图像语义提取与描述的研究现状及趋势，郭克华，段桂华，图像高层语义和低层视觉特征之间存在的鸿沟，是语义图像检索研究中遇到的一大难题。为了能保证图像语义提取的精度，同时避免降低

中科院自动化所博士入学考试模式识别试题，欢迎下载。

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某手机操作系统可以根据用户不同的喜好在2种主题之间进行切换，随着主题的变化，系统中的字体、app图标、壁纸、锁屏壁纸等元素会随之发生变化。 （1）请使用抽象工厂模式设计系统 （2）为系统增加一种新的主题，并实现 （3）如果当系统主题发生变化的时候通讯录风格也发生变化，在这种情况之下上面设计的系统将如何变化？ （4）（2）和（3）的结论说明了什么？

将压缩包内的文本文件扩展名改为bat后，用管理员模式运行即可修改SQL Server登录验证模式。默认为2，即SQL Server和Windows验证模式。修改为此模式后，可连通VB和SQL Server数据库。参见我的另一篇文章【VB连通SQL Server数据库并导出数据表个数代码程序实例】

命令模式和责任链模式的java代码，先了解这两个模式，才比较清楚这的代码；

最小风险贝叶斯和最小错误贝叶斯对细胞进行分类。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为 x ：-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532 1.根据最小错误率贝叶斯决策，利用 Matlab 完成分类器的设计。 1）写出相应程序语句的文字说明； 2）程序设计过程中，要求有子程序的调用。 3）根据上述例题中的数据，画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 2.根据最小风险贝叶斯决策，决策表如下。 1）请重新设计程序，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。 2）在损失矩阵为 0-1 损失函数时，比较最小错误贝叶斯决策和最小风险决策的结果 是否一致。

1．完成基于正态窗函数的 Parzen 窗法概率密度函数估计的 Matlab 程序编写， 并写出相应程序语句的文字说明； 2．选取 h1=0.25, 1.0, 4.0，分别在样本数 N=1, 16, 256, 1024, 4096 时画出原始概 率密度曲线和不同参数下估计的概率密度曲线。分析所得到概率密度曲线的变化 情况，说明 N、h1对概率密度函数估计的影响。 3.分析程序运行和实验中遇到的困难。

已知两类分类问题，类别用ω1 和ω2 表示，每类的先验概率已知， P w(1)0.6，Pw(2)=0.4。这里样本向量的维数是 3 维。 ω1中数据向量 xx1=[x1, y1, z1]T，其数据点的坐标对应如下。 x1 = 0.2331 1.5207 0.6499 0.7757 1.0524 1.1974 0.2908 0.2518 0.6682 0.5622 0.9023 0.1333 -0.5431 0.9407 -0.2126 0.0507 -0.0810 0.7315 0.3345 1.0650 -0.0247 0.1043 0.3122 0.6655 0.5838 1.1653 1.2653 0.8137 -0.3399 0.5152 0.7226 -0.2015 0.4070 -0.1717 -1.0573 -0.2099 y1= 2.3385 2.1946 1.6730 1.6365 1.7844 2.0155 2.0681 2.1213 2.4797 1.5118 1.9692 1.8340 1.8704 2.29