柳州鐵道職業(yè)技術學院《數據挖掘》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁柳州鐵道職業(yè)技術學院

《數據挖掘》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共25個小題，每小題1分，共25分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、自動駕駛是人工智能的一個具有挑戰(zhàn)性的應用領域。以下關于自動駕駛的描述，不正確的是（）A.自動駕駛分為不同的級別，從輔助駕駛到完全自動駕駛B.自動駕駛需要依靠傳感器、計算機視覺和決策算法等技術的協(xié)同工作C.目前的自動駕駛技術已經非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運行D.自動駕駛面臨著法律、道德和技術等多方面的挑戰(zhàn)和問題2、假設要開發(fā)一個能夠在虛擬環(huán)境中進行自主探索和學習的人工智能體，例如在游戲中不斷提升能力，以下哪種學習機制和策略可能是關鍵的？（）A.無監(jiān)督學習B.有監(jiān)督學習C.強化學習D.以上都是3、人工智能在金融欺詐檢測中的應用能夠提高防范能力。假設一個金融機構要利用人工智能檢測欺詐行為，以下關于其應用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析交易數據中的異常模式和行為特征，識別潛在的欺詐B.實時監(jiān)測和預警，及時采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生，無需其他防范手段D.結合規(guī)則引擎和機器學習算法，提高檢測的準確性和適應性4、人工智能中的遷移學習方法可以提高模型的泛化能力。假設要將一個在大規(guī)模圖像數據集上訓練好的模型應用于特定領域的圖像識別任務，以下關于遷移學習的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以將預訓練模型的參數作為初始值，在新數據上進行微調B.能夠利用已有的知識和特征，減少在新任務上的數據標注和訓練時間C.遷移學習在任何情況下都能顯著提高新任務的模型性能D.需要根據新任務的特點選擇合適的預訓練模型和遷移策略5、在人工智能的語音處理領域，語音合成技術旨在生成自然流暢的人類語音。假設要開發(fā)一個能夠為有聲讀物生成逼真語音的系統(tǒng)，需要考慮語音的韻律、語調等因素。以下哪種語音合成方法在生成高質量、富有表現力的語音方面表現更為突出？（）A.拼接式語音合成B.參數式語音合成C.基于深度學習的端到端語音合成D.基于規(guī)則的語音合成6、人工智能在農業(yè)領域的精準種植方面有潛在應用。假設利用人工智能監(jiān)測農作物的生長狀況，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數據，實時獲取農作物的生長參數B.基于數據分析預測病蟲害的發(fā)生，及時采取防治措施C.人工智能可以完全自主地進行農作物的種植和管理，無需人工干預D.結合氣象數據優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率7、深度學習在圖像識別領域取得了顯著的成果。假設我們正在訓練一個深度神經網絡來識別不同種類的動物。如果訓練數據中某些動物類別的樣本數量過少，可能會導致什么問題？（）A.模型過擬合B.模型欠擬合C.訓練速度加快D.模型的準確率提高8、人工智能中的語音識別技術正在改變人們與計算機的交互方式。假設要開發(fā)一個能夠準確識別不同口音和語速的語音識別系統(tǒng)。以下關于語音識別的描述，哪一項是不準確的？（）A.特征提取是語音識別中的關鍵步驟，用于將語音信號轉換為可處理的特征向量B.聲學模型和語言模型共同作用，提高語音識別的準確率C.語音識別系統(tǒng)對于背景噪音和多人同時說話的場景能夠輕松應對，不受任何影響D.不斷增加訓練數據的多樣性和規(guī)模，可以改善語音識別系統(tǒng)在復雜場景下的性能9、在人工智能的優(yōu)化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發(fā)現模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優(yōu)化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優(yōu)解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用10、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）在圖像生成和數據增強等方面表現出色。假設要使用GAN生成逼真的人臉圖像，以下關于GAN的描述，正確的是：（）A.GAN的訓練過程非常穩(wěn)定，不會出現模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡，只要其中一個強大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對抗訓練，學習到真實數據的分布，從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成，不能應用于其他領域的數據生成11、在人工智能的發(fā)展過程中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個深度學習模型在醫(yī)療診斷中做出了關鍵決策，但無法解釋其決策的依據。這可能會帶來哪些潛在的風險？（）A.醫(yī)生可能無法信任模型的結果B.模型的準確率可能會下降C.模型的訓練時間可能會增加D.模型的復雜度可能會降低12、在一個利用人工智能進行供應鏈優(yōu)化的項目中，例如預測需求、優(yōu)化庫存管理和物流路徑規(guī)劃，以下哪種能力是人工智能系統(tǒng)需要具備的關鍵特性？（）A.大規(guī)模數據處理能力B.動態(tài)適應能力C.全局優(yōu)化能力D.以上都是13、人工智能在金融風險預測中具有應用潛力。假設要預測股票市場的波動，以下哪種數據來源可能對預測結果的準確性提升幫助最??？（）A.公司的財務報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數據D.宏觀經濟指標14、人工智能中的知識表示和推理是實現智能系統(tǒng)的基礎。假設要構建一個醫(yī)療診斷專家系統(tǒng)，能夠根據患者的癥狀、檢查結果等信息進行推理和診斷。以下哪種知識表示方法最適合用于表示復雜的醫(yī)學知識和推理規(guī)則，并且便于系統(tǒng)的更新和維護？（）A.產生式規(guī)則B.語義網絡C.框架表示D.一階謂詞邏輯15、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設一個醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關于模型可解釋性的描述，哪一項是不準確的？（）A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據，增加信任度B.一些復雜的深度學習模型由于其內部運作的復雜性，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能，可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對于所有類型的人工智能應用都是同等重要的，沒有優(yōu)先級之分16、在人工智能的文本分類任務中，假設要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經濟、體育等。以下關于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結構特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內容17、人工智能中的強化學習可以應用于機器人控制。假設一個機器人需要通過強化學習學會在復雜環(huán)境中行走和避障，以下關于機器人強化學習的描述，正確的是：（）A.機器人可以在沒有任何先驗知識的情況下，通過隨機探索快速學會有效的行走和避障策略B.強化學習中的獎勵設置對機器人的學習效果沒有關鍵影響，只要有獎勵就行C.結合機器人的物理模型和環(huán)境模型，可以為強化學習提供更好的先驗知識，加速學習過程D.機器人的強化學習只適用于簡單的環(huán)境，對于復雜多變的真實環(huán)境無法應用18、人工智能在工業(yè)生產中的質量檢測方面有廣泛應用。假設要開發(fā)一個能夠檢測產品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產品圖像B.對圖像進行預處理，如歸一化和標準化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正19、人工智能中的強化學習算法可以分為基于值函數的方法和基于策略的方法。以下關于這兩種方法的描述，不正確的是（）A.基于值函數的方法通過估計狀態(tài)值或動作值來選擇最優(yōu)動作B.基于策略的方法直接學習策略函數，輸出動作的概率分布C.基于值函數的方法和基于策略的方法不能結合使用，只能選擇其一D.這兩種方法各有優(yōu)缺點，在不同的應用場景中表現不同20、強化學習在機器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設一個機器人需要學習在復雜環(huán)境中行走而不摔倒，以下關于強化學習在該場景中的描述，哪一項是不正確的？（）A.機器人通過與環(huán)境的交互獲得獎勵或懲罰，從而調整自己的行為策略B.設計合理的獎勵函數對于機器人的學習效果至關重要C.強化學習可以使機器人快速適應新的環(huán)境和任務，無需重新訓練D.機器人在學習過程中可能會經歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠學會行走21、在人工智能的發(fā)展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設一個用于信用評估的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預測結果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分22、人工智能在物流領域的應用能夠提高物流效率和服務質量。以下關于人工智能在物流應用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規(guī)劃算法優(yōu)化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術實現貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領域的應用面臨數據安全和隱私保護等挑戰(zhàn)D.物流領域對人工智能技術的需求不高，傳統(tǒng)的管理方法已經足夠滿足需求23、在人工智能的音樂創(chuàng)作領域，計算機可以生成音樂作品。假設我們要利用人工智能創(chuàng)作一首流行歌曲，以下關于人工智能音樂創(chuàng)作的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以模仿特定音樂風格和作曲家的特點B.能夠完全替代人類音樂家的創(chuàng)作靈感C.需要大量的音樂數據進行訓練D.生成的音樂可能缺乏情感和藝術表達24、人工智能在自動駕駛領域有重要的應用。假設一輛自動駕駛汽車在行駛過程中需要做出決策，以下關于自動駕駛中的人工智能決策的描述，正確的是：（）A.自動駕駛汽車的決策完全依賴于預先設定的規(guī)則和算法，不具備自主學習和適應能力B.復雜的交通環(huán)境和意外情況不會對自動駕駛汽車的決策造成困難，因為其具有完美的感知和預測能力C.自動駕駛汽車在決策時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.人類駕駛員的干預對自動駕駛汽車的決策沒有任何幫助，反而可能導致系統(tǒng)混亂25、在人工智能的倫理原則中，“公平性”是一個重要的考量因素。假設一個人工智能招聘系統(tǒng)對不同性別、種族的候選人給出了不同的評價結果。以下關于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數據進行預處理，消除可能導致偏差的因素B.定期審查和更新模型，以確保其公平性C.故意引入偏差，以平衡不同群體之間的差異D.建立公平性評估指標，對模型進行監(jiān)測和改進二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習的概念。2、（本題5分）說明人工智能在產品研發(fā)和創(chuàng)新管理中的貢獻。3、（本題5分）談談人工智能的可解釋性和透明度。4、（本題5分）解釋人工智能在智能市場趨勢分析中的作用。三、案例分析題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）研究一個利用人工智能進行傳統(tǒng)民間藝術品牌形象塑造的案例，分析其品牌定位和傳播效果。2、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能攝影設備選擇與預算規(guī)劃系統(tǒng)，探討其如何選擇攝影設備并規(guī)劃預算。3、（本題5分）分析一個利用人工智能進行智能攝影比賽作品篩選系統(tǒng)，探討其如何從大量參賽作品中篩選出優(yōu)秀作品。4、（本題5分）研究一個使用人工智能的智能游戲作弊檢測系統(tǒng)，分析其如何識別游戲中的作弊行為。5、（本題5分）研究一個基于人工智能的魔術道具創(chuàng)新設計系統(tǒng)，分析其創(chuàng)意和實用性。四、操作題（本大題共3個小題，共30分)1、（本題10分）在PyTorch中，構建一個基于