数据准备工作量很大. 要想得到准确度高的模型必须认真的进行数据清洗,整理,转换,选择等工作,对任何数据挖掘技术都是这样,神经网络尤其注重这一点.比如神经网络要求所有的输入变量都必须是0-1(或-1 -- +1)之间的实数,因此像"地区"之类文本数据必须先做必要的处理变成数值之后才能用作神经网络的输入.

但每个神经元的运算功能十分简单。

各神经元之间是并行结构互使得其具有高速处理能力。

在神经网络中，知识与信息的存储表现为神经元之间分布式的物理联系，知识存储容量很大。

贝叶斯算法

是一种具有最小错误率或最小风险概率的分类方法，是利用事件的先验概率和条件概率确定事件的后验概率

只要知道各个属性发生的频率数，就可根据结果进行精确的分类，效率高。

//////////////////

在计算机进行信息处理时，所涉及到的数据包含数值型数据（Numeric）和非数值型数据（NonNumeric）两大类。数值型数据是指能参加算术或逻辑运算的数据；非数值型数据是指不能参加算术运算的数据，这些数据只能参加逻辑运算。

〔决策树很擅长处理非数值型数据, 决策树的分类方法.它是从实例集中构造决策树,是一种有指导的学习方法.该方法先根据训练子集(又称为窗口)形成决策树.如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到窗口中,重复该过程一直到形成正确的决策集. 决策树提供了一种展示类似在什么条件下会得到什么值这类规则的方法.是根据样本的必要属性分类的。其算法的特点是通过将大量数据有目的分类，从中找到一些有价值的，潜在的信息。它的主要优点是描述简单，分类速度快，特别适合大规模的数据处理。

3. 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. 且该算法简单，易于理解和分析，分类效果好。

1.遗传算法，特点从解集合进行搜索，利于全局择优。该算法具有收敛性，通过选择、交叉、变异操作能迅速排除与最优解相差极大的串。是非数值并行算法之一，解决了非数值数据及大量数据带来的计算量和存储量的问题

7：请陈述一个你认为在模式识别与机器学习最难解决的问题，并说明理由。（1）学习速率的确定

（2）在处理具体的问题时，合适算法的选择。在算法选择中没有天生优越的模式识别与机器学习算法,各自算法的都有其对应的应用范围及应用中应注意的问题，只有充分了解不同模式识别算法,深入分析算法的使用条件,才能做到最佳选择。但目前算法很多，没有深入的话容易被遗忘，深入的话花得时间多，且在很多实际问题当中，常常

不容易找到那些最重要的特征，或者受条件限制不

能对它们进行测量，这使得特征选择和提取的任务

复杂化，从而成为构造模式识别系统、提高决策精度

的最困难的任务之一。

（3）相应的参数的选择

人工智能练习题答案

1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图

机械原理习题及课后答案(图文并茂)

机械原理 课后习题及参考答案

机械原理课程组编 武汉科技大学机械自动化学院

习题参考答案 第二章机构的结构分析 2-2 图2-38所示为一简易冲床的初拟设计方案。设计者的思路是：动力由齿轮1输入，使轴A连续回转；而固装在轴A上的凸轮2与杠杆3组成的凸轮机构将使冲头4上下运动以达到冲压的目的。试绘出其机构运动简图，分析其运动是否确定，并提出修改措施。 4 3 5 1 2 解答：原机构自由度F=3?3- 2 ?4-1 = 0，不合理，改为以下几种结构均可： 2-3 图2-396为连杆；7为齿轮及偏心轮；8为机架；9为压头。试绘制其机构运动简图，并计算其自由度。

O 齿轮及偏心轮ω A 齿轮及凸轮 B E F D C 压头 机架 连杆 滑杆滑块 摆杆滚子 解答：n=7; P l =9; P h =2，F=3?7-2 ?9-2 = 1 2-6 试计算图2-42所示凸轮—连杆组合机构的自由度。 解答：a) n=7; P l =9; P h =2，F=3?7-2 ?9-2 =1 L 处存在局部自由度，D 处存在虚约束 b) n=5; P l =6; P h =2，F=3?5-2 ?6-2 =1 E 、B 处存在局部自由度，F 、C 处存在虚约束

b) a)A E M D F E L K J I F B C C D B A 2-7 试计算图2-43所示齿轮—连杆组合机构的自由度。 B D C A (a) C D B A (b) 解答：a) n=4; P l =5; P h =1，F=3?4-2 ?5-1=1 A 处存在复合铰链 b) n=6; P l =7; P h =3，F=3?6-2 ?7-3=1 B 、C 、D 处存在复合铰链 2-8 试计算图2-44所示刹车机构的自由度。并就刹车过程说明此机构自由度的变化情况。

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；

机械原理习题及解答

第二章习题及解答 2-1 如题图2-1所示为一小型冲床，试绘制其机构运动简图，并计算机构自由度。 （a）（b） 题图2-1 解： 1)分析 该小型冲床由菱形构件1、滑块2、拨叉3和圆盘4、连杆5、冲头6等构件组成，其中菱形构件1为原动件，绕固定点A作定轴转动，通过铰链B与滑块2联接，滑块2与拨叉3构成移动副，拨叉3与圆盘4固定在一起为同一个构件且绕C轴转动，圆盘通过铰链与连杆5联接，连杆带动冲头6做往复运动实现冲裁运动。 2)绘制机构运动简图 选定比例尺后绘制机构运动简图如图（b）所示。 3)自由度计算 其中n=5，P L=7, P H=0, F=3n-2P L-P H=3×5-2×7=1 故该机构具有确定的运动。 2-2 如题图2-2所示为一齿轮齿条式活塞泵，试绘制其机构运动简图，并计算机构自由度。

（a）（b） 题图2-2 解： 1)分析 该活塞泵由飞轮曲柄1、连杆2、扇形齿轮3、齿条活塞4等构件组成，其中飞轮曲柄1为原动件，绕固定点A作定轴转动，通过铰链B与连杆2联接，连杆2通过铰链与扇形齿轮3联接，扇形齿轮3通过高副接触驱动齿条活塞4作往复运动，活塞与机架之间构成移动副。 2) 绘制机构运动简图 选定比例尺后绘制机构运动简图如图（b）所示。 3)自由度计算 其中n=4，P L=5, P H=1 F=3n-2P L-P H=3×4-2×5-1=1 故该机构具有确定的运动。 2-3 如图2-3所示为一简易冲床的初步设计方案，设计者的意图是电动机通过一级齿轮1和2减速后带动凸轮3旋转，然后通过摆杆4带动冲头实现上下往复冲压运动。试根据机构自由度分析该方案的合理性，并提出修改后的新方案。

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。

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是（C ）。 A. 明斯基 B. 图灵 C. 麦卡锡 D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence B. Artificial Intelligence C. Automatic Information D. Artificial Information 3. 下列那个不是子句的特点（D ） A.子句间是没有合取词的(∧)B子句通过合取词连接句子(∧) C子句中可以有析取词(∨)D子句间是没有析取词的(∨) 4. 下列不是命题的是（C ）。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目搜索和（A ） A启发式搜索B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是（ B ） A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7. 下面不属于人工智能研究基本内容的是（C ） A. 机器感知 B. 机器学习

C. 自动化 D. 机器思维 8. S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字，因此可将子句（A ）从S中删去 A. P∨Q∨R B. ┑Q∨R C. Q D. ┑R 9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是（B ）。 A. ISA槽 B. if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10. 常见的语意网络有（D ）。 A. A-Member - of联系 B. Composed–of联系 C. have 联系 D. 以上全是 1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构 A. 先进先出 B. 先进后出 C. 根据估价函数值重排 D. 随机出 2.归纳推理是（B ）的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般到一般 3. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（B ） A.专家系统 B.机器学习

机械原理课后全部习题答案

机械原理课后全部习题答案 目录 第1章绪论 (1) 第2章平面机构的结构分析 (3) 第3章平面连杆机构 (8) 第4章凸轮机构及其设计 (15) 第5章齿轮机构 (19) 第6章轮系及其设计 (26) 第8章机械运动力学方程 (32) 第9章平面机构的平衡 (39)

第一章绪论 一、补充题 1、复习思考题 1)、机器应具有什么特征机器通常由哪三部分组成各部分的功能是什么 2）、机器与机构有什么异同点 3）、什么叫构件什么叫零件什么叫通用零件和专用零件试各举二个实例。 4）、设计机器时应满足哪些基本要求试选取一台机器，分析设计时应满足的基本要求。 2、填空题 1)、机器或机构，都是由组合而成的。 2）、机器或机构的之间，具有确定的相对运动。 3）、机器可以用来人的劳动，完成有用的。 4）、组成机构、并且相互间能作的物体，叫做构件。 5）、从运动的角度看，机构的主要功用在于运动或运动的形式。 6）、构件是机器的单元。零件是机器的单元。 7）、机器的工作部分须完成机器的动作，且处于整个传动的。 8）、机器的传动部分是把原动部分的运动和功率传递给工作部分的。 9）、构件之间具有的相对运动，并能完成的机械功或实现能量转换的的组合，叫机器。 3、判断题 1)、构件都是可动的。（） 2）、机器的传动部分都是机构。（） 3）、互相之间能作相对运动的物件是构件。（） 4）、只从运动方面讲，机构是具有确定相对运动构件的组合。（）5）、机构的作用，只是传递或转换运动的形式。（） 6）、机器是构件之间具有确定的相对运动，并能完成有用的机械功或实现能量转换的构件的组合。（）

7）、机构中的主动件和被动件，都是构件。（） 2 填空题答案 1）、构件2）、构件3）、代替机械功4）、相对运动5）、传递转换6）、运动制造7）、预定终端8）、中间环节9）、确定有用构件 3判断题答案 1）、√2）、√3）、√4）、√5）、×6）、√7）、√

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

人工智能复习题(答案)

一：单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（A）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理

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

机器学习练习题与答案

《机器学习》练习题与解答 1.小刚去应聘某互联网公司的算法工程师，面试官问他“回归和分类有什么相同点和不同点”，他说了以下言论，请逐条判断是否准确。 1）回归和分类都是有监督学习问题 [单选题] [必答题] ○对 ○错 参考答案：对。 解析：这道题只有一个同学做错。本题考察有监督学习的概念。有监督学习是从标签化训练数据集中推断出函数的机器学习任务。 有监督学习和无监督学习的区别是： 机器学习算法的图谱如下：

在回归问题中，标签是连续值；在分类问题中，标签是离散值。具体差别请看周志华《机器学习》书中的例子，一看便懂： 2.背景同上题。请判断 2）回归问题和分类问题都有可能发生过拟合 [单选题] [必答题] ○对 ○错 答案：对 解析：这题有两个同学做错。过拟合的英文名称是 Over-fitting(过拟合)。为了说清楚“过”拟合，首先说一下“拟合” 【拟合的几何意义】： 从几何意义上讲，拟合是给定了空间中的一些点，找到一个已知形式未知参数的连续曲线或曲面来最大限度地逼近这些点。一个直观的例子，是下面的电阻和温度的例子。

我们知道在物理学中，电阻和温度是线性的关系，也就是R=at+b。现在我们有一系列关于“温度”和“电阻”的测量值。一个最简单的思路，取两组测量值，解一个线性方程组，就可以求出系数a、b了！但是理想是丰满的，现实是残酷的！由于测量误差等的存在，我们每次测量得到的温度值和电阻值都是有误差的！因此，为了提高测量精度，我们会测量多次，得到多组的值，这样就相当于得到二维平面上的多个点，我们的目标是寻找一条直线，让这条直线尽可能地接近各个测量得到的点。 拟合的数学意义： 在数学的意义上，所谓拟合(fit)是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn}（未必都是准确值，有个别可能是近似甚至错误值），通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn)，使得该函数与已知点集的差别(最小二乘意义)最小。 【说说过拟合】 古人云“过犹不及”。所谓“过”拟合，顾名思义，就是在学习的集合（也就是训练集）上拟合的很不错，但是有点过头了，什么意思？他能够在学过的数据上判断的很准，但是如果再扔给它一系列新的没学习过的数据，它判断的非常差！比如古时候有个教书先生教小明写数字，“一”字是一横，“二”字是两横，“三”字是三横。然后，小明说，老师你不用教我写数字了，我都会写。老师很惊讶，那你说“万”字怎么写，结果小明在纸上写下了无数个“横”。。用台湾大学林轩田老师的话说，过拟合是“书呆子”，“钻牛角尖”。如果用过于复杂的模型来刻画简单的问题，就有可能得到“聪明过头”的结果。比如下面预测房子的价格(price)和size之间关系的问题（来源于andrew ng的ppt）

机械原理课后答案第8章

第8章作业 8-l 铰链四杆机构中，转动副成为周转副的条件是什么?在下图所示四杆机构ABCD 中哪些运动副为周转副?当其杆AB 与AD 重合时，该机构在运动上有何特点?并用作图法求出杆3上E 点的连杆曲线。 答：转动副成为周转副的条件是： （1）最短杆与最长杆的长度之和小于或等于其他两杆长度之和； （2）机构中最短杆上的两个转动副均为周转副。图示ABCD 四杆机构中C 、D 为周转副。 当其杆AB 与AD 重合时，杆BE 与CD 也重合因此机构处于死点位置。 8-2曲柄摇杆机构中，当以曲柄为原动件时，机构是否一定存在急回运动，且一定无死点?为什么? 答：机构不一定存在急回运动，但一定无死点，因为： （1）当极位夹角等于零时，就不存在急回运动如图所示， （2）原动件能做连续回转运动，所以一定无死点。 8-3 四杆机构中的极位和死点有何异同? 8-4图a 为偏心轮式容积泵；图b 为由四个四杆机构组成的转动翼板式容积泵。试绘出两种泵的机构运动简图，并说明它们为何种四杆机构，为什么? 解 机构运动简图如右图所示，ABCD 是双曲柄机构。 因为主动圆盘AB 绕固定轴A 作整周转动，而各翼板CD 绕固定轴D 转动，所以A 、D 为周转副，杆AB 、CD 都是曲柄。 8-5试画出图示两种机构的机构运动简图，并说明它们各为何种机构。 图a 曲柄摇杆机构 图b 为导杆机构。 8-6如图所示，设己知四杆机构各构件的长度为240a mm =，600b =mm ,400,500c mm d mm ==。试问: 1)当取杆4为机架时，是否有曲柄存在? 2)若各杆长度不变，能否以选不同杆为机架的办法获得双曲柄机构和双摇杆机构?如何获得?

人工智能 第八章 机器学习习题解答

2第八章 机器学习 8.2答： （1）学习是一项复杂的智能活动，学习过程与推理过程是紧密相连的 学习中所用的推理越多，系统的能力越强 （2）机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问 “机器”——计算机（电子，以后还可能是中子计算机、光子计算机或神经计算机等） 8.3答：机器学习系统的结构及基本功能 当监督环节为示教人时，为示教式学习系统；当监督环节为监督器时，为自学式学习系统。 ① 知识库 存储（记忆）、积累知识 ·长期记忆（LTM ） 先验知识背景 如事物的基本概念和定义、定律和公理，博弈的基本规则等 ·中期记忆（MTM ） 环境事物的各种具体知识 ·短期记忆（STM ） 环境变化的信息和数据 事实库或“黑板 ② 学习元 学习系统的核心环节 ·采集环境信息息 选例环节或直接采集 ·接受监督指导 监督环节的示教、指导信息或评价准则 ·进行学习推理 获得有关问题的解答和结论 ·修改知识库 将推理结果输入知识库，对知识增删改 ③ 执行元 识别、论证、决策、判定 模式分类器、专家咨询解释系统、智能控制机构、机械手/人等 如执行元行动结果直接引起环境的变化 “在线”学习系统 机器人规划、生产过程控制、机器博弈等 ④ 监督环节人:示教者;监督器:评价准则或检验标准 ·工作执行效果评价——接受来自执行元环节的反馈信息，对系统的工作执行效果进行评价和检验 ·制定评价标准——接受来自环境变化的信息，制定和修订评价标准和检验标准 ·监督学习环节——根据评价和检验的结果，对学习环节进行示教、训练或指导 ·控制选例环节——根据环境变化信息及工作执行效果的反馈，控制选例环节，选取其它事例或样本 ⑤ 选例环节 作用是从环境中选取有典型意义的事例或样本，作为系统的训练集或学习对象。如挑选典型病历，以便提高学习效率，加速学习过程。选例环节可以由人或机器来实现 ⑥ 环境 系统获取知识和信息的来源，执行的对象和人物等。如，医疗专家系统的病员、病历档案、医生、诊断书等；模式识别系统的文字、图象、物景；博弈系统的对手、棋局；智能控制系统的被控对象和生产过监督环境 选例学习元知识库执行元

机械原理习题及答案..

第1章平面机构的结构分析 1.1解释下列概念 1.运动副； 2.机构自由度； 3.机构运动简图； 4.机构结构分析； 5.高副低代。 1.2验算下列机构能否运动，如果能运动，看运动是否具有确定性，并给出具有确定运动的修改办法。 题1.2图题1.3图 1.3 绘出下列机构的运动简图，并计算其自由度(其中构件9为机架)。 1.4 计算下列机构自由度，并说明注意事项。 1.5计算下列机构的自由度，并确定杆组及机构的级别(图a所示机构分别以构件2、4、8为原动件)。

题1.4图 题1.5图 第2章平面机构的运动分析2.1试求图示各机构在图示位置时全部瞬心。

题2.1图 2.2在图示机构中，已知各构件尺寸为l AB=180mm , l BC=280mm , l BD=450mm ,l CD=250mm ,l AE =120mm ,φ=30o, 构件AB上点E的速度为v E=150 mm /s ,试求该位置时C、D两点的速度及连杆2的角速度ω2。 2.3 在图示的摆动导杆机构中，已知l AB=30mm , l AC=100mm , l BD=50mm ,l DE=40mm ,φ1=45o,曲柄1以等角速度ω1=10 rad/s沿逆时针方向回转。求D点和E点的速度和加速度及构件3的角速度和角加速度（用相对运动图解法）。 题2.2图 题2.3图 2.4 在图示机构中，已知l AB=50mm , l BC=200mm , x D=120mm , 原动件的位置φ1=30o, 角速度ω1=10 rad/s，角加速度α1=0，试求机构在该位置时构件5的速度和加速度，以及构件2的角速度和角加速度。

机械原理-课后全部习题解答

《机械原理》 习 题 解 答 机械工程学院 页脚

目录 第1章绪论 (1) 第2章平面机构的结构分析 (3) 第3章平面连杆机构 (8) 第4章凸轮机构及其设计 (15) 第5章齿轮机构 (19) 第6章轮系及其设计 (26) 第8章机械运动力学方程 (32) 第9章平面机构的平衡 (39)

第一章绪论 一、补充题 1、复习思考题 1)、机器应具有什么特征？机器通常由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 2）、机器与机构有什么异同点？ 3）、什么叫构件？什么叫零件？什么叫通用零件和专用零件？试各举二个实例。 4）、设计机器时应满足哪些基本要求？试选取一台机器，分析设计时应满足的基本要求。 2、填空题 1)、机器或机构，都是由组合而成的。 2）、机器或机构的之间，具有确定的相对运动。 3）、机器可以用来人的劳动，完成有用的。 4）、组成机构、并且相互间能作的物体，叫做构件。 5）、从运动的角度看，机构的主要功用在于运动或运动的形式。 6）、构件是机器的单元。零件是机器的单元。 7）、机器的工作部分须完成机器的动作，且处于整个传动的。 8）、机器的传动部分是把原动部分的运动和功率传递给工作部分的。 9）、构件之间具有的相对运动，并能完成的机械功或实现能量转换的的组合，叫机器。 3、判断题 1)、构件都是可动的。（） 2）、机器的传动部分都是机构。（） 3）、互相之间能作相对运动的物件是构件。（） 4）、只从运动方面讲，机构是具有确定相对运动构件的组合。（）

5）、机构的作用，只是传递或转换运动的形式。（） 6）、机器是构件之间具有确定的相对运动，并能完成有用的机械功或实现能量转换的构件的组合。（） 7）、机构中的主动件和被动件，都是构件。（） 2 填空题答案 1）、构件 2）、构件 3）、代替机械功 4）、相对运动 5）、传递转换 6）、运动制造 7）、预定终端 8）、中间环节9）、确定有用构件 3判断题答案 1）、√ 2）、√ 3）、√ 4）、√ 5）、× 6）、√ 7）、√

机械原理习题及答案

第二章平面机构的结构分析 2-1 绘制图示机构的运动简图。 2-3 计算图示机构的自由度，并指出复合铰链、局部自由度和虚约束。 解： (a) C处为复合铰链。p h=0，p l=10。 自由度。 (b) B处为局部自由度，应消除。，p h=2，p l=2 自由度。 (c) B、D处为局部自由度，应消除。，p h=2，p l=2。 自由度。 (d) CH或DG、J处为虚约束，B处为局部自由度，应消除。，p h=1，p l=8。 自由度。 (e) 由于采用对称结构，其中一边的双联齿轮构成虚约束，在连接的轴颈处，外壳与支架 处的连接构成一个虚约束转动副,双联齿轮与外壳一边构成虚约束。其中的一边为复合铰链。其中，p h=2，p l=4。 自由度。 (f) 其中，，p h=0，p l=11。 自由度。 (g) ①当未刹车时，，p h=0，p l=8，刹车机构自由度为 ②当闸瓦之一刹紧车轮时，，p h=0，p l=7，刹车机构自由度为 ③当两个闸瓦同时刹紧车轮时，，p h=0，p l=6，刹车机构自由度为

2-3 判断图示机构是否有确定的运动，若否，提出修改方案。 分析 (a) 要分析其运动是否实现设计意图，就要计算机构自由度，不难求出该机构自由度为零，即机构不能动。要想使该机构具有确定的运动，就要设法使其再增加一个自由度。（b）该机构的自由度不难求出为3，即机构要想运动就需要3个原动件，在一个原动件的作用下，无法使机构具有确定的运动，就要设法消除两个自由度。 解：（a）机构自由度。 该机构不能运动。 修改措施： （1）在构件2、3之间加一连杆及一个转动副（图a-1所示）； （2）在构件2、3之间加一滑块及一个移动副（图a-2所示）； （3）在构件2、3之间加一局部自由度滚子及一个平面高副（图a-3所示）。 （4）在构件2、4之间加一滑块及一个移动副（图a-4所示） 修改措施还可以提出几种，如杠杆2可利用凸轮轮廓与推杆3接触推动3杆等。 （b）机构自由度。在滑块的输入下机构无法具有确定的运动。 修改措施 （1）构件3、4、5改为一个构件，并消除连接处的转动副（图b-1所示）； （2）构件2、3、4改为一个构件，并消除连接处的转动副（图b-2所示）； （3）将构件4、5和构件2、3分别改为一个构件，并消除连接处的转动副（图b-3所示）。 第三章平面机构的运动分析 3-1 试确定图示各机构在图示位置的瞬心位置。

机械原理课后全部习题解答

机械原理课后全部习题 解答 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

《机械原理》 习 题 解 答 机械工程学院 目录 第1章绪论 (1) 第2章平面机构的结构分析 (3) 第3章平面连杆机构 (8) 第4章凸轮机构及其设计 (15) 第5章齿轮机构 (19) 第6章轮系及其设计 (26) 第8章机械运动力学方程 (32) 第9章平面机构的平衡 (39) 第一章绪论 一、补充题 1、复习思考题 1)、机器应具有什么特征机器通常由哪三部分组成各部分的功能是什么 2）、机器与机构有什么异同点

3）、什么叫构件什么叫零件什么叫通用零件和专用零件试各举二个实例。 4）、设计机器时应满足哪些基本要求试选取一台机器，分析设计时应满足的基本要求。 2、填空题 1)、机器或机构，都是由组合而成的。 2）、机器或机构的之间，具有确定的相对运动。 3）、机器可以用来人的劳动，完成有用的。 4）、组成机构、并且相互间能作的物体，叫做构件。 5）、从运动的角度看，机构的主要功用在于运动或运动的形式。 6）、构件是机器的单元。零件是机器的单元。 7）、机器的工作部分须完成机器的动作，且处于整个传动的。 8）、机器的传动部分是把原动部分的运动和功率传递给工作部分的。 9）、构件之间具有的相对运动，并能完成的机械功或实现能量转换的 的组合，叫机器。 3、判断题 1)、构件都是可动的。（） 2）、机器的传动部分都是机构。（） 3）、互相之间能作相对运动的物件是构件。（） 4）、只从运动方面讲，机构是具有确定相对运动构件的组合。（） 5）、机构的作用，只是传递或转换运动的形式。（） 6）、机器是构件之间具有确定的相对运动，并能完成有用的机械功或实现能量转换的构件的组合。（） 7）、机构中的主动件和被动件，都是构件。（） 2 填空题答案 1）、构件 2）、构件 3）、代替机械功 4）、相对运动 5）、传递转换6）、运动制造 7）、预定终端 8）、中间环节 9）、确定有用构件 3判断题答案 1）、√ 2）、√ 3）、√ 4）、√ 5）、× 6）、√ 7）、√

机器学习的定义

机器学习的定义 从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。 机器学习的范围 其实，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘，计算机视觉，语音识别，自然语言处理等领域有着很深的联系。 从范围上来说，机器学习跟模式识别，统计学习，数据挖掘是类似的，同时，机器学习与其他领域的处理技术的结合，形成了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等交叉学科。因此，一般说数据挖掘时，可以等同于说机器学习。同时，我们平常所说的机器学习应用，应该是通用的，不仅仅模式识别 模式识别=机器学习。两者的主要区别在于前者是从工业界发展起来的概念，后者则主要源自计算机学科。在著名的《Pattern Recognition And Machine Learning》这本书中，Christopher M. Bishop在开头是这样说的“模式识别源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，同时在过去的10年间，它们都有了长足的发展”。 数据挖掘 数据挖掘=机器学习+数据库。这几年数据挖掘的概念实在是太耳熟能详。几乎等同于炒作。但凡说数据挖掘都会吹嘘数据挖掘如何如何，例如从数据中挖出金子，以及将废弃的数据转化为价值等等。但是，我尽管可能会挖出金子，但我也可能挖的是“石头”啊。这个说法的意思是，数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，但不是每个数据都能挖掘出金子的，所以不要神话它。一个系统绝对不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能(这是IBM最喜欢吹嘘的)，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且他还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。 统计学习 统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是源自统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。 计算机视觉 计算机视觉=图像处理+机器学习。图像处理技术用于将图像处理为适合进入机器学习模型中的输入，机器学习则负责从图像中识别出相关的模式。计算机视觉相关的应用非常的多，例如百度识图、手写字符识别、车牌识别等等应用。这个领域是应用前景非常火热的，同时也是研究的热门方向。随着机器学习的新领域深

人工智能复习试题和参考答案及解析

一、单选题 1.人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A.具有完全的智能 B.和人脑一样考虑问题 C.完全代替人 D.模拟、延伸和扩展人的智能 2.下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 A.人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B.人工智能是科学技术发展的趋势。 C.因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D.人工智能有力地促进了社会的发展。 3. A. 7. D.不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10.我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A.机器证明 B.模式识别 C.人工神经网络 D.智能代理 11.1997年5月12日，轰动全球的人机大战中，“更深的蓝”战胜了国际象棋之子卡斯帕 罗夫，这是（C）。 A.人工思维 B.机器思维 C.人工智能 D.机器智能 12.能对发生故障的对象（系统或设备）进行处理，使其恢复正常工作的专家系统 是（）。 A．修理专家系统B．诊断专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统 13.下列（D）不属于艾莎克.阿莫西夫提出的“机器人三定律”内容？ A.机器人不得伤害人，或任人受到伤害而无所作为 B.机器人应服从人的一切命令，但命令与A相抵触时例外

C.机器人必须保护自身的安全，但不得与A，B相抵触 D.机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令。一旦冲突发生，以自保为先 14.人工智能诞生于什么地方？（A） A.Dartmouth B.London C.NewYork https://www.wendangku.net/doc/2a16962572.html,sVegas 15.一些聋哑为了能方便与人交通，利用打手势方面来表达自己的想法，这是智能的 （C）方面。 A.思维能力 B.感知能力 C.行为能力 D.学习能力 16.如果把知识按照表达内容来分类，下述（）不在分类的范围内。 A.元知识 B.显性知识 C.即过程性知识 D.事实性知识 17.自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目 标。 A. B. C. D. 23.能通过对过去和现在已知状况的分析，推断未来可能发生的情况的专家系统是 （B）。 A．修理专家系统B．预测专家系统C．调试专家系统D．规划专家系统 24.Prolog语言的三种基本语句是（C）。 A.顺序；循环；分支 B.陈述；询问；感叹 C.事实；规则；询问 D.肯定；疑问；感叹 25.下列哪种情况是图灵测试的内容？（B） A.当机器与人对话，两者相互询问，人分不清机器是人还是机器，说明它通过了图 灵测试 B.当机器骗过测试者，使得询问者分不清是人还是机器时，说明它通过了图灵测试 C.当人与人对话，其中一人的智力超过另一人时，说明智者通过了图灵测试 D.两机对话，其中一机的智力超过另一机时，说明智者机器通过了图灵测试