Тест по дисциплине «Распознавание образов», вариант 1.
1. Чем сложная система распознавания образов отличается от простой?
a. Наличием нескольких уровней получения апостериорной информации.
b. Разнородностью признаков.
c. Длительностью времени, затраченного на разработку системы.
d. Сложной конструкцией языка признаков.
e. Сложными правилами при определении классов.
2. По количеству априорной информации все системы распознавания можно разделить на системы
распознавания:
a. C учителем; без учителя; самообучающиеся.
b. Одноуровневые и многоуровневые.
c. Простые и сложные.
d. Детерминированные и логические.
e. Структурные и гибридные.
3. По количеству апостериорной информации системы распознавания можно разделить на системы
распознавания:
a. С учителем; без учителя; самообучающиеся.
b. Одноуровневые и многоуровневые.
c. Простые и сложные.
d. Детерминированые и логические.
e. Структурные и гибридные.
4. Взвешенное евклидово расстояние вычисляют по формуле:
a d (x , x ) 
i
j
p
x
(k )
i
 x (jk ) ;
k 1
b d ( x , x )  max x ( k )  x ( k ) ; c d ( x , x ) 
i
j
i
j
i
j
k
p
 (x
p
( x i  x j )  ( xi  x j ) T ; e d ( x i , x j ) 
1
d d ( xi , x j ) 
 x (jk ) ) 2 ;
(k )
i
k 1
 w (x
k
(k )
i
 x (jk ) ) 2
k 1
5. Расстояние по Махалонобису вычисляют по формуле:
a d (x , x ) 
i
j
p
x
(k )
i
 x (jk ) ;
k 1
b d ( x , x )  max x ( k )  x ( k ) ; c d ( x , x ) 
i
j
i
j
i
j
k
d d ( xi , x j ) 
p
 (x
 x (jk ) ) 2 ;
(k )
i
k 1
( x i  x j )  ( xi  x j ) T ; e d ( x i , x j ) 
1
p
 w (x
k
(k )
i
k 1
6. Расстояние по Хэммингу вычисляют по формуле:
a d (x , x ) 
i
j
p
x
(k )
i
 x (jk ) ;
k 1
b d ( x , x )  max x ( k )  x ( k ) ; c d ( x , x ) 
i
j
i
j
i
j
k
d d ( xi , x j ) 
p
 (x
(k )
i
 x (jk ) ) 2 ;
k 1
( x i  x j )  ( xi  x j ) T ; e d ( x i , x j ) 
1
p
 w (x
k
k 1
(k )
i
 x (jk ) ) 2
 x (jk ) ) 2
7. К какому образу будет отнесено следующее изображение, если функция-потенциал равна 1
в самой точке и 0 во всех соседних?
Изображение
Образ А
Образ В
Образ C
Образ D
Образ
E
Выберите нужный вариант. (a) Образ А, (b) Образ В (c) Образ C (d) Образ D (e) Образ E
8. К какому образу будет отнесено следующее изображение, если функция-потенциал равна 1
в самой точке и 0 во всех соседних?
Изображение
Образ А
Образ В
Образ C
Образ D
Образ E
Выберите нужный вариант. (a) Образ А, (b) Образ В или образ А (c) Образ C (d) Образ D
(e) Образ E или образ D
9. Что из нижеперечисленного является верным кодом фигуры, если функция-потенциал
равна 1 в самой точке и ½ во всех соседних?
3
3 1
1 1 1
1
1 5
1 1 1
1 5
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
2
a (0
01 1 2322
2); b (0
01
1 2 3 2 2 2 2 2);
1 1 1
3
1
1
5
1 1 1
3
1
1
5
c (0 2 2 2 0 1 2 1 2 2 3 2 2 2 2 2 ); d (0 2 2 2 0 1 2 1 2 2 3 2 2 2 2 2);
3
1 1
1
1 5
e (0 2 0 2 0 1 2 1 2 2 3 2 2 2 2 2).
10. Чему будет равно расстояние между изображенными фигурами, если функция-потенциал
равна 1 в самой точке и ½ во всех соседних?
49
4 ; d 0; e
47
4 .
a 12 ; b 4; c
11. Алгоритм, реализующий метод к-внутригрупповых средних завершается в том случае,
если в результате выполнения процедуры коррекции центров кластеров …
a. Центры кластеров поменяют свои значения;
b. Центры кластеров будут иметь те же значения, что и в результате выполнения
предыдущей процедуры коррекции центров кластеров;
c. Центры кластеров будут иметь значения, отличные от тех, что что были получены в
результате выполнения предыдущей процедуры коррекции центров кластеров, на
определенную пороговую величину.
d. Центры кластеров будут иметь значения, отличные от тех, что что были получены в
результате выполнения предыдущих процедур коррекции центров кластеров, на
величину, равную среднему арифметическому предыдущих значений центров
кластеров.
e. Центры кластеров будут иметь значения, отличные от тех, что были получены в
результате выполнения предыдущих процедур коррекции центров кластеров, на
величину, равную среднему арифметическому предыдущих значений центров
кластеров.
12. Эффективность алгоритма, реализующего метод к-внутригрупповых средних зависит от
следующих факторов: (а) от числа выбираемых центров кластеров; (б) от выбора исходных
центров кластеров; (в) от последовательности осмотра образов; (г) от геометрической
особенности данных (д) от количества признаков, характеризующих образ; (е) от
количества выполненных процедур коррекции центров.
Выберите нужный вариант: (a) ((а), (в), (д), (е)); (b) ((а), (г), (д), (е)) ; (c) ((а), (в), (б), (г));
(d) ((а), (д), (б), (е)); (e) ((a), (d), (e)).
13. Алгоритм, который реализует метод максимина, предполагает, что (а) произвольно выбирают
центр кластера (один из образов), затем среди всех остальных образов выбирают наиболее
удаленный (в качестве метрики для определения близости образов используют евклидово
расстояние); (b) произвольно выбирают центр кластера (один из образов), затем среди всех
остальных образов выбирают наиболее близкий; (c) произвольно выбирают два центра кластера
(два образа), затем среди всех остальных образов выбирают образ равноудаленный от обоих
центров; (d) произвольно выбирают К центров кластеров, а затем выбирают K-1 центр, максимально
удаленный от K-го центра; (e) произвольно выбирают К центров кластеров, а затем выбирают K-1
центр, минимально удаленный от K-го центра. Выберите нужный вариант.
14. В каком из алгоритмов классификации для отнесения образов к одному из классов для извлечения
информации об образе используют фиксированные наборы признаков, разбивая вектор признаков
на опорные множества: (а) алгоритм k ближайших соседей; (b) алгоритм голосования; (c) дерево
решений (d) метод опорных векторов; (e) метод потенциалов. Выберите нужный вариант.
15. В каком из алгоритмов классификации для отнесения образов к одному из классов в случае линейной
неразделимости все элементы обучающей выборки вкладываются в метрическое
пространство X более высокой размерности с помощью специального отображения. При этом
отображение выбирается так, чтобы в новом пространстве X выборка была бы линейно разделима:
(а) алгоритм k ближайших соседей; (б) алгоритм голосования; (в) дерево решений (г) метод опорных
векторов; д) метод потенциалов. Выберите нужный вариант.
16. В каком из алгоритмов классификации для отнесения образов к одному из классов используют
правила, организованные в виде иерархической структуры: (а) алгоритм k ближайших соседей; (b)
алгоритм голосования; (c) дерево решений (d) метод опорных векторов; e) метод потенциалов.
Выберите нужный вариант.
17. Когда интересующее нас событие ошибочно не обнаруживается, то это- (а) ошибка первого рода;
(b) ошибка второго рода; (c) мера точности; (d) мера отзыва; (e) среднеквадратичная ошибка.
18. Когда при отсутствии события ошибочно выносится решение о его присутствии, то это -(а) ошибка
первого рода; (b) ошибка второго рода; (c) мера точности; (d) мера отзыва; (e) среднеквадратичная
ошибка. Выберите нужный вариант.
19. Меру, которая измеряет долю верных обнаружений среди всех обнаруженных объектов, называют:
(а) ошибкой первого рода; (b) ошибкой второго рода; (c) мерой точности; (d) мерой отзыва; (e)
среднеквадратичной ошибкой.
20. Меру, которая измеряет долю верного распознавания относительно всех объектов интересующего
нас класса, называют: (а) ошибкой первого рода; (b) ошибкой второго рода; (c) мерой точности; (d)
мерой отзыва; (e) среднеквадратичной ошибкой.