徐州幼兒師范高等專科學?！赌Ｊ阶R別技術(shù)》2023-2024學年第一學期期末試卷

站名：站名：年級專業(yè)：姓名：學號：凡年級專業(yè)、姓名、學號錯寫、漏寫或字跡不清者，成績按零分記?！堋狻€…………第1頁，共1頁徐州幼兒師范高等?？茖W校

《模式識別技術(shù)》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15個小題，每小題2分，共30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、強化學習在機器人控制中發(fā)揮著重要作用。假設(shè)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(guān)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(diào)整自己的行為策略B.設(shè)計合理的獎勵函數(shù)對于機器人的學習效果至關(guān)重要C.強化學習可以使機器人快速適應(yīng)新的環(huán)境和任務(wù)，無需重新訓練D.機器人在學習過程中可能會經(jīng)歷多次失敗，但通過不斷嘗試最終能夠?qū)W會行走2、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用可以幫助提高農(nóng)作物產(chǎn)量和質(zhì)量。假設(shè)要開發(fā)一個能夠監(jiān)測農(nóng)作物病蟲害的系統(tǒng)，以下關(guān)于數(shù)據(jù)采集的方式，哪一項是最有效的？（）A.依靠農(nóng)民的人工觀察和報告，將信息輸入系統(tǒng)B.使用無人機搭載的圖像傳感器，定期拍攝農(nóng)田圖像C.僅在農(nóng)作物出現(xiàn)明顯病蟲害癥狀時進行數(shù)據(jù)采集D.隨機選擇農(nóng)田的部分區(qū)域進行數(shù)據(jù)采集，以節(jié)省成本3、當利用人工智能進行音樂創(chuàng)作，生成具有創(chuàng)新性和藝術(shù)價值的音樂作品，以下哪種方法和技術(shù)可能會被運用？（）A.基于模板的生成B.基于風格遷移C.基于生成模型D.以上都是4、人工智能中的預訓練語言模型，如GPT-3，具有很強的語言理解和生成能力。假設(shè)要將這樣的預訓練模型應(yīng)用于特定的任務(wù)，以下關(guān)于模型應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.可以直接在預訓練模型上進行微調(diào)，就能適應(yīng)新的任務(wù)，無需額外的訓練數(shù)據(jù)B.預訓練模型的參數(shù)固定，不能根據(jù)任務(wù)需求進行調(diào)整和優(yōu)化C.預訓練模型的語言生成能力很強，但在特定領(lǐng)域的專業(yè)知識上可能存在不足D.預訓練模型在所有自然語言處理任務(wù)中都能取得最優(yōu)的效果5、可解釋性是人工智能模型面臨的一個重要問題。以下關(guān)于人工智能模型可解釋性的敘述，不正確的是（）A.模型的可解釋性有助于用戶理解模型的決策過程和結(jié)果，增強信任B.一些復雜的深度學習模型，如深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的可解釋性，可以采用特征重要性分析、可視化等方法D.可解釋性對于所有的人工智能應(yīng)用都是同等重要的，不存在優(yōu)先級的差異6、在人工智能的語音合成領(lǐng)域，假設(shè)要生成自然流暢、富有情感的語音，以下關(guān)于語音合成技術(shù)的描述，正確的是：（）A.參數(shù)合成方法能夠靈活控制語音的特征，但音質(zhì)相對較差B.拼接合成方法生成的語音自然度高，但需要大量的語音庫支持C.深度學習的語音合成模型可以同時實現(xiàn)高質(zhì)量和高自然度的語音生成D.語音合成的情感表達只能通過調(diào)整語音的音調(diào)來實現(xiàn)7、人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的精準種植方面有潛在應(yīng)用。假設(shè)利用人工智能監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準確的？（）A.通過圖像識別和傳感器數(shù)據(jù)，實時獲取農(nóng)作物的生長參數(shù)B.基于數(shù)據(jù)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(nóng)作物的種植和管理，無需人工干預D.結(jié)合氣象數(shù)據(jù)優(yōu)化灌溉和施肥方案，提高資源利用效率8、機器學習是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學習是一種常見的學習方式。以下關(guān)于監(jiān)督學習的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學習需要有標記的訓練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學習算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學習的目標是通過學習訓練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準確的預測或分類D.監(jiān)督學習只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理9、在人工智能的圖像生成任務(wù)中，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）表現(xiàn)出色。假設(shè)要生成逼真的人物肖像，以下哪個因素對于生成效果的影響最為關(guān)鍵？（）A.判別器的精度B.生成器的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和多樣性D.優(yōu)化算法的選擇10、在人工智能的決策樹算法中，當進行特征選擇來構(gòu)建決策樹時，以下哪種特征選擇標準通常能夠產(chǎn)生更優(yōu)的決策樹？（）A.信息增益B.基尼系數(shù)C.隨機選擇特征D.選擇特征數(shù)量最多的特征11、在人工智能的音頻處理中，語音增強是一項重要任務(wù)。假設(shè)要提高在嘈雜環(huán)境中錄制的語音的清晰度，以下關(guān)于語音增強技術(shù)的描述，正確的是：（）A.簡單的濾波方法就能夠完全去除噪聲，恢復清晰的語音B.語音增強技術(shù)只對特定類型的噪聲有效，對復雜的噪聲環(huán)境無能為力C.結(jié)合深度學習算法和聲學模型，可以更有效地從噪聲中提取有用的語音信息D.語音增強的效果不受原始語音質(zhì)量和噪聲強度的影響12、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，為了確保車輛在各種路況和天氣條件下的安全行駛，需要綜合考慮多個傳感器的數(shù)據(jù)進行決策。以下哪種傳感器的數(shù)據(jù)融合方法可能是關(guān)鍵的技術(shù)挑戰(zhàn)？（）A.基于卡爾曼濾波B.基于深度學習C.基于貝葉斯估計D.以上都是13、在人工智能的圖像分割任務(wù)中，假設(shè)要將一幅圖像中的不同物體準確地分割出來，以下關(guān)于圖像分割方法的描述，正確的是：（）A.基于閾值的圖像分割方法簡單快速，但對復雜圖像的效果不佳B.基于區(qū)域的圖像分割方法能夠處理具有相似特征的區(qū)域，但容易出現(xiàn)過度分割C.基于邊緣檢測的圖像分割方法能夠準確地找到物體的邊緣，但對噪聲敏感D.以上圖像分割方法各有優(yōu)缺點，常常結(jié)合使用以提高分割效果14、人工智能中的聚類算法用于將數(shù)據(jù)分組為不同的簇。假設(shè)要對一組客戶數(shù)據(jù)進行聚類分析。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準確的？（）A.K-Means算法是一種常見的聚類算法，需要事先指定簇的數(shù)量B.聚類算法可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，幫助進行市場細分等應(yīng)用C.不同的聚類算法在不同的數(shù)據(jù)分布和場景下表現(xiàn)各異，需要根據(jù)實際情況選擇D.聚類結(jié)果是唯一確定的，不受算法參數(shù)和初始值的影響15、在人工智能的強化學習中，假設(shè)智能體在探索環(huán)境時面臨高風險的動作選擇，以下哪種策略能夠平衡探索和利用，以實現(xiàn)更好的學習效果？（）A.ε-貪心策略，以一定概率隨機選擇動作B.始終選擇最優(yōu)動作，不進行探索C.隨機選擇動作，不考慮之前的經(jīng)驗D.只在初始階段進行探索，之后完全利用二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）說明腦機接口與人工智能的結(jié)合前景。2、（本題5分）簡述人工智能在促進區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展和城鄉(xiāng)一體化中的作用。3、（本題5分）解釋人工智能在智能績效指標制定中的方法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用Python和Keras框架，構(gòu)建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）模型，用于對MNIST手寫數(shù)字數(shù)據(jù)集進行識別。設(shè)計合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括卷積層、池化層和全連接層，并對模型進行訓練和測試。2、（本題5分）運用Python的PyTorch框架，搭建一個基于注意力機制的圖像分類模型，能夠處理多標簽圖像分類任務(wù)。3、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對工業(yè)生產(chǎn)線上的產(chǎn)品缺陷檢測，如表面劃痕、尺寸偏差等。對產(chǎn)品圖像進行實時處理和分析，及時發(fā)現(xiàn)缺陷產(chǎn)品，評估檢測系統(tǒng)的準確率和檢測速度。4、（本題5分）使用OpenCV和深度學習模型，實現(xiàn)對人臉表情的識別。分析不同表情的特征和識別準確率。5、（本題5分）利用Python中的OpenCV庫，實現(xiàn)對視頻中的目標行為分析，例如判斷目標是靜止、移動還是有特定