2025年工業(yè)人工智能初賽習題及答案(選擇+判斷+填空部分)一、單項選擇題（每題2分，共30題）1.工業(yè)人工智能中，以下哪項不屬于監(jiān)督學習的典型應用場景？A.基于歷史故障數據的設備剩余壽命預測（RUL）B.無標簽傳感器數據的異常模式聚類C.帶缺陷標注的工業(yè)圖像分類D.已知工況標簽的設備運行狀態(tài)識別答案：B2.工業(yè)設備傳感器數據的典型特征不包括？A.時序性（時間序列連續(xù)采樣）B.多模態(tài)（溫度、振動、電流等多類型數據）C.高標簽密度（每條數據均有明確故障標簽）D.非平穩(wěn)性（工況變化導致統(tǒng)計特性漂移）答案：C3.在工業(yè)預測性維護中，若需分析設備振動信號的周期性故障特征，最適合的信號處理方法是？A.時域統(tǒng)計（均值、方差）B.頻域分析（傅里葉變換）C.時頻分析（小波變換）D.主成分分析（PCA）降維答案：B4.以下哪種機器學習模型更適合處理工業(yè)時序數據的長程依賴問題？A.卷積神經網絡（CNN）B.循環(huán)神經網絡（LSTM）C.隨機森林（RandomForest）D.支持向量機（SVM）答案：B5.工業(yè)AI模型部署到邊緣端（如設備控制器）時，核心挑戰(zhàn)不包括？A.計算資源受限（內存、算力）B.數據傳輸延遲C.模型精度損失（量化、剪枝）D.云端模型訓練的標注成本答案：D6.工業(yè)異常檢測中，若訓練數據僅包含正常樣本，應優(yōu)先選擇以下哪種方法？A.邏輯回歸（需正負樣本）B.孤立森林（無監(jiān)督）C.梯度提升樹（XGBoost，需標簽）D.支持向量分類（SVC，需正負樣本）答案：B7.工業(yè)質檢中，基于深度學習的表面缺陷檢測模型通常采用的輸入數據格式是？A.一維時序信號（如振動加速度）B.二維圖像（如工業(yè)相機拍攝的零件照片）C.三維點云（如激光掃描數據）D.結構化表格（如設備運行參數）答案：B8.以下哪項是工業(yè)AI倫理的核心關注點？A.模型在不同工況下的泛化能力B.設備數據泄露導致的生產安全風險C.模型訓練的計算資源消耗D.算法運行的實時性答案：B9.工業(yè)設備健康指數（HI）計算時，若需綜合多傳感器指標（如溫度、振動、電流），最合理的方法是？A.直接取各傳感器數值的算術平均B.基于專家經驗設定各指標權重的加權平均C.通過主成分分析（PCA）提取綜合特征D.采用深度學習模型自動學習特征權重答案：D10.在工業(yè)AI項目中，“數據清洗”的主要目的是？A.增加數據量以提升模型泛化性B.去除噪聲、缺失值和異常值，提高數據質量C.對數據進行歸一化或標準化預處理D.將非結構化數據轉換為結構化數據答案：B11.工業(yè)場景中，以下哪種情況最適合使用遷移學習？A.目標設備與源設備型號相同，且工況完全一致B.目標設備與源設備型號不同，但故障模式相似（如軸承故障）C.目標設備數據量充足，可獨立訓練模型D.目標設備僅需處理單一時序特征（如溫度）答案：B12.工業(yè)AI模型的“可解釋性”主要解決的問題是？A.提升模型的預測精度B.讓工程師理解模型決策的依據（如哪些傳感器影響故障判斷）C.減少模型訓練的計算時間D.降低模型部署的硬件成本答案：B13.工業(yè)邊緣計算節(jié)點（如PLC）的典型算力限制是？A.支持每秒萬億次浮點運算（TFLOPS）B.僅支持簡單的算術運算和邏輯判斷C.支持低復雜度的神經網絡推理（如輕量級CNN）D.支持大規(guī)模分布式訓練（如多GPU并行）答案：C14.工業(yè)時序數據的采樣頻率選擇需考慮的關鍵因素是？A.傳感器的成本B.目標故障特征的頻率范圍（如軸承故障頻率）C.數據存儲的磁盤容量D.網絡傳輸的帶寬限制答案：B15.以下哪種指標最適合評估工業(yè)異常檢測模型的性能（假設異常樣本極少）？A.準確率（Accuracy）B.F1分數（精確率與召回率的調和平均）C.均方誤差（MSE）D.R2決定系數答案：B16.工業(yè)AI中，“數字孿生”的核心是？A.建立物理設備的虛擬模型并實時同步數據B.用AI模型完全替代物理實驗C.提高設備的自動化控制精度D.優(yōu)化生產線的物流調度答案：A17.工業(yè)設備預測性維護的關鍵步驟不包括？A.數據采集與預處理B.故障模式識別與特征提取C.設備硬件的物理維修D.剩余壽命（RUL）預測模型訓練答案：C18.工業(yè)圖像數據增強（DataAugmentation）的常用方法不包括？A.旋轉、翻轉、縮放B.添加高斯噪聲C.隨機裁剪D.特征歸一化（如Z-score）答案：D19.工業(yè)AI模型訓練時，若出現“過擬合”，最有效的解決方法是？A.增加訓練數據量或引入正則化（如L2正則）B.減少模型復雜度（如減少神經網絡層數）C.提高學習率D.增加驗證集比例答案：A20.工業(yè)場景中，“OOD（Out-of-Distribution）問題”指的是？A.模型在訓練數據分布外的新工況下性能下降B.模型訓練時的梯度消失問題C.設備運行時的電壓波動（Out-of-Device）D.數據標注中的標簽錯誤（Out-of-Label）答案：A21.工業(yè)時序數據的“滑動窗口”劃分主要用于？A.減少數據量以降低存儲成本B.將連續(xù)時序數據轉換為固定長度的樣本C.消除數據中的趨勢項（如溫度緩慢上升）D.平衡正負樣本的數量答案：B22.工業(yè)AI中，“聯邦學習”的主要應用場景是？A.多個工廠設備數據隱私保護下的聯合模型訓練B.單工廠內多設備數據的集中式訓練C.提升模型在單一設備上的泛化能力D.降低模型訓練的計算資源消耗答案：A23.工業(yè)設備振動信號的“包絡分析”主要用于檢測？A.隨機噪聲B.周期性沖擊故障（如軸承損傷）C.趨勢性變化（如磨損加?。〥.數據缺失答案：B24.工業(yè)AI模型部署時，“模型量化”的主要目的是？A.提高模型精度B.減少模型大小和計算量（如32位浮點轉8位整數）C.增強模型可解釋性D.解決數據不平衡問題答案：B25.以下哪種工業(yè)場景最適合使用強化學習（RL）？A.靜態(tài)工況下的設備狀態(tài)分類B.動態(tài)環(huán)境中的機器人路徑規(guī)劃C.歷史故障數據的統(tǒng)計分析D.固定流程的質量檢測答案：B26.工業(yè)數據的“冷啟動”問題指的是？A.新設備無歷史數據時無法訓練AI模型B.設備在低溫環(huán)境下的性能下降C.模型在冬季數據上的泛化性差D.數據采集系統(tǒng)啟動時的瞬時噪聲答案：A27.工業(yè)AI中，“特征重要性分析”常用的方法是？A.SHAP值（SHapleyAdditiveexPlanations）B.混淆矩陣C.ROC曲線D.損失函數梯度答案：A28.工業(yè)設備的“健康狀態(tài)分類”任務中，若類別包括“正?！薄拜p微故障”“嚴重故障”，這屬于？A.二分類問題B.多分類問題C.回歸問題D.無監(jiān)督學習問題答案：B29.工業(yè)邊緣端部署AI模型時，以下哪種框架更適合輕量級推理？A.TensorFlow（支持大規(guī)模訓練）B.PyTorch（靈活研究框架）C.TensorRT（NVIDIA的推理優(yōu)化框架）D.Keras（高層API）答案：C30.工業(yè)AI項目中，“需求分析”階段的核心任務是？A.選擇具體的機器學習算法B.明確業(yè)務目標（如降低停機時間20%）C.部署模型到生產環(huán)境D.編寫代碼實現數據采集答案：B二、判斷題（每題1分，共20題）1.工業(yè)設備數據通常具有“大樣本、高標簽密度”的特點。（）答案：×（工業(yè)數據多為小樣本、標簽稀缺）2.卷積神經網絡（CNN）適合處理工業(yè)時序數據中的空間特征（如振動信號的周期性）。（）答案：×（CNN更適合圖像等空間特征，時序數據常用LSTM或Transformer）3.工業(yè)異常檢測中，無監(jiān)督方法不需要正常樣本訓練。（）答案：×（無監(jiān)督方法需正常樣本學習“正常”模式）4.工業(yè)AI模型的“泛化性”是指模型在訓練數據上的表現。（）答案：×（泛化性指模型對未見過數據的預測能力）5.工業(yè)邊緣計算可以減少數據上傳云端的延遲，提升實時性。（）答案：√6.工業(yè)時序數據的“缺失值”必須用線性插值填充，否則無法使用。（）答案：×（可根據場景選擇插值、刪除或模型預測填充）7.工業(yè)預測性維護的最終目標是“預測設備何時會發(fā)生故障”。（）答案：√8.工業(yè)圖像缺陷檢測中，數據增強（如旋轉、翻轉）會降低模型對真實場景的適應性。（）答案：×（合理增強可提升模型泛化性）9.工業(yè)AI模型的“可解釋性”對安全生產至關重要，例如需明確哪些傳感器導致故障判斷。（）答案：√10.工業(yè)設備健康指數（HI）必須是0-1之間的標準化數值。（）答案：×（HI可以是任意定義的綜合指標，不強制標準化）11.工業(yè)場景中，遷移學習適用于目標設備與源設備數據分布差異較大的情況。（）答案：×（遷移學習適用于分布相似但數據不足的場景）12.工業(yè)數據的“多模態(tài)融合”是指將同一傳感器的多次采樣數據合并。（）答案：×（多模態(tài)指融合溫度、振動、圖像等不同類型數據）13.工業(yè)AI模型訓練時，若驗證集準確率遠低于訓練集，說明模型存在欠擬合。（）答案：×（驗證集準確率低、訓練集高是過擬合；兩者都低是欠擬合）14.工業(yè)邊緣端部署模型時，模型量化可能導致精度下降，但能提升推理速度。（）答案：√15.工業(yè)設備振動信號的“均方根值（RMS）”反映了信號的能量大小，常用于評估設備運行狀態(tài)。（）答案：√16.工業(yè)AI中的“數字孿生”需要實時同步物理設備的狀態(tài)數據到虛擬模型。（）答案：√17.工業(yè)數據的“時間戳對齊”是指將不同傳感器的采樣時間統(tǒng)一，避免時序錯位。（）答案：√18.工業(yè)異常檢測中，“誤報率”（FPR）是指將正常樣本誤判為異常的比例。（）答案：√19.工業(yè)AI模型的“在線學習”是指模型在部署后持續(xù)用新數據更新，適應工況變化。（）答案：√20.工業(yè)場景中，強化學習的“獎勵函數”需直接關聯業(yè)務目標（如減少能耗）。（）答案：√三、填空題（每題2分，共20題）1.工業(yè)時序數據的典型采樣頻率范圍是____Hz（填寫常見范圍，如振動信號）。答案：1000-20000（或根據具體傳感器，如10-100000）2.工業(yè)預測性維護中，常用的特征工程方法包括時域統(tǒng)計、____和時頻分析。答案：頻域分析（或傅里葉變換、頻譜分析）3.工業(yè)圖像缺陷檢測的主流深度學習模型架構是____（如用于目標檢測的YOLO系列）。答案：卷積神經網絡（CNN）或區(qū)域卷積神經網絡（R-CNN）系列4.工業(yè)設備數據的“非平穩(wěn)性”指數據的____（如均值、方差）隨時間變化。答案：統(tǒng)計特性（或統(tǒng)計量）5.工業(yè)AI模型部署時，為適應邊緣端算力限制，常用的優(yōu)化方法包括模型剪枝、____和輕量化網絡設計。答案：量化（或模型量化）6.工業(yè)異常檢測中，無監(jiān)督方法的典型代表有孤立森林、____和自編碼器（Autoencoder）。答案：局部異常因子（LOF）7.工業(yè)數據清洗的關鍵步驟包括處理缺失值、____和糾正錯誤標簽。答案：去除異常值（或噪聲濾波）8.工業(yè)時序數據的“滑動窗口”長度選擇需結合目標____的時間尺度（如故障發(fā)生的周期）。答案：故障特征9.工業(yè)AI中，“混淆矩陣”的對角線元素表示____的樣本數量（如真實類別與預測類別一致）。答案：正確分類10.工業(yè)設備健康指數（HI）的計算需綜合多維度特征，常用方法包括加權求和、____和深度學習自動融合。答案：主成分分析（PCA）或層次分析法（AHP）11.工業(yè)邊緣計算與云計算的核心區(qū)別是____（如數據處理在設備端而非云端）。答案：計算位置（或本地化處理）12.工業(yè)場景中，“數據不平衡”問題（如異常樣本極少）的解決方法包括過采樣、____和調整類別權重。答案：欠采樣（或提供式模型如GAN合成樣本）13.工業(yè)振動信號的“包絡分析”通常結合____（如希爾伯特變換）提取低頻調制特征。答案：解調技術14.工業(yè)AI模型的“可解釋性”工具中，____（SHAP）通過博弈論解釋每個特征對預測的貢獻。答案：SHapley值15.工業(yè)設備“剩余壽命預測（RUL）”屬于____任務（填寫機