兰州交通大学《模式识别原理与应用》2023-2024学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页兰州交通大学《模式识别原理与应用》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题2分，共30分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在人工智能的文本摘要生成中，以下哪种方法可能导致生成的摘要与原文主题偏离？（）A.过度依赖原文中的高频词汇B.未能理解原文的语义结构C.忽略原文中的关键信息D.以上都有可能2、当利用人工智能进行舆情监测和分析，及时了解公众对某一事件或话题的看法和情绪倾向，以下哪种数据来源和分析手段可能是有效的？（）A.社交媒体数据和情感分析B.新闻评论数据和主题建模C.网络搜索数据和趋势预测D.以上都是3、在人工智能的联邦学习中，假设多个参与方需要在保护数据隐私的前提下共同训练一个模型。以下哪种技术或机制能够确保数据的安全性和隐私性？（）A.加密技术，对数据和模型参数进行加密传输和计算B.数据匿名化，去除数据中的敏感信息C.建立可信的第三方机构进行数据管理D.不采取任何措施，直接共享原始数据4、在人工智能的图像语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分配到不同的类别，例如将一幅街景图像中的道路、建筑物、车辆等区分开来。假设图像中的物体边界模糊、类别多样，以下哪种方法能够提高语义分割的精度？（）A.使用更高分辨率的图像进行训练B.采用简单的分割算法，降低计算复杂度C.忽略物体边界的像素，只关注主要区域D.不进行任何预处理，直接对原始图像进行分割5、人工智能中的深度学习模型通常需要大量的训练数据。假设要训练一个用于图像分类的卷积神经网络（CNN），但可用的标注数据有限。以下哪种方法可能有助于提高模型的性能？（）A.使用数据增强技术，如翻转、旋转、缩放图像，增加数据的多样性B.减少模型的层数和参数数量，以降低对数据的需求C.直接使用未标注的数据进行训练D.放弃深度学习模型，选择传统的机器学习算法6、在自然语言处理中，机器翻译是一个重要的应用。假设正在开发一种新的机器翻译模型，以下关于机器翻译技术的描述，正确的是：（）A.基于规则的机器翻译方法总是能够生成最准确和自然的翻译结果B.神经网络机器翻译模型不需要大量的平行语料进行训练就能达到很好的效果C.结合统计方法和神经网络的机器翻译模型能够更好地处理复杂的语言结构和语义D.机器翻译的质量只取决于所使用的算法，与语言的文化背景和语境无关7、人工智能在气象预测中的应用可以提高预测的准确性和精细化程度。假设要开发一个能够预测局部地区短期天气变化的人工智能模型，需要考虑多种气象因素的相互作用。以下哪种模型架构和训练方法在处理这种复杂的时空数据方面表现更为出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.门控循环单元（GRU）D.以上模型结合使用8、人工智能中的迁移学习可以利用已有的预训练模型来加速新任务的学习。假设要将一个在大规模图像数据集上训练好的模型迁移到医学图像分析任务中，以下关于迁移学习的步骤，哪一项是不准确的？（）A.冻结预训练模型的部分层，只训练特定任务相关的层B.直接在新的医学图像数据集上微调整个预训练模型C.对新的数据集进行数据增强，以增加数据的多样性D.分析预训练模型和新任务之间的差异，选择合适的迁移策略9、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。假设多个机构想要在保护数据隐私的前提下共同训练一个模型，以下关于联邦学习的描述，正确的是：（）A.联邦学习中，各机构的数据需要集中到一个中心服务器进行统一训练B.联邦学习能够在不共享原始数据的情况下实现模型的协同训练C.联邦学习只适用于小规模的数据和简单的模型结构D.联邦学习过程中不存在数据安全和隐私泄露的风险10、在人工智能的研究中，算法的选择和优化至关重要。以下关于人工智能算法的叙述，不正确的是（）A.不同的算法适用于不同的问题和数据特点，需要根据具体情况进行选择B.算法的优化可以提高计算效率和模型性能，例如通过调整参数、使用更高效的计算框架等C.新的算法不断涌现，但传统的算法在某些情况下仍然具有不可替代的优势D.一旦选择了一种算法，就不能再进行更改和优化，否则会影响模型的稳定性11、人工智能中的无监督学习可以发现数据中的隐藏模式和结构。以下关于无监督学习的描述，不正确的是（）A.聚类分析和主成分分析是常见的无监督学习方法B.无监督学习不需要事先标注数据，能够自动从数据中学习特征C.无监督学习的结果通常难以解释和评估，应用范围相对较窄D.可以用于数据预处理、特征提取和异常检测等任务12、假设要开发一个能够辅助医生进行疾病诊断的人工智能系统，需要整合多种医疗数据，如病历、影像、检验报告等。在这个过程中，以下哪个环节可能是最具挑战性的？（）A.数据的清洗和预处理B.多模态数据的融合C.模型的训练和优化D.模型的解释和可信赖性13、人工智能在农业领域的应用可以帮助提高农作物产量和质量。假设要开发一个能够监测农作物病虫害的系统，以下关于数据采集的方式，哪一项是最有效的？（）A.依靠农民的人工观察和报告，将信息输入系统B.使用无人机搭载的图像传感器，定期拍摄农田图像C.仅在农作物出现明显病虫害症状时进行数据采集D.随机选择农田的部分区域进行数据采集，以节省成本14、在人工智能的文本分类任务中，假设要对大量的新闻文章进行分类，如政治、经济、体育等。以下关于特征提取的方法，哪一项是最常用的？（）A.使用词袋模型，将文本表示为词的频率向量B.直接将原始文本作为输入，不进行任何特征提取C.运用句法分析，提取句子的结构特征D.仅考虑文本的标题，忽略正文内容15、人工智能中的强化学习算法在机器人足球比赛中可以训练机器人球员的策略。假设要让机器人球队在比赛中取得更好的成绩，以下哪个方面是强化学习算法需要重点优化的？（）A.球员的动作控制B.团队的协作策略C.球场环境的建模D.对手行为的预测二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述人工智能在培训与发展中的作用。2、（本题5分）谈谈人工智能在智能创新潜力评估中的应用。3、（本题5分）解释人工智能在智能仓储库存控制中的策略。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）借助TensorFlow构建一个强化学习模型，让智能体学习在一个模拟的股票交易环境中制定投资策略，以最大化收益。考虑股票价格波动、市场趋势和风险因素，评估智能体的投资表现和策略的稳定性。2、（本题5分）使用PyTorch框架，构建一个卷积神经网络（CNN）模型来识别MNIST手写数字数据集。对图像数据进行增强操作，如翻转、旋转等，使用随机梯度下降（SGD）优化器训练模型，并绘制训练过程中的损失曲线和准确率曲线。3、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个注意力机制的神经网络模型，用于机器翻译任务，分析注意力权重的分布和对翻译效果的影响。4、（本题5分）在Python中，运用粒子群优化算法优化一个复杂的多峰函数，展示粒子的位置更新过程和函数值的优化曲线，以及最终找到的最优解。5、（本题5分）使用聚类算法对交通流量数据进行分析，找出拥堵路段和高