河北交通職業(yè)技術(shù)學院《智能應用系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學年第二學期期末試卷

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(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁河北交通職業(yè)技術(shù)學院

《智能應用系統(tǒng)開發(fā)》2023-2024學年第二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1分，共15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、知識圖譜是一種用于表示知識和關(guān)系的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)模型。以下關(guān)于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構(gòu)建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節(jié)點表示實體，邊表示實體之間的關(guān)系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統(tǒng)和問答系統(tǒng)等領(lǐng)域有著重要的應用D.構(gòu)建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入2、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經(jīng)濟、體育等類別。假設(shè)數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數(shù)量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數(shù)類進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類進行欠采樣，減少其數(shù)量C.使用不平衡數(shù)據(jù)直接訓練模型，不做處理D.只關(guān)注樣本數(shù)量多的類別，忽略少數(shù)類別3、人工智能在教育領(lǐng)域有著潛在的應用價值。假設(shè)要開發(fā)一個個性化的學習系統(tǒng)。以下關(guān)于人工智能在教育中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據(jù)學生的學習情況和特點，提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠?qū)崟r監(jiān)測學生的學習狀態(tài)，及時給予反饋和指導C.人工智能教育系統(tǒng)可以完全取代教師的角色，實現(xiàn)自主學習D.有助于發(fā)現(xiàn)學生的學習問題和知識漏洞，提高教學效果4、在人工智能的應用于教育領(lǐng)域，個性化學習是一個重要的方向。假設(shè)我們要為學生提供個性化的學習路徑推薦，以下關(guān)于個性化學習的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據(jù)學生的學習歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學生的學習效率和效果D.要考慮學生的興趣和能力差異5、在人工智能的圖像識別模型中，假設(shè)需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數(shù)據(jù)增強方法可能有效？（）A.隨機改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進行裁剪和縮放C.旋轉(zhuǎn)圖像一定角度D.以上都是6、人工智能中的異常檢測技術(shù)可以在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不符合正常模式的樣本。假設(shè)要在網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數(shù)據(jù)的維度B.異常行為的類型C.數(shù)據(jù)的分布特征D.計算資源的可用性7、在人工智能的文本分類任務中，類別不平衡是一個常見的問題。假設(shè)一個數(shù)據(jù)集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數(shù)量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數(shù)類別的分類性能？（）A.重采樣技術(shù)B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用8、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關(guān)鍵問題。假設(shè)一個智能體在一個未知的環(huán)境中學習，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現(xiàn)較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機策略D.固定策略9、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設(shè)一個模型在訓練集上表現(xiàn)非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量B.減少模型的復雜度C.應用正則化技術(shù)，如L1和L2正則化D.以上都是10、在人工智能的目標檢測任務中，假設(shè)要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關(guān)于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統(tǒng)特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優(yōu)于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數(shù)據(jù)無關(guān)D.所有的目標檢測算法都能夠?qū)崟r處理視頻中的目標檢測任務11、在人工智能的圖像識別領(lǐng)域，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，還有其他一些方法和技術(shù)。假設(shè)我們要對衛(wèi)星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能12、自然語言處理是人工智能的重要應用領(lǐng)域之一。假設(shè)我們要開發(fā)一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統(tǒng)，需要對大量的文本數(shù)據(jù)進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關(guān)鍵作用。那么，關(guān)于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠?qū)卧~表示為低維的實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.可以通過對大規(guī)模語料庫的無監(jiān)督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息13、人工智能中的生成對抗網(wǎng)絡（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的藝術(shù)圖像，以下關(guān)于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區(qū)分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質(zhì)量的圖像，無需判別器的參與D.調(diào)整生成器和判別器的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)和參數(shù)，可以影響生成圖像的質(zhì)量和多樣性14、自動駕駛是人工智能的一個具有挑戰(zhàn)性的應用領(lǐng)域。以下關(guān)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(shù)的協(xié)同工作C.目前的自動駕駛技術(shù)已經(jīng)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(shù)等多方面的挑戰(zhàn)和問題15、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雜的人工智能任務D.需要考慮能源消耗和設(shè)備成本等因素二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在市場競爭情報收集和分析中的作用。2、（本題5分）解釋生成對抗網(wǎng)絡的原理和應用。3、（本題5分）解釋人工智能在影視制作中的創(chuàng)新。4、（本題5分）解釋人工智能在推動社會文明進步和人類發(fā)展中的價值。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用模擬退火算法解決旅行商問題（TSP）。定義城市坐標，計算路徑長度，設(shè)計模擬退火的降溫策略和鄰域操作，展示優(yōu)化過程中的路徑變化和最終的最優(yōu)路徑。2、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，構(gòu)建一個基于注意力機制的圖神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）模型，對學術(shù)論文引用網(wǎng)絡數(shù)據(jù)進行研究領(lǐng)域的分類和預測。3、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構(gòu)建一個基于Transformer的文本生成模型，通過調(diào)整模型參數(shù)提高生成文本的質(zhì)量。4、（本題5分）使用機器學習算法對地震數(shù)據(jù)進行分析，預測地震的發(fā)生時間和地點，為防災減災提供支持。5、（本題5分）在Python中，運用強化學習算法（如Q-learning或SARSA），讓智能體學習在一個簡單的迷宮環(huán)境中找到最優(yōu)路徑。定義環(huán)境的狀態(tài)、動作和獎勵機制，訓練智能體并觀察其學習過程和最終的策略。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察