移动通信是现代通信技术的重要组成部分，其关键特点在于至少有一方处于移动状态，并通过无线方式进行信息的传播和交换。在移动通信领域，存在着多种技术概念和实际操作方法。以下是一些核心知识点： 1. 名词解释题中所提到的越区切换技术，是移动通信中保证通话连续性的重要手段，它能够在移动体从一个通信小区移动到另一个小区时，平滑过渡信道和小区而不产生中断。 2. 信道编码在移动通信中扮演着至关重要的角色，主要通过纠错编码和检错编码等手段，确保在噪声和干扰较多的信道中，数字信号能够被正确接收。 3. 阴影衰落是移动通信中由于建筑物等障碍物造成信号强度下降的现象，这种衰落通常变化缓慢，有别于其他如多径效应等突发性衰落。 4. 双工通信与单工通信不同，它允许通信双方同时进行收发信息，类似于市内电话的全双工模式，无需切换开关。 5. 移动通信系统的分类多种多样，按照传递信号的不同可以分为模拟和数字信号系统；按照多址接入方式分为频分多址（FDMA）、时分多址（TDMA）、码分多址（CDMA）等；工作方式上可以是单工、双工或半双工。 6. 在移动通信中，为了应对有限的频率资源和用户增长的矛盾，采用了小区分裂和频率复用技术，以提高频谱使用效率。 7. 移动通信系统中的噪声主要包括内部噪声和外部噪声，其中外部噪声又可细分为自然噪声和人为噪声。 8. 无线电波的传播方式不同，会导致直射波、反射波、折射波、散射波和绕射波等现象，而多径效应是指信号在传播中受到的衰落和延时干扰。 9. 分集接收技术是提高移动通信质量的重要手段，常见的分集方式包括空间分集、频率分集和时间分集。 10. 移动通信系统的发展方向是数字化、智能化、宽带化、全球化和个人通信。 11. 移动通信系统中的干扰类型繁多，包括邻道干扰、同频干扰、互调干扰和多址干扰等。 12. 按服务范围和服务对象，移动通信系统又可分为专用移动网和公用移动网。 13. 移动通信系统基本功能包括越区切换、漫游功能和位置管理。 14. 移动通信中顾客终端主要是车载台、手机和对讲机，它们在功率大小和无线构造上存在差异。 15. 跳频技术和直接序列扩频技术是扩频系统中提高抗干扰能力的两种技术。 16. 移动通信系统的容量规划涉及多个方面，包括信道分配、小区设计、频谱利用等，以确保通信的畅通无阻。 17. 在移动通信系统中，位置更新是由移动台发起的，移动互换中心（MSC）负责位置登记和跟踪，确保通信的连贯性。 18. 无线通信电波在传播过程中，接受端信号会受到衰落和时延干扰。 19. 3G技术是第三代移动通信技术的简称，包括了CDMA2000、WCDMA和TD-SCDMA等不同标准。 20. 在移动通信系统中，不同技术标准的移动台终端，如GSM手机和CDMA手机，在设计上存在差异，包括使用的频带宽度和技术参数等。 21. 移动通信系统中的RAKE接收机是一种可以处理多径信号的接收器，它能够利用多径效应中的信号成分，增强接收信号的强度。 以上知识点涵盖了移动通信期末复习资料中出现的名词解释题、填空题、判断题、选择题的关键内容，对移动通信技术的核心概念和应用方法进行了全面的介绍。

一．选择题 1. 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是数据预处理的任务 A、频繁模式挖掘 B、分类和预测 C、数据预处理 D、数据流挖掘 2. 以下属于关联分析的是 A. CPU性能分析 B. 购物篮分析 C. 自动判断鸢尾花类别 D. 股票趋势建模 3. 下面哪个不属于数据的属性类型 A. 标称 B. 序数 C. 区间 D. 相异 4. 在图集合中发现一组公共子结构，这样的任务称为 频繁子图挖掘 5. 以下关于决策树的说法哪项是错误的： A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响 B. 子树可能在决策树中重复多次 C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感（错误的） D. 寻找最佳决策树是NP完全问题 6. 决策树中不包含以下哪种节点 A. 根结点（root node） B. 内部结点(internal node) C. 外部结点(external node) D. 叶结点(leaf node) 7. 关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是 A. K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对 ### 数据挖掘期末题知识点解析 #### 一、选择题知识点解析 **1. 数据预处理的任务** - **知识点**: 数据预处理是数据挖掘过程中的重要步骤之一，它涉及多种技术来清洗、转换和规范化原始数据，使其更适合进一步的分析。 - **详细解析**: 数据预处理主要包括以下几个方面： - **数据集成**: 将来自多个源的数据合并到一起，这通常涉及到解决数据冲突的问题。 - **数据变换**: 对数据进行转换，如标准化、归一化等，以便于后续的分析处理。 - **维度规约**: 减少数据集的维度，即减少属性数量，这可以通过选择重要的属性或构建新属性来实现。 - **数值规约**: 减少数据的体积，同时尽可能保持其完整性，例如通过采样、离散化等方式。 **2. 关联分析** - **知识点**: 关联分析是一种发现数据集中变量之间关系的数据挖掘技术。 - **详细解析**: 在给定的选择中，“购物篮分析”是典型的关联分析应用案例。购物篮分析主要用于市场篮子分析，比如找出哪些商品经常一起被购买。 - **CPU性能分析**: 不属于关联分析，它是性能监控的一种。 - **自动判断鸢尾花类别**: 属于分类任务，而不是关联分析。 - **股票趋势建模**: 属于时间序列分析或预测建模，不是关联分析。 **3. 数据的属性类型** - **知识点**: 数据属性类型主要分为标称、序数、区间和比率四种。 - **详细解析**: “相异”不属于数据的属性类型。正确的数据属性类型包括： - **标称**: 无序且不可量化，如颜色、性别等。 - **序数**: 有序但间隔不一定相等，如等级、评分等。 - **区间**: 有序且间隔相等，但没有绝对零点，如温度。 - **比率**: 有序且有绝对零点，如身高、重量等。 **4. 频繁子图挖掘** - **知识点**: 频繁子图挖掘是从图数据集中发现出现频率较高的子图的过程。 - **详细解析**: 频繁子图挖掘是一种特殊的子结构挖掘方法，主要用于生物信息学等领域中的蛋白质结构分析等。 **5. 决策树** - **知识点**: 决策树是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。 - **详细解析**: - **冗余属性**: 实际上，冗余属性可能会影响决策树的准确率，尤其是当这些属性被用于分割时。 - **子树重复**: 在决策树中，相同的子树确实可以重复出现。 - **噪声敏感性**: 决策树算法对于噪声数据相对较为鲁棒，并非非常敏感。 - **寻找最佳决策树**: 确实是一个NP完全问题，意味着随着数据规模的增长，找到最优解的时间复杂度会呈指数增长。 **6. 决策树中的节点类型** - **知识点**: 决策树的基本组成部分包括根节点、内部节点和叶节点。 - **详细解析**: “外部节点”不属于决策树中的节点类型。 - **根节点**: 树的顶部节点，代表整个数据集。 - **内部节点**: 表示特征测试。 - **叶节点**: 树的末端节点，表示类别预测结果。 **7. K均值与DBSCAN的比较** - **知识点**: K均值是一种基于原型的聚类算法，而DBSCAN是一种基于密度的聚类算法。 - **详细解析**: - **K均值与DBSCAN的区别**: K均值倾向于将数据点聚类成紧凑的圆形或椭圆形状的簇，而DBSCAN可以处理任意形状的簇。 - **噪声处理**: K均值并不直接处理噪声数据，而是将其分配给最近的簇；DBSCAN则可以明确标识出噪声数据点。 #### 二、填空题知识点解析 **1. 有损数据压缩方法** - **知识点**: 数据压缩技术旨在减少存储和传输数据所需的资源。 - **详细解析**: 两种流行的有损数据压缩方法是小波变换和主成分分析(PCA)。 - **小波变换**: 一种信号处理技术，适用于图像和音频数据压缩。 - **主成分分析**: 一种降维技术，常用于图像压缩等领域。 **2. 决策树的特点** - **知识点**: 决策树具有较好的健壮性，能够处理不完整和含噪声的数据。 - **详细解析**: 决策树算法能够处理不完整的数据，并且对噪声数据有一定的容忍能力。 **3. 数理统计方法** - **知识点**: 参数估计和假设检验是统计学中的基本方法。 - **详细解析**: 参数估计用于根据样本数据推断总体参数，而假设检验则用于验证某个假设是否成立。 **4. 模糊数学的起源** - **知识点**: 模糊数学是一门研究模糊概念和模糊逻辑的学科。 - **详细解析**: 模糊数学由扎德(Zadeh)等人于1965年提出，主要应用于控制论、人工智能等领域。 **5. 协同过滤算法** - **知识点**: 协同过滤是推荐系统中最常用的技术之一。 - **详细解析**: 协同过滤分为基于记忆的协同过滤和基于模型的协同过滤。 - **基于记忆的协同过滤**: 依赖用户历史行为数据，如评分记录等。 - **基于模型的协同过滤**: 使用机器学习模型来预测用户的喜好。 **6. 维归约技术** - **知识点**: 维归约是减少数据集维度的一种方法。 - **详细解析**: 主成分分析(PCA)和奇异值分解(SVD)都是常用的线性代数技术，用于数据降维。 **7. 分类模型误差** - **知识点**: 分类模型的误差可以分为训练误差和泛化误差。 - **详细解析**: 训练误差指的是模型在训练数据上的误差，而泛化误差则是模型在未见过的新数据上的表现。 **8. 先验原理的应用** - **知识点**: 先验原理是频繁项集挖掘中的一个重要概念。 - **详细解析**: 先验原理指出，如果一个项集是频繁的，则它的所有子集也是频繁的。这一原理有助于减少频繁项集产生时需要考虑的候选集数量。 **9. 预测建模任务** - **知识点**: 数据挖掘中的预测建模任务主要包括分类和回归。 - **详细解析**: 分类任务是预测数据点属于哪个类别，而回归任务则是预测连续值的结果。 **10. 聚类分析定义** - **知识点**: 聚类分析是一种探索性数据分析技术。 - **详细解析**: 聚类分析旨在将相似的数据点分组在一起形成簇或类，这些簇内的数据点比簇间的更加相似。 #### 三、简答题知识点解析 **1. 属性子集选择** - **知识点**: 属性子集选择是在数据预处理阶段通过删除不相关或冗余的属性来减少数据集的维度。 - **详细解析**: - **目的**: 提高模型的解释性和效率，减少计算成本。 - **方法**: 包括过滤(Filter)、包裹(Wrapping)和嵌入(Embedding)等方法。 - **过滤**: 评估属性的重要性而不考虑特定的机器学习算法。 - **包裹**: 通过特定的学习算法评估属性子集的好坏。 - **嵌入**: 在构建预测模型的过程中直接评估特征的重要性。 以上知识点涵盖了数据挖掘领域中的核心概念和技术，有助于理解数据挖掘的基本原理和实践应用。

940期末题汇总（皮纹纸（蓝色）带字，第一页为封面字装订，A4双面黑白）

Linux期末题.docx

写在前面：1.答案里说的课本指的是由四川大学数学学院编写的《线性代数》（中国人民大学出版社）。2.仅供内部参考使用，请勿将此文档上传到百度文库以及其同类网站上。

北邮信息论+微机原理期中期末题 需要自取

往年期末题

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包含c语言与数据结构期末题（备考时自己用的），共5个文件。

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