北京理工大學(xué)《模式識(shí)別》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)北京理工大學(xué)

《模式識(shí)別》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、人工智能在氣象預(yù)測(cè)中的應(yīng)用具有挑戰(zhàn)性。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測(cè)未來幾天的天氣情況，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的步驟，哪一項(xiàng)是最重要的？（）A.對(duì)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，使其具有相同的量綱B.去除異常值和缺失值，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量C.對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，減少計(jì)算量D.隨機(jī)打亂數(shù)據(jù)的順序，增加數(shù)據(jù)的隨機(jī)性2、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的學(xué)習(xí)方式?？紤]一個(gè)場(chǎng)景，我們有大量未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸3、人工智能中的知識(shí)圖譜是一種用于整合和表示知識(shí)的結(jié)構(gòu)。假設(shè)我們要構(gòu)建一個(gè)關(guān)于歷史事件的知識(shí)圖譜，以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.知識(shí)圖譜只能表示簡(jiǎn)單的事實(shí)關(guān)系B.構(gòu)建知識(shí)圖譜不需要領(lǐng)域?qū)＜业膮⑴cC.可以通過知識(shí)圖譜進(jìn)行知識(shí)推理和查詢D.知識(shí)圖譜的更新和維護(hù)非常容易4、在人工智能的發(fā)展中，數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量對(duì)模型的性能有著重要影響。假設(shè)我們要訓(xùn)練一個(gè)用于預(yù)測(cè)股票價(jià)格的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)的說法，哪一項(xiàng)是正確的？（）A.越多的數(shù)據(jù)一定能帶來越好的模型性能B.數(shù)據(jù)中的噪聲和錯(cuò)誤對(duì)模型影響不大C.數(shù)據(jù)的分布和代表性比數(shù)量更重要D.不需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗5、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果，特別是在圖像識(shí)別和語音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述，不準(zhǔn)確的是（）A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題，如語義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定，就無法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化6、人工智能中的聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)旨在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練。假設(shè)多個(gè)機(jī)構(gòu)想要聯(lián)合訓(xùn)練一個(gè)人工智能模型，同時(shí)保護(hù)各自的數(shù)據(jù)隱私，以下關(guān)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，直接合并各機(jī)構(gòu)的模型參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練B.聯(lián)邦學(xué)習(xí)過程中不存在通信開銷和安全風(fēng)險(xiǎn)C.采用加密技術(shù)和模型參數(shù)交換的方式，聯(lián)邦學(xué)習(xí)能夠在保護(hù)數(shù)據(jù)隱私的前提下協(xié)同訓(xùn)練模型D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)只適用于小規(guī)模的數(shù)據(jù)和簡(jiǎn)單的模型，對(duì)于大規(guī)模和復(fù)雜的任務(wù)不適用7、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行藥物研發(fā)，例如預(yù)測(cè)藥物分子的活性和副作用，以下哪種技術(shù)和數(shù)據(jù)可能是重要的支撐？（）A.化學(xué)信息學(xué)和分子模擬B.生物醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)C.藥物臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)分析D.以上都是8、人工智能在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域有重要的應(yīng)用。假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關(guān)于自動(dòng)駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動(dòng)駕駛汽車的決策完全依賴于預(yù)先設(shè)定的規(guī)則和算法，不具備自主學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力B.復(fù)雜的交通環(huán)境和意外情況不會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策造成困難，因?yàn)槠渚哂型昝赖母兄皖A(yù)測(cè)能力C.自動(dòng)駕駛汽車在決策時(shí)需要綜合考慮多種因素，如交通規(guī)則、行人行為和車輛狀態(tài)等D.人類駕駛員的干預(yù)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的決策沒有任何幫助，反而可能導(dǎo)致系統(tǒng)混亂9、假設(shè)在一個(gè)智能工廠的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)，需要利用人工智能技術(shù)自動(dòng)檢測(cè)產(chǎn)品的缺陷，以下哪種圖像分析技術(shù)和模型可能會(huì)被采用？（）A.傳統(tǒng)的圖像處理算法B.基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)C.基于特征工程的分類模型D.以上都是10、假設(shè)在一個(gè)智能教育系統(tǒng)中，需要利用人工智能為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑和資源推薦。為了準(zhǔn)確評(píng)估學(xué)生的學(xué)習(xí)狀態(tài)和需求，以下哪種數(shù)據(jù)和方法可能是重要的？（）A.學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)和聚類分析B.知識(shí)掌握程度數(shù)據(jù)和回歸分析C.學(xué)習(xí)偏好數(shù)據(jù)和分類算法D.以上都是11、深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。假設(shè)要使用CNN對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類。以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.卷積層通過卷積操作提取圖像的局部特征B.池化層用于減少特征圖的尺寸，降低計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征C.隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，CNN的性能一定會(huì)不斷提高D.可以通過調(diào)整卷積核的大小、數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來優(yōu)化CNN的性能12、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一張醫(yī)學(xué)圖像中的腫瘤區(qū)域準(zhǔn)確分割出來，以下關(guān)于選擇分割算法的考慮，哪一項(xiàng)是最關(guān)鍵的？（）A.算法的計(jì)算復(fù)雜度，以確保能夠快速處理大量圖像B.算法在其他領(lǐng)域的應(yīng)用效果，而不是針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的特定性能C.算法是否能夠利用多模態(tài)的醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)，如CT、MRI等D.算法是否具有漂亮的可視化效果，而不是分割的準(zhǔn)確性13、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理中具有潛在應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn)，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財(cái)務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進(jìn)行信用評(píng)估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評(píng)估的準(zhǔn)確性C.人工智能評(píng)估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評(píng)估方法，無需人工審核D.為了保證評(píng)估的公正性和可靠性，需要對(duì)人工智能模型進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證14、人工智能在教育領(lǐng)域有潛在的應(yīng)用，例如個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。假設(shè)要為學(xué)生提供個(gè)性化的學(xué)習(xí)路徑，以下哪種數(shù)據(jù)對(duì)于系統(tǒng)的設(shè)計(jì)最為關(guān)鍵？（）A.學(xué)生的考試成績(jī)B.學(xué)生的學(xué)習(xí)時(shí)間C.學(xué)生的學(xué)習(xí)風(fēng)格和偏好D.學(xué)校的課程設(shè)置15、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測(cè)環(huán)節(jié)具有應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一個(gè)工廠要利用人工智能檢測(cè)產(chǎn)品缺陷，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.通過圖像分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，自動(dòng)識(shí)別產(chǎn)品表面的缺陷B.可以對(duì)大量的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，不斷提高缺陷檢測(cè)的準(zhǔn)確率C.人工智能檢測(cè)系統(tǒng)能夠完全取代人工檢測(cè)，不需要人工復(fù)檢D.結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型和傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)，提高檢測(cè)的可靠性16、在人工智能的情感分析任務(wù)中，假設(shè)要分析一段文本所表達(dá)的情感傾向，以下關(guān)于情感分析方法的描述，正確的是：（）A.基于詞典的情感分析方法簡(jiǎn)單直觀，但準(zhǔn)確性較低，容易受到語境影響B(tài).基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析方法需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，且模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)C.深度學(xué)習(xí)的情感分析模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的特征，無需人工設(shè)計(jì)特征D.以上方法在情感分析任務(wù)中都有各自的優(yōu)勢(shì)和局限性17、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種創(chuàng)新的模型架構(gòu)。以下關(guān)于GAN的說法，不正確的是（）A.GAN由生成器和判別器組成，通過兩者之間的對(duì)抗訓(xùn)練來生成逼真的數(shù)據(jù)B.GAN在圖像生成、文本生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等領(lǐng)域取得了顯著的成果C.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定，容易收斂到最優(yōu)解D.GAN的應(yīng)用存在一些潛在的問題，如模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定等18、在人工智能的發(fā)展過程中，倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。以下關(guān)于人工智能倫理問題的描述，不正確的是（）A.人工智能可能導(dǎo)致就業(yè)結(jié)構(gòu)的變化，一些工作可能被自動(dòng)化取代，從而引發(fā)社會(huì)就業(yè)問題B.人工智能在決策過程中可能存在偏見和不公平，例如在信用評(píng)估、招聘等領(lǐng)域C.隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個(gè)人隱私保護(hù)面臨更大的挑戰(zhàn)，因?yàn)榇罅康臄?shù)據(jù)被收集和分析D.人工智能倫理問題不重要，技術(shù)的發(fā)展應(yīng)該優(yōu)先于倫理和社會(huì)問題的考慮19、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用包括風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、欺詐檢測(cè)等。假設(shè)一家銀行要利用人工智能進(jìn)行客戶信用評(píng)估。以下關(guān)于人工智能在金融領(lǐng)域應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.可以通過分析客戶的交易記錄、信用歷史等多維度數(shù)據(jù)來評(píng)估信用風(fēng)險(xiǎn)B.人工智能模型能夠自適應(yīng)地學(xué)習(xí)和更新，以適應(yīng)不斷變化的金融市場(chǎng)環(huán)境C.人工智能的決策結(jié)果完全可靠，不需要人類專家的監(jiān)督和審核D.可以幫助金融機(jī)構(gòu)降低成本，提高風(fēng)險(xiǎn)控制的準(zhǔn)確性和效率20、人工智能在物流配送中的路徑規(guī)劃方面具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要為快遞配送車輛規(guī)劃最優(yōu)路徑，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.考慮交通狀況、貨物重量和配送時(shí)間等因素，優(yōu)化路徑選擇B.利用啟發(fā)式算法可以在較短時(shí)間內(nèi)找到近似最優(yōu)的配送路徑C.人工智能規(guī)劃的路徑一定是最短的，不會(huì)受到任何突發(fā)情況的影響D.實(shí)時(shí)更新路況信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整配送路徑，提高配送效率二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）說明人工智能在社會(huì)輿論監(jiān)測(cè)和引導(dǎo)中的方法。2、（本題5分）簡(jiǎn)述數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)在解決過擬合中的作用。3、（本題5分）說明文本分類的方法和技術(shù)。三、案例分析題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能市場(chǎng)趨勢(shì)分析系統(tǒng)，討論其如何預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求和競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。2、（本題5分）考察一個(gè)基于人工智能的智能安防系統(tǒng)，討論其在視頻監(jiān)控中的人物識(shí)別、行為分析和預(yù)警功能。3、（本題5分）分析一個(gè)使用人工智能進(jìn)行圖像識(shí)別的案例，討論其技術(shù)實(shí)現(xiàn)、應(yīng)用場(chǎng)景和可能的挑戰(zhàn)。4、（本題5分）以某智能皮影戲表演優(yōu)化系統(tǒng)為例，探討人