河北交通职业技术学院《智能应用系统开发》2023-2024学年第二学期期末试卷

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《智能应用系统开发》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、知识图谱是一种用于表示知识和关系的结构化数据模型。以下关于知识图谱的说法，不正确的是（）A.知识图谱可以整合来自不同来源的知识，构建一个全面的知识体系B.知识图谱中的节点表示实体，边表示实体之间的关系C.知识图谱在智能搜索、推荐系统和问答系统等领域有着重要的应用D.构建知识图谱非常简单，不需要大量的人力和时间投入2、在人工智能的文本分类任务中，例如将新闻文章分类为政治、经济、体育等类别。假设数据集存在类别不平衡的问题，某些类别的样本数量远远多于其他类别。为了提高分类模型在这种情况下的性能，以下哪种方法是有效的？（）A.对少数类进行过采样，增加其数量B.对多数类进行欠采样，减少其数量C.使用不平衡数据直接训练模型，不做处理D.只关注样本数量多的类别，忽略少数类别3、人工智能在教育领域有着潜在的应用价值。假设要开发一个个性化的学习系统。以下关于人工智能在教育中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.可以根据学生的学习情况和特点，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.人工智能教育系统可以完全取代教师的角色，实现自主学习D.有助于发现学生的学习问题和知识漏洞，提高教学效果4、在人工智能的应用于教育领域，个性化学习是一个重要的方向。假设我们要为学生提供个性化的学习路径推荐，以下关于个性化学习的说法，哪一项是不正确的？（）A.需要根据学生的学习历史和特点进行定制B.完全依赖人工智能算法，不需要教师的参与C.可以提高学生的学习效率和效果D.要考虑学生的兴趣和能力差异5、在人工智能的图像识别模型中，假设需要提高模型对不同光照条件下图像的鲁棒性。以下哪种数据增强方法可能有效？（）A.随机改变图像的亮度和对比度B.对图像进行裁剪和缩放C.旋转图像一定角度D.以上都是6、人工智能中的异常检测技术可以在数据中发现不符合正常模式的样本。假设要在网络流量数据中检测异常行为，以下哪个因素对于检测算法的选择影响最大？（）A.数据的维度B.异常行为的类型C.数据的分布特征D.计算资源的可用性7、在人工智能的文本分类任务中，类别不平衡是一个常见的问题。假设一个数据集包含大量属于某一主要类别的样本，而其他类别的样本数量较少。以下哪种方法在处理类别不平衡问题时最为有效，能够提高少数类别的分类性能？（）A.重采样技术B.代价敏感学习C.特征选择D.以上方法综合运用8、在人工智能的强化学习中，探索与利用的平衡是一个关键问题。假设一个智能体在一个未知的环境中学习，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪种策略在平衡探索与利用方面表现较好？（）A.ε-贪心策略B.基于置信上限的策略C.随机策略D.固定策略9、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设一个模型在训练集上表现非常好，但在测试集上性能很差。为了缓解过拟合，以下哪种方法是有效的？（）A.增加训练数据的数量B.减少模型的复杂度C.应用正则化技术，如L1和L2正则化D.以上都是10、在人工智能的目标检测任务中，假设要在图像中准确检测出多个不同类别的物体，以下关于目标检测算法的描述，正确的是：（）A.基于传统特征的目标检测算法在复杂场景下的性能优于深度学习算法B.深度学习的目标检测算法，如FasterR-CNN，能够实现高精度的检测C.目标检测算法的性能只取决于模型的复杂度，与训练数据无关D.所有的目标检测算法都能够实时处理视频中的目标检测任务11、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12、自然语言处理是人工智能的重要应用领域之一。假设我们要开发一个能够自动回答用户问题的智能客服系统，需要对大量的文本数据进行学习和理解。在这个过程中，词向量模型如Word2Vec和GloVe起到了关键作用。那么，关于词向量模型，以下说法哪一项是不准确的？（）A.能够将单词表示为低维的实数向量，捕捉单词之间的语义关系B.可以通过对大规模语料库的无监督学习得到C.不同的词向量模型在处理多义词时效果都很好D.词向量的计算可以基于单词的上下文信息13、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14、自动驾驶是人工智能的一个具有挑战性的应用领域。以下关于自动驾驶的描述，不正确的是（）A.自动驾驶分为不同的级别，从辅助驾驶到完全自动驾驶B.自动驾驶需要依靠传感器、计算机视觉和决策算法等技术的协同工作C.目前的自动驾驶技术已经非常成熟，可以在任何路况下安全可靠地运行D.自动驾驶面临着法律、道德和技术等多方面的挑战和问题15、在人工智能的发展趋势中，边缘计算与人工智能的结合越来越受到关注。假设我们要在物联网设备上实现实时的人工智能推理，以下关于边缘计算与人工智能融合的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以减少数据传输延迟，提高响应速度B.能够降低对云计算中心的依赖C.边缘设备的计算能力足以处理所有复杂的人工智能任务D.需要考虑能源消耗和设备成本等因素二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）解释人工智能在市场竞争情报收集和分析中的作用。2、（本题5分）解释生成对抗网络的原理和应用。3、（本题5分）解释人工智能在影视制作中的创新。4、（本题5分）解释人工智能在推动社会文明进步和人类发展中的价值。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）在Python中，运用模拟退火算法解决旅行商问题（TSP）。定义城市坐标，计算路径长度，设计模拟退火的降温策略和邻域操作，展示优化过程中的路径变化和最终的最优路径。2、（本题5分）使用Python的PyTorch库，构建一个基于注意力机制的图神经网络（GNN）模型，对学术论文引用网络数据进行研究领域的分类和预测。3、（本题5分）使用Python的PyTorch框架，构建一个基于Transformer的文本生成模型，通过调整模型参数提高生成文本的质量。4、（本题5分）使用机器学习算法对地震数据进行分析，预测地震的发生时间和地点，为防灾减灾提供支持。5、（本题5分）在Python中，运用强化学习算法（如Q-learning或SARSA），让智能体学习在一个简单的迷宫环境中找到最优路径。定义环境的状态、动作和奖励机制，训练智能体并观察其学习过程和最终的策略。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）考察