河南交通职业技术学院《模式识别技术》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页河南交通职业技术学院《模式识别技术》

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、在人工智能的语音识别任务中，为了提高在嘈杂环境下的识别准确率，以下哪种技术或方法可能会被重点研究和应用？（）A.声学模型的改进B.噪声抑制技术C.多模态信息融合D.以上都是2、在人工智能的图像识别领域，除了卷积神经网络，还有其他一些方法和技术。假设我们要对卫星图像中的地物进行分类，以下哪种方法可能会与卷积神经网络结合使用，以提高分类效果？（）A.支持向量机B.决策树C.聚类分析D.以上都有可能3、在一个利用人工智能进行供应链优化的项目中，例如预测需求、优化库存管理和物流路径规划，以下哪种能力是人工智能系统需要具备的关键特性？（）A.大规模数据处理能力B.动态适应能力C.全局优化能力D.以上都是4、在人工智能的机器人控制领域，强化学习可以让机器人通过与环境的交互不断优化自己的行为。假设一个机器人需要学会在不同地形上行走，以下哪个因素对于强化学习的效果影响最大？（）A.环境的复杂度B.机器人的初始状态C.奖励函数的设计D.机器人的硬件性能5、在人工智能的模型压缩中，假设需要在不显著降低模型性能的前提下减少模型的参数数量和计算量。以下哪种方法可以实现这一目标？（）A.剪枝技术，去除不重要的连接和参数B.量化技术，降低参数的精度C.知识蒸馏，将大模型的知识传递给小模型D.以上都是6、自然语言处理是人工智能的重要研究方向之一。假设要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，以下关于自然语言处理在该系统中的应用描述，哪一项是不准确的？（）A.词法分析、句法分析和语义理解等技术有助于理解用户输入的问题B.机器翻译技术可以将用户的问题翻译成其他语言，以便更好地处理C.利用大规模的语料库和预训练模型，可以提高回答的准确性和合理性D.自然语言处理技术能够完美理解人类语言的所有含义和语境，不会出现误解7、人工智能中的智能代理能够自主地感知环境、做出决策并执行动作。假设一个智能代理在游戏中与其他玩家交互。以下关于智能代理的描述，哪一项是错误的？（）A.智能代理可以通过学习和经验积累来改进自己的策略B.它能够根据环境的变化实时调整自己的行为，以达到目标C.智能代理的决策完全基于预设的规则，无法从环境中学习和适应D.多个智能代理之间可以通过协作或竞争来实现更复杂的任务8、人工智能在工业生产中的质量检测方面有广泛应用。假设要开发一个能够检测产品缺陷的系统，需要考虑光照、拍摄角度等因素对图像的影响。以下关于解决这些影响的方法，哪一项是不正确的？（）A.使用多光源和多角度拍摄，获取更全面的产品图像B.对图像进行预处理，如归一化和标准化，减少光照和角度的影响C.忽略光照和角度的变化，依靠模型的自适应能力D.建立光照和角度的模型，对图像进行校正9、人工智能中的联邦学习是一种新兴的技术。以下关于联邦学习的说法，不正确的是（）A.联邦学习可以在保护数据隐私的前提下，实现多个参与方之间的模型训练和共享B.解决了数据在不同机构之间难以流通和共享的问题C.联邦学习的通信开销较大，限制了其在大规模数据上的应用D.联邦学习技术已经非常成熟，不存在任何技术挑战和安全风险10、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11、人工智能在医疗影像诊断中的应用越来越广泛，但也存在误诊的风险。假设要提高一个基于人工智能的医疗影像诊断系统的准确性和可靠性，以下哪种方法最为重要？（）A.增加训练数据的多样性B.引入人类专家的监督和反馈C.不断更新和优化模型D.以上方法同等重要12、人工智能在医疗领域有着广泛的应用前景，例如疾病诊断、药物研发和医疗影像分析等。以下关于人工智能在医疗领域应用的描述，不正确的是（）A.人工智能可以通过分析大量的医疗数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和预测B.在药物研发中，人工智能可以加速药物筛选和优化药物配方的过程C.虽然人工智能在医疗领域有诸多应用，但它不能替代医生的专业判断和临床经验D.人工智能在医疗领域的应用已经非常成熟，不存在任何风险和挑战13、在人工智能的图像增强技术中，目的是提高图像的质量和可读性。假设我们要对一张低光照条件下拍摄的照片进行增强，以下关于图像增强的方法，哪一项是不准确的？（）A.直方图均衡化B.锐化滤波C.中值滤波D.图像增强不会引入任何噪声14、在人工智能的音频处理中，语音增强是一项重要任务。假设要提高在嘈杂环境中录制的语音的清晰度，以下关于语音增强技术的描述，正确的是：（）A.简单的滤波方法就能够完全去除噪声，恢复清晰的语音B.语音增强技术只对特定类型的噪声有效，对复杂的噪声环境无能为力C.结合深度学习算法和声学模型，可以更有效地从噪声中提取有用的语音信息D.语音增强的效果不受原始语音质量和噪声强度的影响15、在人工智能的知识图谱构建中，例如整合多个领域的知识并建立关联，以下哪种方法和工具可能是常用的？（）A.本体论和语义网技术B.信息抽取和实体识别C.关系抽取和图数据库D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）简述循环神经网络在自然语言处理中的作用。2、（本题5分）简述人工智能在智能客服情感分析中的技术。3、（本题5分）解释人工智能在社会心理和行为研究中的应用。4、（本题5分）简述自监督学习的原理和方法。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用Scikit-learn中的线性判别分析（LDA）算法，对数据进行分类。比较LDA与其他分类算法的性能。2、（本题5分）借助Python的Scikit-learn库，实现一个基于随机森林的图像分类模型。对一组包含多种物体的图像数据集进行处理，提取图像特征，调整随机森林的参数，如树的数量和最大深度等，以提高分类准确率，并通过交叉验证评估模型性能。3、（本题5分）运用Python的OpenCV库，实现对视频中的人群密度估计和异常行为检测。结合图像处理和机器学习算法，及时发现异常情况。4、（本题5分）在Python中，运用人工蜂群算法解决一个多目标优化问题。定义多个目标函数和约束条件，展示Pareto前沿。5、（本题5分）使用Python的Keras库，实现一个基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的混合模型，对视频中的广告片段进行检测和分类。分析模型在不同视频质量和时长下的性能表现。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）剖析某智能农业