Reconhecimento de Padrões

    Exercícios:    

	1.1 ii)
	1.2 ii)
	1.3
	1.4
	1.5 ii)
	1.5 iii)

do livro  "Reconhecimento de Padrões: Métodos Estatísticos e Neuronais", Jorge Salvador Marques, IST PRESS, 1999.

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2ª Série:

    Exercícios:    

	1.6 ii)
	2.1
	2.4

do livro  "Reconhecimento de Padrões: Métodos Estatísticos e Neuronais", Jorge Salvador Marques, IST PRESS, 1999.

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3ª Série:

    Exercícios:    

	2.8
	2.9 (relativo a resolução de 2.1 com classificador de Bayes)
	2.16

do livro  "Reconhecimento de Padrões: Métodos Estatísticos e Neuronais", Jorge Salvador Marques, IST PRESS, 1999.

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4ª Série:

    Exercícios:    

	3.5
	3.9
	3.10

do livro  "Reconhecimento de Padrões: Métodos Estatísticos e Neuronais", Jorge Salvador Marques, IST PRESS, 1999.

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5ª Série:

    Exercícios:    

	4.6
	4.7
	4.8
	4.9

do livro  "Reconhecimento de Padrões: Métodos Estatísticos e Neuronais", Jorge Salvador Marques, IST PRESS, 1999.

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6ª Série:

   

 1.      Seja a linguagem L={aⁿb | n=1,2, …}.  Defina três gramáticas distintas que geram esta linguagem.

  

2.      Considere a gramática estocástica independente do contexto G=(V_N, V_T, R, s), V_N V_N ={A, s },  V_T ={a,b,c}.

R:

1.0:  s -> cAA
0.2: A -> aA	0.5: A -> abA	0.1:  A -> a	0.2:  A -> ab

(a)    Determine a linguagem gerada por esta gramática, L(G).

(b)   Determine a probabilidade da frase x=c(ab)³ de acordo com esta gramática, indicando a sequência de derivação associada. Indique a derivação de máxima probabilidade

 

3.      Seja o conjunto de amostras positivas S+={bbaab, caab, bbab, cab, bbb, cb}.

Infira uma gramática para representar esta linguagem pelos seguintes métodos:

i) Gramática canónica

ii) canónica derivativa

ii) k-tails (k=2)

 Represente gráficamente as gramáticas inferidas.

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