蘭州航空職業(yè)技術(shù)學院《機器學習與人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁蘭州航空職業(yè)技術(shù)學院

《機器學習與人工智能》2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15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、在進行機器學習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設我們訓練了一個復雜的深度學習模型，但實際應用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型2、在一個強化學習場景中，智能體需要在一個復雜的環(huán)境中學習最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學習？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經(jīng)驗回放D.以上技術(shù)都可以3、在進行特征選擇時，有多種方法可以評估特征的重要性。假設我們有一個包含多個特征的數(shù)據(jù)集。以下關于特征重要性評估方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.信息增益通過計算特征引入前后信息熵的變化來衡量特征的重要性B.卡方檢驗可以檢驗特征與目標變量之間的獨立性，從而評估特征的重要性C.隨機森林中的特征重要性評估是基于特征對模型性能的貢獻程度D.所有的特征重要性評估方法得到的結(jié)果都是完全準確和可靠的，不需要進一步驗證4、在使用樸素貝葉斯算法進行分類時，以下關于樸素貝葉斯的假設和特點，哪一項是不正確的？（）A.假設特征之間相互獨立，簡化了概率計算B.對于連續(xù)型特征，通常需要先進行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對輸入數(shù)據(jù)的分布沒有要求，適用于各種類型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時性能較差，容易出現(xiàn)過擬合5、考慮一個圖像分割任務，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο蟆Ｒ韵履姆N方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.以上都是6、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學習方法在處理生物信息學問題中經(jīng)常被應用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學習模型D.以上方法都常用7、假設正在進行一個目標檢測任務，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測8、在進行機器學習模型訓練時，過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合，可以采取多種正則化方法。假設我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡，以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量9、在進行圖像識別任務時，需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進行特征提取。假設我們有一組包含各種動物的圖像，要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設計特征方法，可能會面臨諸多挑戰(zhàn)，例如特征的選擇和設計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠自動從數(shù)據(jù)中學習特征。那么，以下關于CNN在圖像特征提取方面的描述，哪一項是正確的？（）A.CNN只能提取圖像的低級特征，如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征，具有強大的表達能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關，主要取決于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的，無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進行調(diào)整10、在一個情感分析任務中，需要同時考慮文本的語義和語法信息。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可能是最有幫助的？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN），能夠提取局部特征，但對序列信息處理較弱B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），擅長處理序列數(shù)據(jù)，但長期依賴問題較嚴重C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），改進了RNN的長期記憶能力，但計算復雜度較高D.結(jié)合CNN和LSTM的混合模型，充分利用兩者的優(yōu)勢11、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時，如果學習率設置過大，可能會導致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會發(fā)生12、某機器學習項目需要對文本進行情感分類，同時考慮文本的上下文信息和語義關系。以下哪種模型可以更好地處理這種情況？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）與注意力機制的結(jié)合B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）與長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）的融合C.預訓練語言模型（如BERT）微調(diào)D.以上模型都有可能13、假設正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法14、在一個圖像分類任務中，如果需要快速進行模型的訓練和預測，以下哪種輕量級模型架構(gòu)可能比較適合？（）A.MobileNetB.ResNetC.InceptionD.VGG15、某研究團隊正在開發(fā)一個用于預測股票價格的機器學習模型，需要考慮市場的動態(tài)性和不確定性。以下哪種模型可能更適合處理這種復雜的時間序列數(shù)據(jù)？（）A.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）結(jié)合注意力機制B.門控循環(huán)單元（GRU）與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的組合C.隨機森林與自回歸移動平均模型（ARMA）的融合D.以上模型都有可能二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋機器學習在海洋生物學中的生態(tài)監(jiān)測。2、（本題5分）簡述深度信念網(wǎng)絡（DBN）的組成和訓練過程。3、（本題5分）談談如何使用機器學習進行泥石流監(jiān)測。4、（本題5分）什么是因果推斷在機器學習中的應用？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學習在智能能源消費預測中的應用前景。討論能源需求預測、節(jié)能策略制定、智能電表數(shù)據(jù)分析等方面的機器學習方法和挑戰(zhàn)。2、（本題5分）探討機器學習在工業(yè)自動化中的應用及挑戰(zhàn)。機器學習可以應用于工業(yè)過程控制、故障診斷等方面，提高工業(yè)自動化水平。分析其在工業(yè)自動化中的具體應用案例，并討論面臨的數(shù)據(jù)質(zhì)量、模型實時性等挑戰(zhàn)。3、（本題5分）論述機器學習在環(huán)境科學中的大氣污染預測中的應用，分析其對環(huán)境保護政策的制定的支持。4、（本題5分）論述機器學習在能源系統(tǒng)可靠性評估中的應用。分析數(shù)據(jù)收集和處理方法，以及模型的準確性和可靠性。5、（本題5分）探討機器學習在文化遺產(chǎn)保護中的應用，如文物修復、數(shù)字化保存等，