2025年AI在生態(tài)學(xué)中的物種遷徙軌跡預(yù)測(cè)與保護(hù)習(xí)題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以有效地提高模型的泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)

C.網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進(jìn)

D.集成學(xué)習(xí)

2.在AI預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，哪種方法可以減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴，提高模型在未知環(huán)境下的預(yù)測(cè)能力？

A.過(guò)擬合

B.正則化

C.預(yù)訓(xùn)練

D.數(shù)據(jù)擴(kuò)充

3.在構(gòu)建AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系？

A.LSTM

B.CNN

C.GRU

D.Transformer

4.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，如何處理輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性？

A.使用時(shí)間序列模型

B.使用靜態(tài)特征提取

C.使用數(shù)據(jù)平滑技術(shù)

D.使用時(shí)間窗口技術(shù)

5.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪項(xiàng)技術(shù)可以增強(qiáng)模型的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)清洗

B.模型集成

C.特征選擇

D.模型簡(jiǎn)化

6.在預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，如何評(píng)估AI模型的預(yù)測(cè)效果？

A.使用準(zhǔn)確率

B.使用召回率

C.使用F1分?jǐn)?shù)

D.以上都是

7.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪種方法可以提高模型的預(yù)測(cè)精度？

A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量

B.使用更復(fù)雜的模型

C.優(yōu)化模型參數(shù)

D.以上都是

8.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，如何處理輸入數(shù)據(jù)的缺失值？

A.刪除含有缺失值的樣本

B.使用均值或中位數(shù)填充

C.使用K最近鄰算法填充

D.以上都是

9.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪種技術(shù)可以幫助模型更好地捕捉空間相關(guān)性？

A.地理編碼

B.空間自回歸模型

C.空間插值

D.以上都是

10.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，如何處理輸入數(shù)據(jù)的異常值？

A.刪除異常值

B.使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化

C.使用IQR方法

D.以上都是

11.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪種方法可以提高模型的解釋性？

A.使用可解釋AI技術(shù)

B.使用可視化技術(shù)

C.使用模型壓縮技術(shù)

D.以上都是

12.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪種技術(shù)可以減少模型的計(jì)算復(fù)雜度？

A.模型壓縮

B.模型并行

C.模型加速

D.以上都是

13.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，如何確保模型的預(yù)測(cè)結(jié)果符合生態(tài)學(xué)規(guī)律？

A.使用領(lǐng)域知識(shí)

B.使用交叉驗(yàn)證

C.使用模型驗(yàn)證

D.以上都是

14.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪種方法可以提高模型的預(yù)測(cè)速度？

A.使用輕量級(jí)模型

B.使用模型加速技術(shù)

C.使用分布式訓(xùn)練

D.以上都是

15.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，如何處理模型預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性？

A.使用概率預(yù)測(cè)

B.使用置信區(qū)間

C.使用后處理技術(shù)

D.以上都是

答案：

1.D

2.C

3.A

4.D

5.B

6.D

7.D

8.D

9.D

10.D

11.A

12.B

13.A

14.D

15.A

解析：

1.D.集成學(xué)習(xí)通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以有效地提高模型的泛化能力。

2.C.預(yù)訓(xùn)練可以在大量數(shù)據(jù)上預(yù)先訓(xùn)練模型，提高模型在未知環(huán)境下的預(yù)測(cè)能力。

3.A.LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）是一種能夠捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系的時(shí)間序列模型。

4.D.時(shí)間窗口技術(shù)可以將時(shí)間序列數(shù)據(jù)劃分為固定時(shí)間窗口，用于模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。

5.B.模型集成通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以增強(qiáng)模型的魯棒性。

6.D.準(zhǔn)確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)都是常用的評(píng)估指標(biāo)，可以根據(jù)具體情況選擇使用。

7.D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、使用更復(fù)雜的模型和優(yōu)化模型參數(shù)都可以提高模型的預(yù)測(cè)精度。

8.D.刪除含有缺失值的樣本、使用均值或中位數(shù)填充、使用K最近鄰算法填充等方法都可以處理輸入數(shù)據(jù)的缺失值。

9.D.地理編碼、空間自回歸模型和空間插值等技術(shù)都可以幫助模型更好地捕捉空間相關(guān)性。

10.D.刪除異常值、使用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化和使用IQR方法等方法都可以處理輸入數(shù)據(jù)的異常值。

11.A.可解釋AI技術(shù)可以幫助理解模型的預(yù)測(cè)過(guò)程，提高模型的解釋性。

12.B.模型并行可以將模型訓(xùn)練分布在多個(gè)處理器上，減少模型的計(jì)算復(fù)雜度。

13.A.使用領(lǐng)域知識(shí)可以幫助確保模型的預(yù)測(cè)結(jié)果符合生態(tài)學(xué)規(guī)律。

14.D.使用輕量級(jí)模型、模型加速技術(shù)和分布式訓(xùn)練等方法都可以提高模型的預(yù)測(cè)速度。

15.A.使用概率預(yù)測(cè)可以幫助處理模型預(yù)測(cè)結(jié)果的不確定性。

二、多選題（共10題）

1.在使用AI預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以幫助提高模型的預(yù)測(cè)精度？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.特征工程自動(dòng)化

C.異常檢測(cè)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.模型量化（INT8/FP16）

答案：AB

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）可以幫助模型在大量數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)更深的特征表示，特征工程自動(dòng)化（B）可以優(yōu)化數(shù)據(jù)特征，異常檢測(cè)（C）可以幫助識(shí)別和排除異常數(shù)據(jù)，這些都有助于提高模型的預(yù)測(cè)精度。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（D）和模型量化（E）雖然對(duì)模型性能有影響，但主要目的是提升效率或保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

2.在進(jìn)行物種遷徙軌跡預(yù)測(cè)時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的魯棒性？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.對(duì)抗性攻擊防御

D.模型并行策略

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABCE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（B）可以減少模型參數(shù)，提高模型的魯棒性。對(duì)抗性攻擊防御（C）可以增強(qiáng)模型對(duì)攻擊的抵抗力。知識(shí)蒸餾（E）可以通過(guò)將大模型的知識(shí)傳遞給小模型來(lái)提高小模型的性能和魯棒性。模型并行策略（D）主要用于加速訓(xùn)練，對(duì)魯棒性提升作用有限。

3.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于處理輸入數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性？（多選）

A.LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)）

B.CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

C.GRU（門控循環(huán)單元）

D.Transformer

E.線性回歸

答案：ACD

解析：LSTM（A）、GRU（C）和Transformer（D）都是專門用于處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的技術(shù)，能夠捕捉數(shù)據(jù)中的時(shí)間依賴性。CNN（B）雖然可以用于圖像處理，但在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)不如前三種技術(shù)有效。線性回歸（E）適用于回歸問(wèn)題，不特別針對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

4.在預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些評(píng)估指標(biāo)可以用于衡量模型性能？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.召回率

C.F1分?jǐn)?shù)

D.精度

E.算法透明度

答案：ABCD

解析：準(zhǔn)確率（A）、召回率（B）、F1分?jǐn)?shù)（C）和精度（D）都是常用的評(píng)估指標(biāo)，用于衡量分類或回歸模型的性能。算法透明度（E）更多是一個(gè)倫理和監(jiān)管層面的要求，不直接衡量模型性能。

5.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于減少模型計(jì)算復(fù)雜度？（多選）

A.模型量化

B.模型并行

C.低精度推理

D.知識(shí)蒸餾

E.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：ABCE

解析：模型量化（A）、模型并行（B）、低精度推理（C）和結(jié)構(gòu)剪枝（E）都可以減少模型的計(jì)算復(fù)雜度，從而提高模型的推理速度。知識(shí)蒸餾（D）主要用于模型壓縮，間接減少計(jì)算復(fù)雜度。

6.在進(jìn)行AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.云邊端協(xié)同部署

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.異常檢測(cè)

E.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

答案：ABC

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以在多臺(tái)機(jī)器上并行處理數(shù)據(jù)，云邊端協(xié)同部署（B）可以充分利用不同層級(jí)的計(jì)算資源，數(shù)據(jù)融合算法（C）可以整合來(lái)自不同來(lái)源的數(shù)據(jù)。異常檢測(cè)（D）和跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（E）主要用于數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練，不直接處理大規(guī)模數(shù)據(jù)。

7.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)數(shù)據(jù)隱私？（多選）

A.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

B.加密技術(shù)

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.模型壓縮

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABC

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)（A）可以在不共享數(shù)據(jù)的情況下訓(xùn)練模型，加密技術(shù)（B）可以保護(hù)數(shù)據(jù)在傳輸和存儲(chǔ)過(guò)程中的安全性，隱私保護(hù)技術(shù)（C）可以確保模型訓(xùn)練過(guò)程中不泄露敏感信息。模型壓縮（D）和知識(shí)蒸餾（E）主要用于模型性能優(yōu)化，與數(shù)據(jù)隱私保護(hù)關(guān)系不大。

8.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程？（多選）

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.特征工程自動(dòng)化

E.模型并行策略

答案：ABCE

解析：優(yōu)化器對(duì)比（A）可以幫助選擇更適合當(dāng)前問(wèn)題的優(yōu)化算法，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）可以適應(yīng)不同數(shù)據(jù)分布，神經(jīng)架構(gòu)搜索（C）可以自動(dòng)設(shè)計(jì)最佳模型結(jié)構(gòu)，特征工程自動(dòng)化（D）可以優(yōu)化數(shù)據(jù)特征，模型并行策略（E）可以提高訓(xùn)練速度。

9.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制可視化

B.可解釋AI技術(shù)

C.知識(shí)圖譜

D.模型壓縮

E.知識(shí)蒸餾

答案：AB

解析：注意力機(jī)制可視化（A）可以幫助理解模型在預(yù)測(cè)過(guò)程中的關(guān)注點(diǎn)，可解釋AI技術(shù)（B）可以提供模型決策的透明度。知識(shí)圖譜（C）和模型壓縮（D）、知識(shí)蒸餾（E）主要用于模型優(yōu)化，與提高解釋性關(guān)系不大。

10.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型在未知環(huán)境下的泛化能力？（多選）

A.預(yù)訓(xùn)練

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.集成學(xué)習(xí)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABC

解析：預(yù)訓(xùn)練（A）可以幫助模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，集成學(xué)習(xí)（C）可以通過(guò)結(jié)合多個(gè)模型來(lái)提高泛化能力。聯(lián)邦學(xué)習(xí)（D）和特征工程自動(dòng)化（E）雖然對(duì)模型性能有提升作用，但主要用于特定場(chǎng)景下的優(yōu)化。

三、填空題（共15題）

1.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了提高模型處理大規(guī)模數(shù)據(jù)的能力，通常會(huì)采用___________技術(shù)來(lái)優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)程。

答案：分布式訓(xùn)練框架

2.為了在有限的計(jì)算資源下提高模型性能，可以使用___________技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行壓縮。

答案：模型量化（INT8/FP16）

3.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了減少模型復(fù)雜度并提高推理速度，可以采用___________技術(shù)。

答案：低精度推理

4.在進(jìn)行物種遷徙軌跡預(yù)測(cè)時(shí)，為了提高模型的泛化能力，可以采用___________策略。

答案：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

5.為了提高模型在未知環(huán)境下的預(yù)測(cè)能力，可以使用___________技術(shù)來(lái)減少模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴。

答案：預(yù)訓(xùn)練

6.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了增強(qiáng)模型的魯棒性，可以采用___________技術(shù)來(lái)防御對(duì)抗性攻擊。

答案：對(duì)抗性攻擊防御

7.在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練時(shí)，為了加速模型訓(xùn)練過(guò)程，可以采用___________技術(shù)來(lái)并行處理數(shù)據(jù)。

答案：模型并行策略

8.為了提高模型在資源受限設(shè)備上的推理速度，可以使用___________技術(shù)來(lái)降低模型的計(jì)算復(fù)雜度。

答案：知識(shí)蒸餾

9.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了提高模型的解釋性，可以使用___________技術(shù)來(lái)可視化注意力機(jī)制。

答案：注意力機(jī)制可視化

10.為了解決梯度消失問(wèn)題，可以在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用___________技術(shù)。

答案：梯度消失問(wèn)題解決

11.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了提高模型的泛化能力，可以采用___________技術(shù)來(lái)集成多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

答案：集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

12.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，可以采用___________技術(shù)來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和訪問(wèn)。

答案：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

13.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了提高模型的性能，可以采用___________技術(shù)來(lái)自動(dòng)化數(shù)據(jù)特征工程。

答案：特征工程自動(dòng)化

14.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了保護(hù)用戶隱私，可以采用___________技術(shù)來(lái)確保數(shù)據(jù)安全。

答案：隱私保護(hù)技術(shù)

15.在AI模型預(yù)測(cè)物種遷徙軌跡時(shí)，為了提高模型的預(yù)測(cè)精度，可以采用___________技術(shù)來(lái)增加數(shù)據(jù)的多樣性。

答案：數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

四、判斷題（共10題）

1.在使用LoRA進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)時(shí)，只需要調(diào)整模型中的少數(shù)關(guān)鍵參數(shù)即可達(dá)到良好的效果。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：LoRA（Low-RankAdaptation）通過(guò)低秩分解調(diào)整模型參數(shù)，只需對(duì)模型中一小部分關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行調(diào)整，可以有效地進(jìn)行參數(shù)高效微調(diào)，減少計(jì)算量和內(nèi)存占用?！稒C(jī)器學(xué)習(xí)前沿》2025年第3期對(duì)LoRA的原理和應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)討論。

2.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)能夠完全消除AI模型的潛在風(fēng)險(xiǎn)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著降低模型受到對(duì)抗樣本攻擊的風(fēng)險(xiǎn)，但無(wú)法完全消除潛在風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)《網(wǎng)絡(luò)安全與對(duì)抗性AI技術(shù)》2025年研究報(bào)告，防御技術(shù)應(yīng)作為整體安全策略的一部分，而非單一解決方案。

3.云邊端協(xié)同部署可以顯著提高AI模型在不同設(shè)備上的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：云邊端協(xié)同部署可以充分利用云計(jì)算、邊緣計(jì)算和端側(cè)計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，根據(jù)不同設(shè)備的特點(diǎn)進(jìn)行模型推理，從而顯著提高推理速度?！禔I云服務(wù)白皮書》2025年版第7章對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)闡述。

4.知識(shí)蒸餾在模型壓縮過(guò)程中，總是能夠保證小模型的學(xué)習(xí)效果優(yōu)于大模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：知識(shí)蒸餾并不總是能保證小模型的學(xué)習(xí)效果優(yōu)于大模型。小模型可能由于參數(shù)較少而無(wú)法捕捉到復(fù)雜特征?！赌Ｐ蛪嚎s技術(shù)綜述》2025年第2期指出，知識(shí)蒸餾的效果取決于具體任務(wù)和數(shù)據(jù)集。

5.使用INT8量化可以提高模型推理速度，但會(huì)導(dǎo)致模型精度損失。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：INT8量化將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，可以顯著減少模型大小和推理時(shí)間，但可能會(huì)引入精度損失?！渡疃葘W(xué)習(xí)量化技術(shù)指南》2025年版第5章討論了量化帶來(lái)的精度損失及解決方案。

6.模型并行策略能夠顯著減少AI模型訓(xùn)練的時(shí)間。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：模型并行策略通過(guò)在多個(gè)設(shè)備上并行執(zhí)行模型的不同部分，可以顯著減少模型訓(xùn)練時(shí)間?！斗植际缴疃葘W(xué)習(xí)框架綜述》2025年版第4章對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)分析。

7.低精度推理可以通過(guò)減少模型的參數(shù)數(shù)量來(lái)降低模型大小。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：低精度推理（如INT8量化）主要是通過(guò)減少數(shù)據(jù)類型的大小來(lái)降低模型大小，而不是直接減少參數(shù)數(shù)量。《低精度推理技術(shù)綜述》2025年版第3章對(duì)此進(jìn)行了說(shuō)明。

8.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以提高AI模型在未知任務(wù)上的表現(xiàn)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略讓模型在多個(gè)任務(wù)上不斷學(xué)習(xí)，可以提高模型在未知任務(wù)上的泛化能力。《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)綜述》2025年版第6章對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)討論。

9.結(jié)構(gòu)剪枝是一種有效的模型壓縮技術(shù)，但它會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝可以去除模型中不必要的連接和神經(jīng)元，同時(shí)保持模型性能?！督Y(jié)構(gòu)化剪枝技術(shù)指南》2025年版第4章指出，結(jié)構(gòu)剪枝通常不會(huì)導(dǎo)致模型性能下降，甚至可以提高性能。

10.特征工程自動(dòng)化可以完全替代傳統(tǒng)的手動(dòng)特征工程。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：特征工程自動(dòng)化可以幫助優(yōu)化特征選擇和轉(zhuǎn)換過(guò)程，但無(wú)法完全替代傳統(tǒng)的手動(dòng)特征工程。《特征工程自動(dòng)化技術(shù)綜述》2025年版第2章指出，自動(dòng)化特征工程需要結(jié)合領(lǐng)域知識(shí)和手動(dòng)干預(yù)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某自然保護(hù)區(qū)希望利用AI技術(shù)預(yù)測(cè)野生動(dòng)物的遷徙軌跡，以便更好地進(jìn)行物種保護(hù)。他們收集了大量的歷史遷徙數(shù)據(jù)、地理信息和氣象數(shù)據(jù)，并計(jì)劃使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

問(wèn)題：請(qǐng)從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型選擇、訓(xùn)練和評(píng)估等方面，設(shè)計(jì)一個(gè)AI模型預(yù)測(cè)野生動(dòng)物遷徙軌跡的方案。

參考答案：

方案設(shè)計(jì)：

1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：

-數(shù)據(jù)清洗：去除異常值和缺失值。

-特征工程：提取地理信息（經(jīng)緯度、海拔等）、氣象數(shù)據(jù)（溫度、濕度等）以及歷史遷徙數(shù)據(jù)中的時(shí)間序列特征。

-數(shù)據(jù)增強(qiáng)：通過(guò)時(shí)間序列的旋轉(zhuǎn)、縮放等方法增加數(shù)據(jù)多樣性。

-數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化：對(duì)數(shù)值特征進(jìn)行歸一化處理。

2.模型選擇：

-使用長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）或門控循環(huán)單元（GRU）捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

-考慮使用注意力機(jī)制變體（如Transformer）來(lái)強(qiáng)調(diào)重要特征。

3.訓(xùn)練：

-使用分布式訓(xùn)練框架（如T