第三章模识作业

发布 2022-07-14 02:49:28 阅读 1039

第三章判别函数。

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?

解:判别满足多类情况1的3类情况需n1=3个判别函数;判别满足多类情况2的7类情况需n2=c72=21个判别函数。故至少需要n=n1+n2=24个判别函数。

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-x2-1

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。

解:(1)判别界面如下。

的模式,应同时满足:d1(x)>0,d2(x)<0,d3(x)<0

的模式,应同时满足:d1(x)<0,d2(x)>0,d3(x)<0

的模式,应同时满足:d1(x)<0,d2(x)<0,d3(x)>0

2)判别界面如下。

的模式,应同时满足:d12(x)>0,d13(x)>0

的模式,应同时满足:d21(x)>0,d23(x)>0

的模式,应同时满足:d31(x)>0,d32(x)>0

3)判别界面如下。

的模式,应同时满足:d1(x)>d2(x),d1(x)>d3(x)

的模式,应同时满足:d2(x)>d1(x),d2(x)>d3(x)

的模式,应同时满足:d3(x)>d1(x),d3(x)>d2(x)

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。)

解:(1)线性可分时,所需权向量至少个系数分量。

(2) 建立二次的多项式判别函数, 所需权向量至少个系数分量。

4、用感知器算法求下列模式分类的解向量w:

解:将属于ω2的训练样本乘以(-1),并写成增广向量的形式。

x1=(0 0 0 1)t, x2=(1 0 0 1)t, x3=(1 0 1 1)t, x4=(1 1 0 1)t,x5=(0 0 -1 -1)t, x6=(0 -1 -1 -1)t, x7=(0 -1 0 -1)t, x8=(-1 -1 -1 -1)t

第一轮迭代:取c=1,w(1)= 0 0 0 0)t

因wt(1)x1≯0,故w(2)=w(1)+x1=(0 0 0 1)t

因wt(2)x2>0,故w(3)=w(2)=(0 0 0 1)t

因wt(3)x3>0,故w(4)=w(3)=(0 0 0 1)t

因wt(4)x4>0,故w(5)=w(4)=(0 0 0 1)t

因wt(5)x5≯0,故w(6)=w(5)+x5=(0 0 -1 0)t

因wt(6)x6>0,故w(7)=w(6)=(0 0 -1 0)t

因wt(7)x7≯0,故w(8)=w(7)+x(7)=(0 -1 -1 -1)t

因wt(8)x8>0,故w(9)=w(8)=(0 -1 -1 -1)t

第二轮迭代:

因wt(9)x1≯0,故w(10)=w(9)+x1=(0 -1 -1 0)t

因wt(10)x2≯0,故w(11)=w(10)+x2=(1 -1 -1 1)t

因wt(11)x3>0,故w(12)=w(11)=(1 -1 -1 1)t

因wt(12)x4>0,故w(13)=w(12)=(1 -1 -1 1)t

因wt(13)x5≯0,故w(14)=w(13)+x5=(1 -1 -2 0)t

因wt(14)x6>0,故w(15)=w(14)=(1 -1 -2 0)t

因wt(15)x7>0,故w(16)=w(15)=(1 -1 -2 0)t

因wt(16)x8>0,故w(17)=w(16)=(1 -1 -2 0)t

第三轮迭代:

因wt(17)x1≯0,故w(18)=w(17)+x1=(1 -1 -2 1)t

因wt(18)x2>0,故w(19)=w(18)=(1 -1 -2 1)t

因wt(19)x3≯0,故w(20)=w(19)+x3=(2 -1 -1 2)t

因wt(20)x4>0,故w(21)=w(20)=(2 -1 -1 2)t

因wt(21)x5≯0,故w(22)=w(21)+x5=(2 -1 -2 1)t

因wt(22)x6>0,故w(23)=w(22)=(2 -1 -2 1)t

因wt(23)x7≯0,故w(24)=w(23)+x7=(2 -2 -2 0)t

因wt(24)x8>0,故w(25)=w(24)=(2 -2 -2 0)t

第四轮迭代:

因wt(25)x1≯0,故w(26)=w(25)+x1=(2 -2 -2 1)t

因wt(26)x2>0,故w(27)=w(26)= 2 -2 -2 1)t

因wt(27)x3≯0,故w(28)=w(27)+x3=(2 -2 -2 1)t

因wt(28)x4>0,故w(29)=w(28)= 2 -2 -2 1)t

因wt(29)x5≯0,故w(30)=w(29)+x5=(2 -2 -2 1)t

因wt(30)x6>0,故w(31)=w(30)= 2 -2 -2 1)t

因wt(31)x7≯0,故w(32)=w(31)+x7=(2 -2 -2 1)t

因wt(32)x8>0,故w(33)=w(32)= 2 -2 -2 1)t

第五轮迭代:

因wt(33)x1>0,故w(34)=w(33)= 2 -2 -2 1)t

至此,迭代结果全部正确,因此解向量w=(2 -2 -2 1)t,相应的判别函数为:

d(x)=2x1-2x2-2x3+1

感知器算法程序见程序运行结果如下。

5、用多类感知器算法求下列模式的判别函数:

ω1: (1 -1)t ω2: (0 0)t ω3: (1 1)t

解:将模式样本写成增广形式:

x1=(-1 -1 1)t, x2=(0 0 1)t, x3=(1 1 1)t

取初始值w1(1)=w2(1)=w3(1)=(0 0 0)t,c=1。

第一轮迭代(k=1):以x1=(-1 -1 1)t作为训练样本。

d1(1)= x1=0

d2(1)= x1=0

d3(1)= x1=0

因d1(1)≯d2(1),d1(1)≯d3(1),故。

w1(2)=w1(1)+x1=(-1 -1 1)t

w2(2)=w2(1)-x1=(1 1 -1)t

w3(2)=w3(1)-x1=(1 1 -1)t

第二轮迭代(k=2):以x2=(0 0 1)t作为训练样本。

d1(2)= x2=1

d2(2)= x2=-1

d3(2)= x2=-1

因d2(2)≯d1(2),d2(2)≯d3(2),故。

w1(3)=w1(2)-x2=(-1 -1 0)t

w2(3)=w2(2)+x2=(1 1 0)t

w3(3)=w3(2)-x2=(1 1 -2)t

第三轮迭代(k=3):以x3=(1 1 1)t作为训练样本。

d1(3)= x3=-2

d2(3)= x3=2

d3(3)= x3=0

因d3(3)>d1(3),d3(3)≯d2(3),故。

w1(4)=w1(3)=(1 -1 0)t

w2(4)=w2(3)-x3=(0 0 -1)t

w3(4)=w3(3)+x3=(2 2 -1)t

第四轮迭代(k=4):以x1=(-1 -1 1)t作为训练样本。

d1(4)= x1=2

d2(4)= x1=-1

d3(4)= x1=-5

因d1(4)>d2(4),d1(4)>d3(4),故。

w1(5)=w1(4)=(1 -1 0)t

w2(5)=w2(4)=(0 0 -1)t

w3(5)=w3(4)=(2 2 -1)t

第五轮迭代(k=5):以x2=(0 0 1)t作为训练样本。

d1(5)= x2=0

d2(5)= x2=-1

d3(5)= x2=-1

因d2(5) ≯d1(5),d2(5) ≯d3(5),故。

w1(6)=w1(5)-x2=(-1 -1 -1)

w2(6)=w2(5)+x2=(0 0 0)

w3(6)=w3(5)-x2=(2 2 -2)

第六轮迭代(k=6):以x3=(1 1 1)t作为训练样本。

d1(6)= x3=-3

d2(6)= x3=0

d3(6)= x3=2

因d3(6)>d1(6),d3(6)>d2(6),故。

w1(7)=w1(6)

w2(7)=w2(6)

w3(7)=w3(6)

第七轮迭代(k=7):以x1=(-1 -1 1)t作为训练样本。

d1(7)= x1=1

d2(7)= x1=0

d3(7)= x1=-6

因d1(7)>d2(7),d1(7)>d3(7),故。

w1(8)=w1(7)

w2(8)=w2(7)

w3(8)=w3(7)

第八轮迭代(k=8):以x2=(0 0 1)t作为训练样本。

d1(8)= x2=-1

d2(8)= x2=0

d3(8)= x2=2

因d2(8)>d1(8),d2(8)>d3(8),故分类结果正确,故权向量不变。

由于第。六、七、八次迭代中x1、x2、x3均已正确分类,所以权向量的解为:

w1=(-1 -1 -1)t

w2=(0 0 0)t

w3=(2 2 -2)t

三个判别函数:

d1(x)=-x1-x2-1

d2(x)=0

d3(x)=2x1+2x2-2

6、采用梯度法和准则函数。

式中实数b>0,试导出两类模式的分类算法。

解:j对w求偏导:

则分类算法为:

7、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) 解:建立二维的正交函数集。

取hermite多项式第。

一、三项h0(x)=1,h2(x)=4x2-2,则。

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