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文档简介

20132014学年度第 一 学期 模式识别原理 课程期末考试试题（考试方式：开卷 闭卷；考试时间：120分钟）一、计算题 （共20分）在目标识别中，假定类型为敌方目标，类型为诱饵（假目标），已知先验概率P()=0.2和P()=0.8，类概率密度函数如下：1、求贝叶斯最小误判概率准则下的判决域，并判断样本x=1.5属于哪一类；2、求总错误概率p(e)；3、假设正确判断的损失l11=l22=0，误判损失分别为l12和l21，若采用最小损失判决准则，l12和l21满足怎样的关系时，会使上述对x=1.5的判断相反？解：（1）应用贝叶斯最小误判概率准则如果 则判 （2分）得 l12(1.5)=1 ，所以，x1,x2，x3,x4和x5,x6是合理的聚类结果。五、程序设计题 （共20分）由于三层BP神经网络既不太复杂，又可以逼近任何连续的函数，所以对热负荷的研究非常合适。因此，采取三层BP神经网络结构，对热负荷训练样本进行负荷预测神经网络的体系构造设计，要求画出负荷预测神经网络的体系构造，写出与神经网络有关程序函数，加上注释。在BP神经网络中每层神经元节点的激励函数大多采用Sigmoid函数，所以必须对神经网络的输入、输出参数进行归一化处理，写出归一化处理的方法。表1 训练样本时间室外温度风速天气供水流量回水温度是否工作日供热负荷1-150.20.10.7440.4586.22-150.20.10.7430.4582.23-160.20.10.7430.4581.14-160.30.10.7440.4583.05-150.30.20.6440.4582.36-150.40.20.6450.4581.67-140.40.30.7430.4582.48-140.40.30.6440.4580.19-130.40.30.6440.4579.910-130.20.40.7440.4579.511-120.20.40.6450.4578.112-120.10.40.7440.4577.513-110.10.50.6450.4578.714-110.20.50.7450.4577.615-110.20.70.6440.4576.416-120.30.70.6450.4576.817-120.30.70.6440.4575.318-130.50.80.7450.4576.019-130.50.80.7430.4578.620-140.50.80.6450.4579.921-140.50.80.7450.4580.722-150.40.80.744
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