国防科技大学模式识别考博真题

模式识别是国防科技大学人工智能、计算机科学与技术等专业博士研究生招生考试的核心科目，其真题聚焦线性判别、机器学习方法、距离度量等核心内容，对考生的模式识别理论储备与应用分析能力具有关键考查意义。考生可通过以下权威渠道获取该校全学科考博真题（含模式识别、各专业课等）及配套高分答案详解，为备考提供精准资源支撑：

考博信息网官网：http://www.kaoboinfo.com/
国防科技大学历年考博真题下载专用页面：http://www.kaoboinfo.com/shijuan/school/408061_1_2568951.html

国防科技大学模式识别考博真题覆盖多年份，所有年份真题均配备完整、精准的高分答案详解，解析由模式识别专业教研团队编写，涵盖 Fisher 线性判别、无监督学习、马氏距离等核心内容，能帮助考生高效掌握命题规律与应试策略。以下为国防科技大学模式识别考博真题（精选题目）及答案详解，助力考生针对性备考。

国防科技大学模式识别考博真题（精选）

一、真题文本

国防科技大学 2018 年博士研究生入学考试试题

科目名称：模式识别

科目代码：3501

考生注意：答案必须写在统一配发的专用答题纸上！（可不抄题）

一、选择题（20 分，每题 4 分，注意：答案可能不止一个，但选错不得分）

1、Fisher 线性判别函数的求解过程是将 N 维特征矢量投影在（）中进行。

① 二维空间 ② 一维空间 ③ N-b 维空间 ④以上都不对

2、下列哪些问题的求解能够采用非监督学习方法______。

①求数据集的主分量 ②道路分割 ③聚类 ④词袋的生成

3、在评估样本相似性时所采用的马氏距离具有______。

①平移不变性 ②旋转不变性 ③尺度不变性 ④不受量纲影响的特点

二、答案解析（附考点定位、核心要点及学科价值）

模式识别核心解析

考点定位：本题考查 Fisher 线性判别、无监督学习的应用场景、马氏距离的特性，是模式识别中分类、特征分析、距离度量板块的核心考点。

1. Fisher 线性判别的投影空间解析

答案：② 一维空间
考点定位：线性判别分析的基本原理，是分类算法的基础考点；
核心解析：
Fisher 线性判别的核心思想是将高维特征矢量投影到一维空间，通过最大化类间距离与类内距离的比值，实现高维数据的降维分类。因此 N 维特征矢量会被投影到一维空间中进行判别。
学科价值：是高维数据分类的经典降维方法，广泛应用于人脸识别、医学影像分类等领域。

2. 非监督学习方法的应用场景解析

答案：①求数据集的主分量、③聚类、④词袋的生成
考点定位：无监督学习的适用场景，是机器学习方法选型的核心考点；
核心解析：
非监督学习无需标注数据，核心应用包括降维、聚类、特征学习：
- 求数据集的主分量（PCA）：无监督降维方法；
- 聚类：无监督的样本分组方法；
- 词袋的生成：通过无监督聚类（如 K-means）将特征量化为 “词袋”；
  道路分割通常需要标注数据（监督学习），因此不选②。
学科价值：是无标注数据场景下的核心分析方法，支撑数据探索、特征提取等任务。

3. 马氏距离的特性解析

答案：①平移不变性、②旋转不变性、④不受量纲影响的特点
考点定位：距离度量的特性，是样本相似性评估的核心考点；
核心解析：
马氏距离的定义为\(d(\boldsymbol{x},\boldsymbol{y}) = \sqrt{(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y})^T \Sigma^{-1} (\boldsymbol{x}-\boldsymbol{y})}\)（\(\Sigma\)为协方差矩阵），其特性包括：
- 平移不变性：平移样本不改变距离；
- 旋转不变性：旋转样本不改变距离；
- 不受量纲影响：通过协方差矩阵归一化了各维度的量纲差异；
  但马氏距离不具有尺度不变性（尺度缩放会改变协方差矩阵），因此不选③。
学科价值：是考虑特征相关性与量纲的合理距离度量，适用于特征维度存在相关性的样本相似性评估。

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建议考生结合真题及答案详解系统备考，重点掌握 “线性判别的原理”“机器学习方法的适用场景”“距离度量的特性” 三大能力，同时关注本学科前沿（如深度学习驱动的模式识别），提升学术表达与模式识别的研究能力。