河北民族师范学院《模式识别与机器学习》2024-2025学年第一学期期末试卷.doc

自觉遵守考场纪律如考试作弊此答卷无效

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河北民族师范学院《模式识别与机器学习》2024-2025学年第一学期期末试卷

院(系)_______ 班级_______ 学号_______ 姓名_______

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2分，共30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、在人工智能的模型训练中，过拟合是一个常见的问题。假设正在训练一个用于手写数字识别的神经网络，以下关于防止过拟合的方法，哪一项是最有效的？（ ）
A. 增加训练数据的数量
B. 减少神经网络的层数
C. 使用更复杂的激活函数
D. 不进行任何处理，认为过拟合不会影响模型性能

2、人工智能在教育领域有潜在的应用价值。假设要开发一个个性化学习系统，能够根据学生的学习情况提供定制的学习计划。以下关于收集学生学习数据的方法，哪一项是需要谨慎处理的？（ ）
A. 跟踪学生在在线学习平台上的学习时间、答题情况等
B. 收集学生的个人兴趣爱好和家庭背景等信息
C. 分析学生的作业和考试成绩，了解其知识掌握程度
D. 通过问卷调查了解学生的学习风格和偏好

3、在人工智能的发展过程中，伦理和社会问题日益受到关注。以下关于人工智能伦理问题的描述，不正确的是（ ）
A. 人工智能可能导致就业结构的变化，一些工作可能被自动化取代，从而引发社会就业问题
B. 人工智能在决策过程中可能存在偏见和不公平，例如在信用评估、招聘等领域
C. 随着人工智能技术的发展，个人隐私保护面临更大的挑战，因为大量的数据被收集和分析
D. 人工智能伦理问题不重要，技术的发展应该优先于伦理和社会问题的考虑

4、在机器学习中，监督学习和无监督学习是两种主要的学习方式。考虑一个场景，我们有大量未标记的图像数据，希望从中发现一些潜在的模式和结构。以下哪种机器学习方法更适合这种情况？（ ）
A. 线性回归
B. 决策树
C. 聚类分析
D. 逻辑回归

5、人工智能在医疗领域有着广泛的应用前景，例如疾病诊断、药物研发和医疗影像分析等。以下关于人工智能在医疗领域应用的描述，不正确的是（ ）
A. 人工智能可以通过分析大量的医疗数据，辅助医生进行疾病的早期诊断和预测
B. 在药物研发中，人工智能可以加速药物筛选和优化药物配方的过程
C. 虽然人工智能在医疗领域有诸多应用，但它不能替代医生的专业判断和临床经验
D. 人工智能在医疗领域的应用已经非常成熟，不存在任何风险和挑战

6、当使用人工智能进行疾病诊断时，需要综合分析患者的各种临床数据，如症状、检查结果、病史等。假设这些数据来源多样格式不统一，且存在一定的噪声和缺失值。在这种情况下，以下哪种方法能够更有效地处理和利用这些数据进行准确的诊断？（ ）
A. 数据清洗和预处理，去除噪声和填充缺失值
B. 直接使用原始数据进行诊断，不做任何处理
C. 只选择部分关键数据，忽略其他数据
D. 对数据进行简单的统计分析，不使用机器学习算法

7、人工智能在金融领域的应用不断拓展，假设一个银行使用人工智能系统进行信用评估，以下关于这种应用的描述，正确的是：（ ）
A. 人工智能信用评估系统能够完全取代人工评估，不会出现任何错误
B. 数据的质量和特征选择对人工智能信用评估系统的准确性至关重要
C. 人工智能信用评估系统只考虑客户的财务数据，不考虑其他非财务因素
D. 银行不需要对人工智能信用评估系统的结果进行审核和监督

8、在人工智能的发展中，模型压缩和优化技术有助于在资源受限的设备上部署模型。假设要将一个大型的人工智能模型部署到移动设备上，以下关于模型压缩和优化的描述，哪一项是不正确的？（ ）
A. 可以采用剪枝、量化等方法减少模型的参数数量和计算量
B. 模型压缩可能会导致一定程度的性能损失，但可以通过优化算法来弥补
C. 模型压缩和优化只适用于深度学习模型，对传统机器学习模型无效
D. 需要在模型性能和资源消耗之间进行平衡，找到最优的解决方案

9、人工智能在教育领域有潜在的应用，例如个性化学习系统。假设要为学生提供个性化的学习路径，以下哪种数据对于系统的设计最为关键？（ ）
A. 学生的考试成绩
B. 学生的学习时间
C. 学生的学习风格和偏好
D. 学校的课程设置

10、假设在一个智能交通系统中，需要利用人工智能算法来优化交通信号灯的控制，以减少交通拥堵和提高道路通行效率。考虑到实时交通流量的变化和复杂的道路网络，以下哪种技术可能是核心？（ ）
A. 深度学习预测交通流量
B. 传统的数学优化算法
C. 基于案例的推理
D. 蒙特卡罗模拟

11、人工智能中的“胶囊网络（Capsule Network）”的主要优势是？（ ）
A 对姿态和变形的鲁棒性
B. 减少参数数量
C. 提高训练速度
D. 增强可解释性

12、人工智能中的自动机器学习（AutoML）旨在自动化模型的选择和调优过程。假设一个企业没有专业的数据科学家，希望使用 AutoML 来构建模型。以下关于自动机器学习的描述，哪一项是错误的？（ ）
A. AutoML 可以自动搜索合适的算法、超参数和特征工程方法
B. 能够降低模型开发的门槛，使非专业人员也能构建有效的人工智能模型
C. AutoML 生成的模型总是优于由经验丰富的数据科学家手动构建的模型
D. 但仍需要一定的人工干预和监督，以确保模型的合理性和可靠性

13、人工智能在智能客服领域的应用越来越广泛。假设要构建一个能够回答用户各种问题的智能客服系统，需要考虑以下几个方面。以下关于提高回答准确性的方法，哪一项是最重要的？（ ）
A. 建立一个庞大的知识库，涵盖各种常见问题和答案
B. 运用自然语言生成技术，生成更加自然流畅的回答
C. 不断收集用户的反馈，对系统进行优化和改进
D. 使用多种语言模型进行融合，提高回答的多样性

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、在人工智能的发展中，可解释性是一个重要的研究方向。假设一个用于信用评估的人工智能模型，以下关于模型可解释性的描述，正确的是：（ ）
A. 复杂的人工智能模型不需要具备可解释性，只要预测结果准确就行
B. 可解释性只对研究人员有意义，对于实际应用中的用户不重要
C. 通过特征重要性分析和可视化等方法，可以提高人工智能模型的可解释性，增强用户对模型决策的信任
D. 所有的人工智能模型都可以被完全解释清楚，不存在无法解释的黑盒部分

二、简答题（本大题共3个小题，共15分)
1、（本题5分）简述人工智能在跨文化交流和国际合作中的应用。

2、（本题5分）简述人工智能在智能物流路径规划中的技术。

3、（本题5分）解释人工智能在碳排放监测和管理中的方法。

三、操作题（本大题共5个小题，共25分)
1、（本题5分）使用 TensorFlow 实现一个目标跟踪模型，对视频中的特定目标进行持续跟踪，如运动员、车辆等。处理目标的外观变化、遮挡和背景干扰等情况，评估跟踪的稳定性和准确性。

2、（本题5分）使用 OpenCV 和深度学习模型，实现对农产品的质量检测和分类。提高农产品筛选的效率和准确性。

3、（本题5分）利用 Python 的 OpenCV 库，实现对图像的角点检测。使用不同的角点检测算法，比较检测效果和性能。

4、（本题5分）使用 Python 中的 Scikit-learn 库，实现层次聚类算法对客户数据进行细分，分析不同层次结构下的客户群体特征。

5、（本题5分）利用 Python 的 PyTorch 框架，搭建一个长短时记忆网络（LSTM）模型，对文本情感进行分类。对文本数据进行词向量表示，使用正则化技术防止过拟合，在测试集上评估模型的准确性和召回率。

四、案例分析题（本大题共3个小题，共30分)
1、（本题10分）考察某智能民间戏曲服装搭配系统中人工智能的色彩和款式选择建议。

2、（本题10分）分析一个利用人工智能进行智能书法作品市场定位系统，探讨其如何确定书法作品的市场定位。

3、（本题10分）考察一个基于人工智能的智能音乐教育辅助系统，讨论其如何根据学生水平制定教学计划。

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