扬州大学广陵学院《机器学习实验》2023-2024学年第二学期期末试卷

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2023-2024学年第二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，噪声环境会对识别准确率产生显著影响。假设要提高在嘈杂环境下的语音识别性能，以下哪种方法可能最有效？（）A.增加训练数据中的噪声样本B.使用更复杂的声学模型C.优化语音信号的预处理D.提高麦克风的质量2、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设要使用GAN生成逼真的艺术图像，以下关于GAN训练过程的描述，哪一项是不准确的？（）A.生成器试图生成逼真的图像来欺骗判别器，判别器则努力区分真实图像和生成的图像B.训练过程中，生成器和判别器的性能会交替提升，直到达到平衡C.一旦GAN训练完成，生成器就能够独立生成高质量的图像，无需判别器的参与D.调整生成器和判别器的网络结构和参数，可以影响生成图像的质量和多样性3、人工智能在自动驾驶领域的应用面临着诸多技术和法律挑战。假设一辆自动驾驶汽车在行驶过程中需要做出决策，如避让行人或其他车辆。以下哪种方法在确保决策的安全性和合法性方面最为关键？（）A.基于概率的决策模型B.遵循预设的规则和策略C.模仿人类驾驶员的决策方式D.实时收集大量的交通数据进行分析4、人工智能中的迁移学习是一种有效的技术。假设要将一个在大规模数据集上训练好的图像分类模型应用到一个特定的小数据集上，以下关于迁移学习的描述，正确的是：（）A.可以直接将原模型在新数据集上进行微调，快速获得较好的性能B.由于数据集差异较大，原模型无法在新数据集上使用，需要重新训练C.迁移学习只能在相同领域的任务之间进行，不同领域无法应用D.迁移学习会导致模型过拟合新数据集，降低泛化能力5、情感分析是自然语言处理中的一个重要任务。以下关于情感分析的描述，不准确的是（）A.情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极或中性B.可以基于词典、机器学习算法或深度学习模型来进行情感分析C.情感分析在社交媒体监测、客户反馈分析等方面有广泛的应用D.情感分析的结果总是准确无误的，不受文本的复杂性和多义性影响6、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用GAN来实现。那么，以下关于GAN的描述，哪一项是错误的？（）A.由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器C.判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征D.GAN的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题7、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型的性能至关重要。假设我们训练了一个分类模型，以下哪个评估指标在类别不平衡的情况下可能不太适用？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.混淆矩阵8、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9、在人工智能的发展中，机器学习是一个重要的分支。假设一个医疗团队想要利用机器学习来预测某种疾病的发病风险，他们收集了大量患者的基因数据、生活习惯、病史等多维度信息。在选择机器学习算法时，需要考虑数据的特点、模型的复杂度和预测的准确性等因素。以下哪种机器学习算法可能最适合这个任务？（）A.决策树算法，通过对特征的逐步划分进行预测B.线性回归算法，建立变量之间的线性关系进行预测C.支持向量机算法，寻找最优分类超平面进行分类预测D.朴素贝叶斯算法，基于概率计算进行分类10、在人工智能的推荐系统中，例如为用户推荐电影、音乐或商品，需要考虑用户的历史行为、偏好和当前的情境信息。假设一个用户的兴趣偏好经常变化，以下哪种方法能够更好地适应这种动态的用户偏好？（）A.基于协同过滤的推荐，依赖其他用户的行为B.基于内容的推荐，分析物品的特征C.混合推荐，结合多种推荐方法D.始终使用固定的推荐策略，不进行调整11、强化学习在机器人控制中发挥着重要作用。假设一个机器人需要学习在复杂环境中行走而不摔倒，以下关于强化学习在该场景中的描述，哪一项是不正确的？（）A.机器人通过与环境的交互获得奖励或惩罚，从而调整自己的行为策略B.设计合理的奖励函数对于机器人的学习效果至关重要C.强化学习可以使机器人快速适应新的环境和任务，无需重新训练D.机器人在学习过程中可能会经历多次失败，但通过不断尝试最终能够学会行走12、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13、人工智能在医疗领域的应用不断拓展。假设利用人工智能辅助医生进行疾病诊断，以下关于其应用的描述，哪一项是不准确的？（）A.人工智能可以分析医学影像，帮助医生发现潜在的病变B.基于大数据的人工智能模型能够提供更准确的诊断建议，但不能取代医生的最终判断C.人工智能在医疗中的应用可以完全避免误诊和漏诊的情况发生D.医生和人工智能系统的合作可以提高医疗效率和质量14、人工智能在农业领域的应用具有很大的潜力。以下关于人工智能在农业应用的描述，不正确的是（）A.可以通过图像识别技术监测农作物的生长状况和病虫害B.能够根据气象数据和土壤条件进行精准的灌溉和施肥决策C.人工智能在农业中的应用受限于农村地区的基础设施和技术水平，发展缓慢D.借助智能传感器和物联网技术，实现农业生产的智能化管理15、在人工智能的发展中，伦理和社会问题日益受到关注。例如，自动驾驶汽车在面临不可避免的事故时，需要做出决策以最小化伤亡。这种情况下，以下哪种观点是需要重点考虑的？（）A.优先保护乘客的生命安全B.随机选择保护对象C.按照预设的规则进行决策，不考虑具体情况D.综合考虑多种因素，如法律、道德和社会影响二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释集成学习的概念和常见方法。2、（本题5分）解释语音合成的原理和方法。3、（本题5分）解释生成对抗网络的原理和应用。4、（本题5分）谈谈人工智能在智能招聘人才匹配中的策略。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）借助自然语言处理技术，对问答系统进行构建。能够理解用户的问题，从知识库中搜索答案并返回准确的回答。2、（本题5分）使用聚类算法对生物数据进行分析，发现不同的生物群落和生态关系，为生态保护和可持续发展提供支持。3、（本题5分）借助Scikit-learn中的决策树算法，对学生的考试成绩数据进行分析，预测学生是否能够通过某门课程。考虑学生的平时成绩、作业完成情况等因素，评估模型的预测能力和可解释性。4、（本题5分）使用Python中的TensorFlow框架，构建一个基于扩散模型（DiffusionModel）的图像生成模型，生成高质量的逼真图像。5、（本题5分）借助TensorFlow实现一个语音情感识别模型，对人的语音中的情感状态进行判断，如高兴、悲伤、愤怒等。提取语音的声学特征，训练模型并在实际的语音数据上进行测试，评估模型的识别准确率和鲁棒性。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）分析一个利用人工智能进行智能建