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智能语音识别芯片LD3320资料（技术开发手册）。 1、包括PDF格式文档：LD3320数据手册。 2、包括PDF格式文档：LD3320开发手册。 3、包括PDF格式文档：LD3320并行串行读写辅助说明。 4、以上文档中含智能语音识别芯片LD3320的开发参考程序代码和参考电路图。 5、LD3320是一款语音识别芯片，一般用于人工智能的自动语音识别场合。

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数据集 hwlp4 dat 中包含下述三维问题的数据。 (1)绘制数据集中每一对特征的二维散点图，并对数据的结构进行分析。 (2)估计数据的平均向量和协方差矩阵。协方差矩阵中非对角线项与(1)中的 散点终一致吗?为什么一致或不一致? (3)使用你在(2)中估计的均值向量和协方差矩阵生成高斯分布的数据集。 (提示:可使用命令 mvnrnd) (4)使用你在(3)中生成的数据集，重复做(1)。这里的散点图与(1)中的一致 吗?为什么一致或不一致? 讨论你的结果。=-===========================================================================================================================================================================================================================================================================

数据集 hwlp5 data 中包含由非线性函数y=f(x)+n合成的数据，其中n 为加性噪声。请你研究多项式函数能在多大程度上可以用来表示这个关系。 (1)随机选择n=10个数据点作为训练数据，其余数据点用作测试样本。建 立一阶多项式模型(例如，y=ax+b,提示:在 MATLAB 中,使用命令 polyfit)。 以测试样本对测试样本的形式，绘制模型输出。计算模型的均方误差(MSE，模 型预测值与正确输出值之间的平方误差平均值)。 (2)对于 2-10 阶多项式，重复做(1)。 (3)重复做(1)和(2)各 100 次，估计每一阶多项式重复 100 次的平均 MSE。 绘制log(MSE)(即对数尺度的 MSE)与多项式阶数的关系图。 (4)对训练集大小为n={15,20,25,50,100,200}，重复做(1)-(3)。 (5) 讨论模型的log(MSE)随多项式阶数和用于训练模型的样本数如何变化。 讨论你的结果。 ================================================================================

财务风险识别的研究具有十分重要的意义，针对当前财务风险识别方法存在误差大、效率低等弊端，以提高财务风险识别正确率为目标，提出了模式识别技术的财务风险识别方法。对当前各种财务风险识别方法进行分析，找到引起财务风险识别效果不理想的原因，引入模式识别技术中的在线极限学习机描述财务风险变化特点，并建立财务风险识别模型，采用具体实例与其他财务风险识别方法进行了对比实验。结果表明，文中方法减少了财务风险出现误识的概率，财务风险识别正确率得到了明显的改善，财务风险识别速度加快，具有较明显的优势。

内窥镜图像中出血识别技术的专利分析-陈飞

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考虑一个医学诊断问题，用快速生化检验筛查病人。根据下列似然函数，健 康者的检验返回结果接近0，受感染者的返回结果接近 1: p(xw)=N(μ=0,o=0.3) p(x/w₂)=N(μ=1,σ=0.1) 假设平均1万个患者中有1人受感染，且误诊的代价如下: (1)将健康者诊断为“感染者”:预计病人综合医疗费用为2万人民币。 (2) 将感染者诊断为“健康者”:预计由于误诊导致的医疗费用为 100 万人 民币。 根据下列准则，分析并确定决策规则: (a) 最大似然, (b)最大后验概率，(c)最小贝叶斯风险。讨论你的结果。 注意，可以使用 MATLAB 中的 solve 命令求解多项式的用符号表示的根， 用命令 subs 把符号表达式转换为数值。