江南大學(xué)《模式識別》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共5頁江南大學(xué)《模式識別》

2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、機器學(xué)習(xí)是人工智能的重要分支，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，即輸入數(shù)據(jù)和對應(yīng)的期望輸出B.常見的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法包括決策樹、支持向量機和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等C.監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的模式和規(guī)律，對新的未知數(shù)據(jù)進行準(zhǔn)確的預(yù)測或分類D.監(jiān)督學(xué)習(xí)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)，對于文本、圖像等非數(shù)值型數(shù)據(jù)無法處理2、人工智能中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強大的學(xué)習(xí)能力。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測股票價格的走勢。如果網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含了過多的噪聲，會產(chǎn)生什么后果？（）A.網(wǎng)絡(luò)的泛化能力增強B.網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度加快C.網(wǎng)絡(luò)可能對新的數(shù)據(jù)預(yù)測不準(zhǔn)確D.網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜3、在人工智能的文本生成任務(wù)中，除了生成連貫的文字內(nèi)容，還需要考慮語言的邏輯性和合理性。假設(shè)我們要生成一篇新聞報道，以下關(guān)于文本生成的說法，哪一項是正確的？（）A.可以完全依靠隨機生成來創(chuàng)造新穎的內(nèi)容B.語言模型的規(guī)模越大，生成的質(zhì)量一定越高C.預(yù)訓(xùn)練語言模型結(jié)合微調(diào)可以提高生成效果D.不需要考慮語法和語義的約束4、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險管理中具有潛在應(yīng)用價值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風(fēng)險，以下關(guān)于其應(yīng)用的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù)，進行信用評估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征，提高信用評估的準(zhǔn)確性C.人工智能評估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進行定期監(jiān)測和驗證5、在人工智能的醫(yī)療影像診斷中，假設(shè)要利用深度學(xué)習(xí)模型輔助醫(yī)生進行癌癥檢測，以下關(guān)于這種應(yīng)用的描述，正確的是：（）A.深度學(xué)習(xí)模型的診斷結(jié)果總是準(zhǔn)確無誤的，可以直接作為最終診斷依據(jù)B.醫(yī)生的經(jīng)驗和專業(yè)知識在與模型的結(jié)合中仍然起著關(guān)鍵作用C.訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)越多，模型在醫(yī)療影像診斷中的表現(xiàn)就一定越好D.醫(yī)療影像診斷中的深度學(xué)習(xí)模型不需要經(jīng)過嚴格的驗證和監(jiān)管6、在人工智能的圖像超分辨率任務(wù)中，假設(shè)需要將低分辨率圖像恢復(fù)為高分辨率圖像，同時保持圖像的細節(jié)和清晰度。以下哪種方法通常能夠取得較好的效果？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率模型，學(xué)習(xí)圖像的特征和模式B.傳統(tǒng)的插值方法，如雙線性插值C.對低分辨率圖像進行簡單的放大處理D.隨機生成高分辨率圖像7、人工智能在工業(yè)生產(chǎn)中的質(zhì)量檢測方面有廣泛應(yīng)用。假設(shè)要開發(fā)一個能夠檢測產(chǎn)品缺陷的系統(tǒng)，需要考慮光照、拍攝角度等因素對圖像的影響。以下關(guān)于解決這些影響的方法，哪一項是不正確的？（）A.使用多光源和多角度拍攝，獲取更全面的產(chǎn)品圖像B.對圖像進行預(yù)處理，如歸一化和標(biāo)準(zhǔn)化，減少光照和角度的影響C.忽略光照和角度的變化，依靠模型的自適應(yīng)能力D.建立光照和角度的模型，對圖像進行校正8、在人工智能的應(yīng)用中，智能推薦系統(tǒng)越來越普及。假設(shè)一個電商平臺要為用戶提供個性化的商品推薦，需要綜合考慮用戶的歷史購買行為、瀏覽記錄和商品的屬性等多方面信息。以下哪種算法或模型在處理這種多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的推薦任務(wù)上表現(xiàn)更為出色？（）A.協(xié)同過濾算法B.基于內(nèi)容的推薦算法C.混合推薦算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘9、在人工智能的研究中，可解釋性是一個重要的問題。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型用于醫(yī)療診斷，但是其決策過程難以理解。那么，以下關(guān)于模型可解釋性的說法，哪一項是不正確的？（）A.可解釋性對于建立用戶信任至關(guān)重要B.一些可視化技術(shù)可以幫助理解模型的內(nèi)部工作機制C.為了追求高精度，模型的可解釋性可以被犧牲D.可解釋性有助于發(fā)現(xiàn)模型可能存在的偏差和錯誤10、在人工智能的知識圖譜構(gòu)建中，需要整合大量的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。假設(shè)要為一個特定領(lǐng)域構(gòu)建知識圖譜，以下關(guān)于數(shù)據(jù)來源的選擇，哪一項是最關(guān)鍵的？（）A.只選擇權(quán)威的學(xué)術(shù)文獻和研究報告，確保知識的準(zhǔn)確性B.廣泛收集互聯(lián)網(wǎng)上的各種信息，包括社交媒體和博客等C.結(jié)合行業(yè)專家的經(jīng)驗和知識，以及相關(guān)的數(shù)據(jù)庫和文檔D.隨機選擇一些數(shù)據(jù)來源，不進行篩選和評估11、假設(shè)要開發(fā)一個能夠在復(fù)雜環(huán)境中自主導(dǎo)航的智能機器人，例如在倉庫中搬運貨物，以下哪個模塊對于機器人的決策和行動至關(guān)重要？（）A.環(huán)境感知模塊B.路徑規(guī)劃模塊C.運動控制模塊D.以上都是12、在人工智能的模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理是重要的環(huán)節(jié)。假設(shè)要訓(xùn)練一個用于圖像識別的模型，以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的描述，哪一項是不正確的？（）A.數(shù)據(jù)清洗可以去除噪聲和異常值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量B.數(shù)據(jù)增強可以通過旋轉(zhuǎn)、縮放等操作增加數(shù)據(jù)的多樣性C.數(shù)據(jù)歸一化可以將數(shù)據(jù)的值范圍統(tǒng)一，有助于模型的訓(xùn)練和收斂D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對模型的性能影響不大，可以忽略這一環(huán)節(jié)，直接進行模型訓(xùn)練13、假設(shè)要開發(fā)一個能夠輔助醫(yī)生進行疾病診斷的人工智能系統(tǒng)，需要整合多種醫(yī)療數(shù)據(jù)，如病歷、影像、檢驗報告等。在這個過程中，以下哪個環(huán)節(jié)可能是最具挑戰(zhàn)性的？（）A.數(shù)據(jù)的清洗和預(yù)處理B.多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合C.模型的訓(xùn)練和優(yōu)化D.模型的解釋和可信賴性14、在機器學(xué)習(xí)中，監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)是兩種主要的學(xué)習(xí)方式?？紤]一個場景，我們有大量未標(biāo)記的圖像數(shù)據(jù)，希望從中發(fā)現(xiàn)一些潛在的模式和結(jié)構(gòu)。以下哪種機器學(xué)習(xí)方法更適合這種情況？（）A.線性回歸B.決策樹C.聚類分析D.邏輯回歸15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù)手段。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述，不正確的是（）A.遷移學(xué)習(xí)可以利用已有的預(yù)訓(xùn)練模型和知識，在新的任務(wù)和數(shù)據(jù)上進行微調(diào)B.遷移學(xué)習(xí)能夠減少新任務(wù)中的數(shù)據(jù)標(biāo)注工作量和訓(xùn)練時間C.遷移學(xué)習(xí)只能在相似的領(lǐng)域和任務(wù)中應(yīng)用，無法跨越不同的領(lǐng)域D.合理運用遷移學(xué)習(xí)可以提高模型的泛化能力和性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景。2、（本題5分）解釋人工智能在教育領(lǐng)域的潛在影響。3、（本題5分）說明人工智能在綠色制造和生態(tài)設(shè)計中的創(chuàng)新。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）借助Python的遺傳算法庫，解決一個旅行商問題（TSP）。定義城市的坐標(biāo)和距離矩陣，通過遺傳算法尋找最優(yōu)的旅行路線，展示最優(yōu)路線和適應(yīng)度的變化過程。2、（本題5分）使用聚類算法對生物數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)不同的生物群落和生態(tài)關(guān)系，為生態(tài)保護和可持續(xù)發(fā)展提供支持。3、（本題5分）使用Python的Scikit-learn庫，實現(xiàn)多項式回歸算法對非線性數(shù)據(jù)進行擬合，分析多項式的次數(shù)對擬合效果的影響。4、（本題5分）利用Python中的PyTorch框架，構(gòu)建一個多層雙向LSTM模型，對語音數(shù)據(jù)進行情感分析。使用合適的音頻處理技術(shù)將語音轉(zhuǎn)換為特征向量，輸入到模型中進行訓(xùn)練和預(yù)測。5、（本題5分）運用Python中的Keras庫，搭建一個深度Q網(wǎng)絡(luò)（DQN）模型，讓智能體在游戲環(huán)境中學(xué)習(xí)最佳的動作選擇。通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)，提高智