哈爾濱體育學(xué)院《模式識別基礎(chǔ)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁哈爾濱體育學(xué)院《模式識別基礎(chǔ)》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共30個小題，每小題1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、人工智能在金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用逐漸增多。假設(shè)要利用人工智能模型預(yù)測市場風(fēng)險，以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的選擇，哪一項是最重要的？（）A.準(zhǔn)確率，即模型正確預(yù)測的比例B.召回率，即模型正確識別出風(fēng)險的比例C.F1值，綜合考慮準(zhǔn)確率和召回率D.均方誤差，衡量模型預(yù)測值與實際值之間的差異2、在人工智能的模型評估中，假設(shè)已經(jīng)有了訓(xùn)練集、驗證集和測試集。以下關(guān)于使用這些數(shù)據(jù)集的方法，哪一項是不正確的？（）A.在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，在驗證集上調(diào)整超參數(shù)，在測試集上評估最終模型的性能B.將訓(xùn)練集、驗證集和測試集混合在一起進(jìn)行訓(xùn)練，以增加數(shù)據(jù)量C.只在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型，然后直接在測試集上評估性能D.多次使用測試集來評估模型，以確保結(jié)果的可靠性3、在人工智能的自動駕駛領(lǐng)域，感知模塊負(fù)責(zé)對周圍環(huán)境進(jìn)行理解。假設(shè)要實現(xiàn)對道路上行人的準(zhǔn)確檢測，以下哪種技術(shù)可能是最關(guān)鍵的？（）A.激光雷達(dá)B.毫米波雷達(dá)C.攝像頭D.超聲波傳感器4、人工智能中的知識圖譜技術(shù)可以將實體、關(guān)系和屬性以圖的形式表示，為智能應(yīng)用提供豐富的語義信息。假設(shè)要構(gòu)建一個關(guān)于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關(guān)鍵？（）A.自然語言處理技術(shù)B.圖像識別技術(shù)C.音頻處理技術(shù)D.以上技術(shù)綜合運用5、在人工智能的自動駕駛道德決策中，假設(shè)車輛面臨一個不可避免的碰撞場景，需要在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免傷害行人之間做出選擇。以下哪種決策原則在倫理上更被接受？（）A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全B.隨機選擇保護(hù)對象C.基于最大多數(shù)人的利益進(jìn)行決策D.這是一個無法確定的道德困境，沒有明確的決策原則6、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(shè)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(jié)果。以下關(guān)于解決這種公平性問題的方法，哪一項是不正確的？（）A.對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，消除可能導(dǎo)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(biāo)，對模型進(jìn)行監(jiān)測和改進(jìn)7、強化學(xué)習(xí)是一種通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的方法。假設(shè)有一個機器人需要通過學(xué)習(xí)在復(fù)雜的環(huán)境中行走，并且根據(jù)行走的效果獲得獎勵或懲罰。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.智能體通過不斷嘗試和錯誤來改進(jìn)策略B.獎勵信號對于智能體的學(xué)習(xí)至關(guān)重要C.強化學(xué)習(xí)不需要對環(huán)境進(jìn)行建模D.智能體的最終目標(biāo)是最大化累積獎勵8、強化學(xué)習(xí)是人工智能的一個重要分支，常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個智能機器人需要在迷宮中找到出口，通過與環(huán)境的交互獲得獎勵。在這種情況下，以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)算法的選擇，哪一項是最合適的？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇最優(yōu)動作B.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略以最大化期望回報C.蒙特卡羅方法，通過隨機采樣來估計價值函數(shù)D.以上算法都不合適，應(yīng)該選擇其他方法9、人工智能中的異常檢測在許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用，如網(wǎng)絡(luò)安全、金融欺詐檢測等。假設(shè)我們要在金融交易數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下關(guān)于異常檢測的方法，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.基于統(tǒng)計模型的方法B.基于聚類的方法C.基于規(guī)則的方法D.異常檢測不需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征10、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個物流配送場景中，多個配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么，以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點，哪一項是不正確的？（）A.智能體之間需要進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個智能體的決策會影響整個系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略11、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(shè)在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型時，發(fā)現(xiàn)模型收斂速度較慢。以下哪種改進(jìn)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(jié)合使用12、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行智能醫(yī)療影像診斷，例如檢測腫瘤或病變，以下哪種挑戰(zhàn)和問題可能是需要重點解決的？（）A.數(shù)據(jù)標(biāo)注的準(zhǔn)確性和一致性B.模型的泛化能力和魯棒性C.結(jié)果的解釋和臨床可接受性D.以上都是13、在人工智能的異常檢測任務(wù)中，例如檢測網(wǎng)絡(luò)中的異常流量或金融交易中的欺詐行為。假設(shè)正常數(shù)據(jù)的模式較為復(fù)雜，而異常數(shù)據(jù)相對較少且具有多樣性。以下哪種方法在這種情況下更適合進(jìn)行異常檢測？（）A.基于統(tǒng)計的方法，設(shè)定閾值判斷異常B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，自動發(fā)現(xiàn)異常模式C.監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，使用有標(biāo)注的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練D.人工檢查所有數(shù)據(jù)，識別異常14、在人工智能的發(fā)展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結(jié)合越來越受到關(guān)注。假設(shè)我們要在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上實現(xiàn)實時的人工智能推理，以下關(guān)于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高響應(yīng)速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設(shè)備的計算能力足以處理所有復(fù)雜的人工智能任務(wù)D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素15、人工智能中的優(yōu)化算法用于訓(xùn)練模型和尋找最優(yōu)解。假設(shè)要訓(xùn)練一個復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪種優(yōu)化算法可能最為有效？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法，簡單直接，適用于各種模型B.自適應(yīng)矩估計（Adam）算法，能夠自動調(diào)整學(xué)習(xí)率，收斂速度快C.牛頓法，計算精度高，但計算復(fù)雜度大，不適合大規(guī)模數(shù)據(jù)D.以上算法的效果取決于具體的問題和模型結(jié)構(gòu)，需要進(jìn)行實驗和比較16、人工智能在能源管理領(lǐng)域有潛在應(yīng)用。假設(shè)一個智能電網(wǎng)要利用人工智能優(yōu)化電力分配，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不正確的？（）A.分析用戶用電模式和需求，實現(xiàn)精準(zhǔn)的電力調(diào)度B.預(yù)測電力負(fù)荷變化，提前做好發(fā)電和儲能規(guī)劃C.人工智能可以完全自主地管理電網(wǎng)，不需要人工干預(yù)和調(diào)控D.考慮可再生能源的波動性，優(yōu)化能源組合，提高電網(wǎng)穩(wěn)定性17、人工智能在金融風(fēng)險預(yù)測中具有應(yīng)用潛力。假設(shè)要預(yù)測股票市場的波動，以下哪種數(shù)據(jù)來源可能對預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性提升幫助最??？（）A.公司的財務(wù)報表B.社交媒體上的輿論C.歷史天氣數(shù)據(jù)D.宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)18、人工智能中的情感識別不僅可以應(yīng)用于人類的情感分析，還可以用于動物的行為研究。假設(shè)我們要通過動物的行為來判斷其情感狀態(tài)，以下關(guān)于動物情感識別的說法，哪一項是正確的？（）A.動物的情感表達(dá)和人類完全相同B.可以直接使用人類情感識別的模型和方法C.需要結(jié)合動物的生理特征和行為模式進(jìn)行分析D.動物的情感識別沒有實際應(yīng)用價值19、人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用不斷拓展，假設(shè)一個銀行使用人工智能系統(tǒng)進(jìn)行信用評估，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.人工智能信用評估系統(tǒng)能夠完全取代人工評估，不會出現(xiàn)任何錯誤B.數(shù)據(jù)的質(zhì)量和特征選擇對人工智能信用評估系統(tǒng)的準(zhǔn)確性至關(guān)重要C.人工智能信用評估系統(tǒng)只考慮客戶的財務(wù)數(shù)據(jù)，不考慮其他非財務(wù)因素D.銀行不需要對人工智能信用評估系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行審核和監(jiān)督20、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束21、人工智能中的強化學(xué)習(xí)算法在機器人足球比賽中可以訓(xùn)練機器人球員的策略。假設(shè)要讓機器人球隊在比賽中取得更好的成績，以下哪個方面是強化學(xué)習(xí)算法需要重點優(yōu)化的？（）A.球員的動作控制B.團(tuán)隊的協(xié)作策略C.球場環(huán)境的建模D.對手行為的預(yù)測22、在人工智能的數(shù)據(jù)分析中，假設(shè)要從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在的模式和關(guān)系，以下關(guān)于數(shù)據(jù)分析方法的描述，正確的是：（）A.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘只能發(fā)現(xiàn)簡單的關(guān)聯(lián)關(guān)系，無法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)B.聚類分析可以將數(shù)據(jù)自動分為不同的類別，但類別數(shù)量需要事先指定C.主成分分析能夠降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留主要的信息D.以上數(shù)據(jù)分析方法在實際應(yīng)用中通常單獨使用，不需要結(jié)合其他方法23、在人工智能的機器人控制領(lǐng)域，假設(shè)要讓一個機器人通過學(xué)習(xí)來適應(yīng)不同的環(huán)境和任務(wù)，以下關(guān)于機器人學(xué)習(xí)的描述，正確的是：（）A.機器人可以通過預(yù)先編程來應(yīng)對所有可能的情況，無需學(xué)習(xí)能力B.強化學(xué)習(xí)是機器人學(xué)習(xí)的唯一有效方法，其他學(xué)習(xí)方法不適用C.機器人在學(xué)習(xí)過程中可以通過與環(huán)境的交互和試錯來不斷改進(jìn)自己的行為D.機器人的學(xué)習(xí)能力受到硬件限制，無法達(dá)到與人類相似的學(xué)習(xí)效果24、在人工智能的自然語言處理領(lǐng)域中，當(dāng)需要開發(fā)一個能夠準(zhǔn)確理解和生成人類語言的智能系統(tǒng)，以用于智能客服回答各種復(fù)雜的問題時，以下哪種技術(shù)或方法通常是關(guān)鍵的基礎(chǔ)？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義理解D.語用分析25、在人工智能的研究中，模型的可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)開發(fā)了一個用于預(yù)測股票價格的人工智能模型，但用戶對模型的決策過程和結(jié)果缺乏理解和信任。以下哪種方法能夠提高模型的可解釋性，讓用戶更好地理解模型是如何做出預(yù)測的？（）A.繪制復(fù)雜的模型架構(gòu)圖B.提供特征重要性分析C.使用更多的隱藏層D.增加模型的參數(shù)數(shù)量26、在人工智能的自動駕駛倫理問題中，例如在面臨不可避免的事故時如何做出決策，以下哪種思考角度和原則可能是需要被考慮的？（）A.功利主義原則B.道義論原則C.權(quán)利主義原則D.以上都是27、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)一個農(nóng)場使用人工智能來監(jiān)測作物生長和病蟲害情況。以下關(guān)于人工智能在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用描述，哪一項是錯誤的？（）A.通過圖像識別技術(shù)可以及時發(fā)現(xiàn)病蟲害的跡象，采取相應(yīng)的防治措施B.利用傳感器收集的數(shù)據(jù)和分析模型，優(yōu)化灌溉和施肥方案C.人工智能可以完全替代農(nóng)民的經(jīng)驗和判斷，自主管理農(nóng)場的所有生產(chǎn)活動D.結(jié)合天氣預(yù)報和市場需求預(yù)測，制定合理的種植計劃28、在人工智能的圖像識別任務(wù)中，對抗樣本的存在對模型的安全性構(gòu)成威脅。假設(shè)一個圖像識別模型容易受到對抗樣本的攻擊，導(dǎo)致錯誤的分類結(jié)果。以下哪種方法在提高模型對對抗樣本的魯棒性方面最為有效？（）A.數(shù)據(jù)增強B.模型正則化C.對抗訓(xùn)練D.以上方法綜合運用29、當(dāng)利用人工智能進(jìn)行文本摘要生成，從長篇文章中提取關(guān)鍵信息并形成簡潔的摘要，以下哪種策略和算法可能是有效的？（）A.基于抽取的方法B.基于生成的方法C.融合抽取和生成的方法D.以上都是30、在人工智能的發(fā)展中，倫理和社會問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個城市計劃廣泛部署具有人臉識別功能的監(jiān)控系統(tǒng)，以下關(guān)于人工智能倫理的描述，哪一項是不正確的？（）A.需要考慮個人隱私保護(hù)，確保人臉識別數(shù)據(jù)的安全存儲和使用B.應(yīng)該評估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性，就無需考慮倫理和社會影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中，表達(dá)自己的意見和關(guān)切二、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）使用OpenCV和深度學(xué)習(xí)模型，實現(xiàn)對監(jiān)控視頻中的異常行為進(jìn)行檢測，如打架、盜竊等。對視頻進(jìn)行實時分析，及時發(fā)出警報，評估模型在不同場景和光照條件下的檢測能力。2、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個圖像生成模型，根據(jù)給定的描述生成具有藝術(shù)感的圖像，實現(xiàn)人工智能藝術(shù)創(chuàng)作。3、（本題5分）借助遺傳算法優(yōu)化一個機器人的控制參數(shù)，使其能夠更好地執(zhí)行特定任務(wù)，如抓取物體或行走。4、（本題5分）運用深度學(xué)習(xí)框架構(gòu)建一個生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），生成逼真的圖像，調(diào)整模型參數(shù)以提高圖像質(zhì)量。5、（本題5分）使用Python中的Keras庫，搭建一個基于自組織映射（SOM）的模型，對高維數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類和