陕西能源职业技术学院《数据挖掘与机器学习》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页陕西能源职业技术学院《数据挖掘与机器学习》

2023-2024学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、人工智能在能源管理领域有潜在应用。假设一个智能电网要利用人工智能优化电力分配，以下关于其应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.分析用户用电模式和需求，实现精准的电力调度B.预测电力负荷变化，提前做好发电和储能规划C.人工智能可以完全自主地管理电网，不需要人工干预和调控D.考虑可再生能源的波动性，优化能源组合，提高电网稳定性2、在人工智能的发展中，模型压缩和优化技术有助于在资源受限的设备上部署模型。假设要将一个大型的人工智能模型部署到移动设备上，以下关于模型压缩和优化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法减少模型的参数数量和计算量B.模型压缩可能会导致一定程度的性能损失，但可以通过优化算法来弥补C.模型压缩和优化只适用于深度学习模型，对传统机器学习模型无效D.需要在模型性能和资源消耗之间进行平衡，找到最优的解决方案3、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。假设要开发一个系统来监测农田中的病虫害情况，需要能够准确识别病虫害的类型和严重程度。以下哪种图像分析技术和机器学习算法的组合在这个任务中最为有效？（）A.图像分割技术结合决策树算法B.目标检测技术结合支持向量机算法C.特征提取技术结合朴素贝叶斯算法D.深度学习中的卷积神经网络结合随机森林算法4、在人工智能的研究中，模型的评估指标对于衡量模型性能非常重要。假设要评估一个图像分类模型的性能。以下关于评估指标的描述，哪一项是不准确的？（）A.准确率是常用的评估指标之一，表示正确分类的样本比例B.召回率衡量了模型能够正确识别正例的能力C.F1分数综合考虑了准确率和召回率，是一个更全面的评估指标D.只要模型的准确率高，就说明模型在实际应用中一定表现良好5、在人工智能的智能客服应用中，需要快速准确地回答用户的问题。假设用户的问题类型多样，包括咨询、投诉、技术问题等。为了提高智能客服的回答质量和效率，以下哪种技术或策略是重要的？（）A.建立大规模的问题库和标准答案B.运用自然语言生成技术生成回答C.引导用户提出更简单的问题D.对复杂问题直接拒绝回答6、机器学习是人工智能的重要分支，其中监督学习是一种常见的学习方式。以下关于监督学习的描述，不正确的是（）A.监督学习需要有标记的训练数据，即输入数据和对应的期望输出B.常见的监督学习算法包括决策树、支持向量机和神经网络等C.监督学习的目标是通过学习训练数据中的模式和规律，对新的未知数据进行准确的预测或分类D.监督学习只能处理数值型数据，对于文本、图像等非数值型数据无法处理7、人工智能中的自动推理技术旨在让计算机能够自动进行逻辑推理和证明。假设要开发一个能够自动解决数学定理证明问题的系统，以下关于自动推理的描述，正确的是：（）A.现有的自动推理技术可以轻松解决所有复杂的数学定理证明问题B.自动推理系统只需要基于固定的推理规则，不需要学习和适应新的推理模式C.结合机器学习和符号推理的方法，可以提高自动推理系统的能力和灵活性D.自动推理在人工智能中的应用范围非常有限，没有实际价值8、人工智能在教育领域的应用逐渐增多，例如个性化学习、智能辅导系统等。以下关于人工智能在教育领域应用的说法，错误的是（）A.可以根据学生的学习情况和特点，为其提供个性化的学习路径和资源推荐B.能够实时监测学生的学习状态，及时给予反馈和指导C.人工智能在教育领域的应用可以完全取代教师的作用，实现教育的自动化D.有助于提高教育的效率和质量，但也需要关注学生的隐私和数据安全问题9、人工智能中的知识图谱是一种用于整合和表示知识的结构。假设我们要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的说法，哪一项是正确的？（）A.知识图谱只能表示简单的事实关系B.构建知识图谱不需要领域专家的参与C.可以通过知识图谱进行知识推理和查询D.知识图谱的更新和维护非常容易10、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11、人工智能在智能家居领域的应用为人们的生活带来了便利。以下关于人工智能在智能家居应用的描述，不准确的是（）A.可以实现家电的智能控制和自动化运行，根据用户的习惯和需求进行个性化设置B.通过语音指令和智能传感器，提供便捷的家居服务和环境监测C.智能家居中的人工智能系统容易受到网络攻击和数据泄露的威胁D.目前智能家居中的人工智能应用还处于初级阶段，功能较为单一，无法满足用户的多样化需求12、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和产品质量。假设一家工厂使用人工智能进行质量检测。以下关于人工智能在制造业中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.通过机器视觉技术检测产品表面的缺陷和瑕疵B.利用数据分析预测设备的故障，提前进行维护C.人工智能可以完全自主地优化生产流程，无需人工干预D.与机器人技术结合，实现自动化生产和装配13、当利用人工智能进行智能医疗影像诊断，例如检测肿瘤或病变，以下哪种挑战和问题可能是需要重点解决的？（）A.数据标注的准确性和一致性B.模型的泛化能力和鲁棒性C.结果的解释和临床可接受性D.以上都是14、人工智能在医疗影像诊断中的辅助作用越来越受到重视。假设一个医生正在借助人工智能系统辅助诊断X光片，以下关于医疗影像诊断中人工智能的描述，正确的是：（）A.人工智能系统的诊断结果可以完全替代医生的判断，医生无需再进行分析B.医生应该将人工智能系统的诊断结果作为唯一参考，忽略自己的临床经验C.人工智能系统可以提供辅助信息和提示，帮助医生更准确地诊断，但最终决策仍由医生做出D.医疗影像诊断中的人工智能技术还不够成熟，不能为医生提供任何有价值的帮助15、在人工智能的语音识别任务中，环境噪声和口音的多样性会影响识别效果。假设要开发一个能够在嘈杂环境和多种口音下准确识别语音的系统，以下哪种技术或方法在提高系统的适应性方面最为关键？（）A.声学模型的优化B.语言模型的融合C.多模态信息的利用D.以上方法结合使用二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述边缘计算与人工智能的融合。2、（本题5分）简述人工智能在智能客服中的实现方式。3、（本题5分）谈谈人工智能在游戏开发中的应用。4、（本题5分）简述准确率、召回率和F1值的计算和应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用自然语言生成技术，为智能写作助手生成文章的开头、结尾和段落过渡句。根据给定的主题和写作风格要求，生成富有创意和连贯性的文本内容，评估生成内容的质量和与主题的契合度。2、（本题5分）利用Python的TensorFlow库，构建一个深度信念网络（DBN）对图像数据进行特征提取和分类，比较与传统方法的性能差异。3、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，搭建一个图卷积神经网络（GCN）模型，对社交网络中的节点分类问题进行处理。分析不同的图卷积层结构和参数对分类效果的影响。4、（本题5分）在PyTorch中，构建一个基于图神经网络（GNN）的模型，对社交网络中的关系进行预测。研究不同的图结构和节点特征对预测结果的影响。5、（本题5分）在PyTorch中，构建一个基于注意力机制的文本分类模型，用于区分不同类型的新闻文章，如政治、经济、体育等。分析注意力权重在文本中的分布，比较不同注意力机制对模型性能的提升效果。四、案