2025年高职人工智能技术应用（智能算法）试题及答案.doc

2025年高职人工智能技术应用（智能算法）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题，共30分）
（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）
w1. 以下哪种算法不属于无监督学习算法？（ ）
A. 决策树算法 B. 聚类算法 C. 主成分分析法 D. 自编码器算法
w2. 梯度下降算法中，步长α的作用是（ ）。
A. 决定每次迭代下降的方向 B. 决定每次迭代下降的幅度
C. 决定算法是否收敛 D. 以上都不对
w3. 对于线性回归模型，损失函数通常采用（ ）。
A. 交叉熵损失函数 B. 均方误差损失函数
C. 0-1损失函数 D. 绝对值损失函数
w4. 在K近邻算法中，K值的选择对算法性能有重要影响。当K值较小时，模型（ ）。
A. 对噪声更敏感 B. 泛化能力更强
C. 分类边界更平滑 D. 计算复杂度更低
w5. 以下关于神经网络的说法，错误的是（ ）。
A. 神经网络由多个神经元组成 B. 神经元之间通过权重连接
C. 神经网络只能处理线性问题 D. 可以通过反向传播算法进行训练
w6. 支持向量机（SVM）的主要目标是（ ）。
A. 找到最大间隔超平面 B. 最小化训练误差
C. 最大化分类准确率 D. 以上都不是

第II卷（非选择题，共70分）
w7. （10分）简述梯度下降算法的基本原理，并说明如何选择合适的步长α。
w8. （15分）请详细阐述K近邻算法的工作流程，并分析其优缺点。
w9. （15分）给出线性回归模型的数学表达式，并说明如何使用最小二乘法求解模型参数。
w10. （20分）材料：在一个数据集里，记录了学生的数学成绩、语文成绩以及是否通过考试。数据如下：数学成绩分别为85、90、78、65、72，语文成绩分别为88、92、75、68、70，是否通过考试分别为是、是、否、否、是。现在要建立一个模型来预测学生是否能通过考试，基于逻辑回归算法。
问题：请说明逻辑回归算法的基本原理，并根据给定数据，简述如何使用逻辑回归模型进行预测。
w11. （20分）材料：有一个图像数据集，包含猫和狗的图片。目标是训练一个卷积神经网络（CNN）来识别猫和狗的图片。
问题：请描述卷积神经网络的主要结构和工作原理，并说明如何使用该数据集训练一个简单的CNN模型来进行图像分类。

答案：
w1. A
w2. B
w3. B
w4. A
w5. C
w6. A
w7. 梯度下降算法基本原理：通过不断调整模型参数，沿着损失函数下降的方向进行迭代，使得损失函数值不断减小。选择合适步长α：若α过大，可能会跳过最优解，导致算法发散；若α过小，收敛速度过慢。可通过尝试不同值，观察损失函数下降情况和收敛速度来选择。
w8. K近邻算法工作流程：给定测试样本，计算它与训练集中每个样本的距离，选择距离最近的K个邻居，根据这K个邻居的类别进行投票，决定测试样本的类别。优点：简单直观，对异常值不敏感。缺点：计算量大，对K值敏感，需要事先确定K值。
w9. 线性回归模型数学表达式：y = w0 + w1x1 + w2x2 +... + wnxn。使用最小二乘法求解模型参数：通过构建误差平方和函数，对参数求偏导并令偏导数为0，求解方程组得到参数值。
w10. 逻辑回归算法基本原理：通过对输入特征进行线性组合，经过 sigmoid 函数转换得到概率值，用于判断样本属于某一类别的可能性。根据给定数据，先对数学和语文成绩进行特征提取和预处理，然后构建逻辑回归模型，通过训练调整模型参数，最后输入新的数学和语文成绩，得到预测的通过考试概率，根据设定阈值判断是否通过考试。
w11. 卷积神经网络主要结构：包括卷积层、池化层、全连接层等。工作原理：卷积层通过卷积核提取图像特征，池化层降低特征维度，全连接层进行分类。使用该数据集训练模型：先对图像数据进行预处理，划分训练集和测试集，构建CNN模型，设置卷积核大小、步长等参数，通过反向传播算法训练模型，不断调整参数，最后用测试集评估模型性能。