广安职业技术学院《数据挖掘与机器学习》2023-2024学年第二学期期末试卷

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页广安职业技术学院

《数据挖掘与机器学习》2023-2024学年第二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2、人工智能中的多模态学习旨在融合多种不同类型的数据，如图像、文本和音频。假设要开发一个能够同时理解图像和文本内容的系统，以下哪个挑战是最突出的？（）A.数据的标注和对齐B.模型的训练效率C.不同模态数据的特征提取D.模型的可扩展性3、在人工智能的自动驾驶场景中，车辆需要与周围的其他车辆和基础设施进行有效的通信和协作。假设要实现车辆之间的安全、高效的信息交互，以下哪种通信技术和协议在可靠性和低延迟方面表现最为突出？（）A.4G通信B.5G通信C.车联网专用短程通信（DSRC）D.Wi-Fi通信4、在一个利用人工智能进行智能安防的系统中，例如识别监控视频中的异常行为或可疑人员，以下哪种技术可能对于实时处理和准确识别起到重要作用？（）A.快速目标检测算法B.高效的特征提取方法C.分布式计算框架D.以上都是5、在人工智能的强化学习中，假设智能体在探索环境时面临高风险的动作选择，以下哪种策略能够平衡探索和利用，以实现更好的学习效果？（）A.ε-贪心策略，以一定概率随机选择动作B.始终选择最优动作，不进行探索C.随机选择动作，不考虑之前的经验D.只在初始阶段进行探索，之后完全利用6、自然语言处理是人工智能的重要领域之一，涉及到文本分类、机器翻译等多个任务。假设要构建一个能够自动将英语文章翻译成中文的系统，需要考虑语言的语法、语义和上下文等复杂因素。以下哪种技术或方法在机器翻译中能够更好地捕捉语言的长距离依赖关系和语义表示？（）A.基于规则的翻译方法B.统计机器翻译C.神经机器翻译（NMT）D.词袋模型7、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8、在人工智能的图像识别任务中，对抗样本的存在对模型的安全性构成威胁。假设一个图像识别模型容易受到对抗样本的攻击，导致错误的分类结果。以下哪种方法在提高模型对对抗样本的鲁棒性方面最为有效？（）A.数据增强B.模型正则化C.对抗训练D.以上方法综合运用9、在人工智能的应用中，自动驾驶是一个具有挑战性的领域。假设一辆自动驾驶汽车需要在复杂的交通环境中做出安全、高效的驾驶决策。那么，以下关于自动驾驶中的人工智能技术，哪一项是不准确的？（）A.需要依靠多种传感器获取环境信息，如摄像头、激光雷达等B.基于深度学习的目标检测算法可以准确识别道路上的行人和车辆C.自动驾驶系统一旦训练完成，就不需要再进行更新和改进D.决策算法需要考虑交通规则、道德伦理等多方面因素10、在人工智能的情感分析任务中，比如分析社交媒体上用户对某一产品的态度是积极还是消极，以下哪种特征提取方法可能会产生重要影响？（）A.基于词袋模型B.基于词嵌入C.基于语法结构D.基于语义网络11、人工智能中的情感识别不仅可以应用于人类的情感分析，还可以用于动物的行为研究。假设我们要通过动物的行为来判断其情感状态，以下关于动物情感识别的说法，哪一项是正确的？（）A.动物的情感表达和人类完全相同B.可以直接使用人类情感识别的模型和方法C.需要结合动物的生理特征和行为模式进行分析D.动物的情感识别没有实际应用价值12、人工智能中的语音识别技术正在改变人们与计算机的交互方式。假设要开发一个能够准确识别不同口音和语速的语音识别系统。以下关于语音识别的描述，哪一项是不准确的？（）A.特征提取是语音识别中的关键步骤，用于将语音信号转换为可处理的特征向量B.声学模型和语言模型共同作用，提高语音识别的准确率C.语音识别系统对于背景噪音和多人同时说话的场景能够轻松应对，不受任何影响D.不断增加训练数据的多样性和规模，可以改善语音识别系统在复杂场景下的性能13、人工智能在医疗领域的应用日益广泛，假设一家医院正在考虑引入人工智能辅助诊断系统。该系统通过分析大量的医疗影像和病历数据来提供诊断建议。以下关于人工智能在医疗诊断中应用的描述，哪一项是不正确的？（）A.人工智能可以快速处理和分析海量的医疗数据，提高诊断效率B.它能够发现人类医生可能忽略的细微模式和特征，提高诊断的准确性C.人工智能诊断系统完全可以替代人类医生，独立做出最终的诊断决策D.可以为医生提供参考和补充信息，帮助医生做出更全面和准确的诊断14、在人工智能的模型评估中，假设已经有了训练集、验证集和测试集。以下关于使用这些数据集的方法，哪一项是不正确的？（）A.在训练集上训练模型，在验证集上调整超参数，在测试集上评估最终模型的性能B.将训练集、验证集和测试集混合在一起进行训练，以增加数据量C.只在训练集上训练模型，然后直接在测试集上评估性能D.多次使用测试集来评估模型，以确保结果的可靠性15、人工智能中的无人驾驶技术面临着众多技术和法律挑战。假设我们在讨论无人驾驶汽车的责任归属问题，以下关于无人驾驶责任的说法，哪一项是不正确的？（）A.事故责任的判定应该综合考虑多种因素B.完全由无人驾驶汽车的制造商承担责任C.法律法规需要随着技术发展不断完善D.乘客在某些情况下也可能承担一定责任二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）简述人工智能在艺术创作中的应用和争议。2、（本题5分）简述人工智能在智能物流配送中的技术。3、（本题5分）解释人工智能在智能营销个性化推荐中的策略。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在PyTorch中，构建一个基于胶囊网络（CapsNet）的图像识别模型，对复杂场景中的物体进行准确识别。比较CapsNet与传统卷积神经网络在处理变形、遮挡和多视角物体时的性能差异，评估模型的鲁棒性和泛化能力。2、（本题5分）利用Python中的PyTorch框架，构建一个基于Transformer架构的语音识别模型，对不同口音和噪声环境下的语音进行准确识别。3、（本题5分）使用Python的PyTorch库，构建一个基于图卷积神经网络（GCN）的社交网络关系预测模型。利用节点特征和边信息，预测节点之间可能存在的关系。4、（本题5分）运用自然语言处理技术，对法律案例进行相似性分析和案例检索。提取案例的关键要素和法律要点，构建相似性度量模型，能够快速准确地检索到相似的案例，为法律研究和司法实践提供帮助。5、（本题5分）利用Scikit-learn中的朴素贝叶斯算法，对垃圾邮件进行分类。提取邮件中的文本特征，计算分类的准确率