2025年大學(xué)《信息與計算科學(xué)》專業(yè)題庫——信息與計算科學(xué)與其他學(xué)科的關(guān)聯(lián)性考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、名詞解釋（每小題5分，共20分）1.計算建模2.數(shù)據(jù)科學(xué)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用3.計算復(fù)雜性理論4.機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用二、簡答題（每小題10分，共40分）1.簡述信息與計算科學(xué)在物理學(xué)中的主要應(yīng)用領(lǐng)域及其典型問題。2.解釋大數(shù)據(jù)分析在公共衛(wèi)生領(lǐng)域發(fā)揮的作用，并舉例說明。3.闡述數(shù)值模擬方法在工程設(shè)計與分析中的優(yōu)勢及其面臨的主要挑戰(zhàn)。4.討論計算方法在社會科學(xué)研究中的價值，例如在分析社會網(wǎng)絡(luò)或進(jìn)行經(jīng)濟預(yù)測方面。三、論述題（每小題15分，共30分）1.深入探討機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何賦能藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)過程，分析其帶來的變革和潛在影響。2.分析信息與計算科學(xué)對于推動環(huán)境科學(xué)和可持續(xù)發(fā)展所扮演的角色，結(jié)合具體實例進(jìn)行闡述。四、案例分析題（20分）閱讀以下案例：某材料科學(xué)實驗室希望研究某種新型合金在不同溫度下的微觀結(jié)構(gòu)變化及其對力學(xué)性能的影響，但通過實驗獲取的數(shù)據(jù)量巨大且分析復(fù)雜。請分析該實驗室可能面臨的挑戰(zhàn)，并提出可以利用的信息與計算科學(xué)方法來輔助研究，包括可能涉及的具體技術(shù)或模型，并簡述其應(yīng)用思路。五、計算/編程題（30分）假設(shè)你正在參與一個計算金融項目，需要分析某股票過去一年的交易數(shù)據(jù)（假設(shè)數(shù)據(jù)已提供，包含日期、收盤價、最高價、最低價、開盤價和成交量）。請設(shè)計并描述（無需實際編程，但需詳細(xì)說明算法思路和步驟）一個基于信息計算科學(xué)方法（如時間序列分析、模式識別或數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)）來識別該股票潛在交易信號或市場趨勢的方法。你需要說明所選擇的方法原理、關(guān)鍵步驟、可能使用的算法或模型，以及如何評估該方法的有效性。試卷答案一、名詞解釋1.計算建模：指運用數(shù)學(xué)語言和方法，結(jié)合計算技術(shù)，對現(xiàn)實世界中的系統(tǒng)、過程或現(xiàn)象進(jìn)行抽象、簡化，并構(gòu)建能夠反映其關(guān)鍵行為的數(shù)學(xué)模型，然后通過計算機進(jìn)行求解、分析和仿真，以理解系統(tǒng)特性、預(yù)測未來行為或優(yōu)化系統(tǒng)性能。2.數(shù)據(jù)科學(xué)在生物信息學(xué)中的應(yīng)用：指利用數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計分析、高性能計算等技術(shù)，處理和分析生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生的大規(guī)模復(fù)雜數(shù)據(jù)（如基因組序列、蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)、醫(yī)學(xué)影像、臨床記錄等），以發(fā)現(xiàn)生命活動的規(guī)律、疾病機制、藥物靶點或進(jìn)行個體化醫(yī)療等。3.計算復(fù)雜性理論：是理論計算機科學(xué)的一個分支，主要研究計算問題的內(nèi)在難度，即解決問題所需資源的理論界限，通常以時間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度來衡量，旨在區(qū)分哪些問題是可計算的、哪些問題是不可計算的，以及哪些問題是難解的。4.機器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用：指將機器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于金融領(lǐng)域的各種問題，如信用風(fēng)險評估、算法交易策略制定、金融市場預(yù)測、欺詐檢測、客戶行為分析、智能投顧等，以利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式提升金融決策的科學(xué)性和效率。二、簡答題1.信息與計算科學(xué)在物理學(xué)中的主要應(yīng)用領(lǐng)域及其典型問題：*計算物理學(xué)：利用計算機進(jìn)行數(shù)值模擬和數(shù)據(jù)分析，研究物理系統(tǒng)的行為。典型問題包括：天體運動模擬、流體力學(xué)模擬（如氣象預(yù)報、湍流研究）、等離子體物理模擬、材料科學(xué)中的分子動力學(xué)模擬、量子力學(xué)中的分子結(jié)構(gòu)計算、凝聚態(tài)物理中的相變研究等。其核心在于求解復(fù)雜的非線性偏微分方程組或進(jìn)行大規(guī)模的隨機模擬。*物理數(shù)據(jù)分析：運用統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)等方法分析物理實驗或觀測得到的大數(shù)據(jù)，提取物理規(guī)律。典型問題包括：粒子物理實驗中數(shù)據(jù)的模式識別與信號發(fā)現(xiàn)、天文學(xué)觀測數(shù)據(jù)的圖像處理與天體參數(shù)提取、材料科學(xué)實驗數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析等。*理論物理的數(shù)值方法：為難以獲得解析解的復(fù)雜理論模型提供數(shù)值解，如量子場論的路徑積分?jǐn)?shù)值計算、廣義相對論的數(shù)值相對論等。2.大數(shù)據(jù)分析在公共衛(wèi)生領(lǐng)域的價值及其舉例：*價值：大數(shù)據(jù)分析能夠處理和分析來自多源（如電子病歷、健康監(jiān)測設(shè)備、社交媒體、公共衛(wèi)生記錄、環(huán)境數(shù)據(jù)等）的海量、高維、異構(gòu)健康數(shù)據(jù)，有助于實現(xiàn)更精準(zhǔn)的疾病監(jiān)測與預(yù)警、更有效的公共衛(wèi)生干預(yù)、更個性化的醫(yī)療服務(wù)、更深入的臨床研究和新藥研發(fā)，從而提升公共衛(wèi)生體系的效率和效果。*舉例：*通過分析社交媒體文本和地理位置數(shù)據(jù)，追蹤傳染病（如流感、COVID-19）的傳播趨勢和熱點區(qū)域，為早期預(yù)警和資源調(diào)配提供依據(jù)。*利用電子病歷數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建疾病風(fēng)險預(yù)測模型（如心血管疾病、糖尿病風(fēng)險），實現(xiàn)早期篩查和個性化健康教育。*分析基因測序數(shù)據(jù)和臨床隨訪數(shù)據(jù)，研究疾病的遺傳易感性、藥物基因組學(xué)，指導(dǎo)精準(zhǔn)醫(yī)療和藥物研發(fā)。*整合城市環(huán)境數(shù)據(jù)（空氣污染、水質(zhì)等）和居民健康數(shù)據(jù)，評估環(huán)境因素對人群健康的影響，制定環(huán)境改善政策。3.數(shù)值模擬方法在工程設(shè)計與分析中的優(yōu)勢及其面臨的主要挑戰(zhàn)：*優(yōu)勢：*安全性：可以在虛擬環(huán)境中測試設(shè)計方案，避免在昂貴或危險的物理原型上直接進(jìn)行試驗，降低風(fēng)險。*經(jīng)濟性：相比于多次物理樣機的制造和測試，數(shù)值模擬的成本通常更低，且能更快地完成設(shè)計和優(yōu)化過程。*效率：能夠模擬極端條件或長時間過程，這是物理實驗往往難以實現(xiàn)的。*深入洞察：可以獲得內(nèi)部詳細(xì)信息（如應(yīng)力分布、溫度場、流場等），幫助工程師深入理解結(jié)構(gòu)或系統(tǒng)的行為機制。*多學(xué)科集成：易于將不同物理場（如結(jié)構(gòu)、流體、熱力）耦合起來進(jìn)行綜合分析。*挑戰(zhàn)：*模型建立難度：需要準(zhǔn)確的物理模型和合理的簡化假設(shè)，建立復(fù)雜系統(tǒng)的模型本身就有挑戰(zhàn)。*計算資源需求：對于高精度、大尺度或長時間的模擬，需要強大的計算能力和大量的計算時間。*網(wǎng)格生成復(fù)雜：對于復(fù)雜的幾何形狀，生成高質(zhì)量的計算網(wǎng)格可能非常困難。*模型驗證與確認(rèn)（VerificationandValidation,V&V）：確保計算模型準(zhǔn)確反映現(xiàn)實世界是一個復(fù)雜的過程，需要嚴(yán)格的驗證和確認(rèn)步驟。*結(jié)果解讀專業(yè)性：需要工程師具備專業(yè)的知識和經(jīng)驗來正確解讀模擬結(jié)果，避免誤判。4.計算方法在社會科學(xué)研究中的價值，例如在分析社會網(wǎng)絡(luò)或進(jìn)行經(jīng)濟預(yù)測方面：*價值：計算方法為社會科學(xué)研究提供了處理和分析大規(guī)模、復(fù)雜、動態(tài)數(shù)據(jù)的強大工具，有助于揭示隱藏的模式、關(guān)系和機制，檢驗理論假設(shè)，提升研究預(yù)測能力和決策支持水平。*舉例：*社會網(wǎng)絡(luò)分析：利用圖論、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)和計算方法，分析社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征（如中心性、社群結(jié)構(gòu)）、信息傳播路徑、影響力評估等。例如，通過分析社交媒體用戶之間的互動關(guān)系，識別關(guān)鍵意見領(lǐng)袖，理解社會思潮的傳播模式；通過分析傳染病在社交網(wǎng)絡(luò)中的傳播數(shù)據(jù)，評估干預(yù)措施的效果。*經(jīng)濟預(yù)測：運用計量經(jīng)濟學(xué)模型、時間序列分析（如ARIMA、VAR模型）、機器學(xué)習(xí)算法（如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機）等，分析宏觀經(jīng)濟指標(biāo)（如GDP、通貨膨脹率、失業(yè)率）、金融市場數(shù)據(jù)、消費者行為數(shù)據(jù)等，構(gòu)建經(jīng)濟預(yù)測模型。例如，基于歷史經(jīng)濟數(shù)據(jù)和相關(guān)信息，預(yù)測未來GDP增長率或股票市場指數(shù)的走勢，為政府制定經(jīng)濟政策、企業(yè)進(jìn)行投資決策提供參考。三、論述題1.機器學(xué)習(xí)技術(shù)如何賦能藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)過程，分析其帶來的變革和潛在影響：*機器學(xué)習(xí)正在深刻改變藥物發(fā)現(xiàn)與開發(fā)的各個環(huán)節(jié)，顯著提升效率、降低成本并可能發(fā)現(xiàn)更有效、更安全的藥物。*早期階段（靶點識別與驗證）：ML算法可以分析海量生物醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、專利和數(shù)據(jù)庫，識別與疾病相關(guān)的潛在藥物靶點蛋白質(zhì)或基因。通過分析蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，ML可以預(yù)測靶點與化合物結(jié)合的親和力（如使用深度學(xué)習(xí)模型預(yù)測結(jié)合常數(shù)），加速篩選過程。*化合物篩選與設(shè)計（藥物設(shè)計）：基于已知活性化合物和靶點結(jié)構(gòu)，ML模型（如生成模型、強化學(xué)習(xí)）可以預(yù)測新化合物的生物活性，進(jìn)行虛擬篩選，從數(shù)百萬甚至數(shù)十億化合物庫中快速識別候選藥物。更進(jìn)一步的“逆合成分析”和“retrosyntheticfeasibility”預(yù)測，結(jié)合ML優(yōu)化反應(yīng)路徑，可以輔助設(shè)計出結(jié)構(gòu)新穎、合成可行且活性優(yōu)良的先導(dǎo)化合物。*臨床試驗優(yōu)化：ML可以分析臨床試驗歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測患者對藥物的反應(yīng)（如療效和副作用），幫助進(jìn)行更精準(zhǔn)的患者篩選，優(yōu)化試驗設(shè)計（如確定合適的劑量、患者群體和試驗方案），提高試驗成功率，縮短研發(fā)周期。*藥物生產(chǎn)與質(zhì)量控制：在藥物合成過程中，ML可以優(yōu)化反應(yīng)條件，預(yù)測產(chǎn)率和純度。在質(zhì)量控制中，ML可以用于分析復(fù)雜的化學(xué)或生物數(shù)據(jù)，快速準(zhǔn)確地檢測藥物成分或活性。*變革與影響：*效率提升：大幅縮短藥物研發(fā)周期，降低研發(fā)成本。*成功率提高：通過更精準(zhǔn)的靶點選擇、化合物設(shè)計和患者篩選，提高臨床試驗的成功率。*創(chuàng)新性增強：發(fā)現(xiàn)具有全新作用機制的藥物，克服現(xiàn)有藥物研發(fā)的瓶頸。*個性化醫(yī)療：基于個體基因組等數(shù)據(jù)，ML有助于實現(xiàn)個性化藥物推薦和劑量調(diào)整。*數(shù)據(jù)驅(qū)動決策：使藥物研發(fā)更加依賴數(shù)據(jù)和計算分析，而非傳統(tǒng)經(jīng)驗。*潛在影響：對傳統(tǒng)藥物化學(xué)家、生物學(xué)家等角色提出新要求；數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私保護(hù)成為關(guān)鍵挑戰(zhàn)；需要建立新的法規(guī)和倫理框架來規(guī)范ML在藥物研發(fā)中的應(yīng)用。2.信息與計算科學(xué)對于推動環(huán)境科學(xué)和可持續(xù)發(fā)展所扮演的角色，結(jié)合具體實例進(jìn)行闡述：*信息與計算科學(xué)為環(huán)境科學(xué)研究和可持續(xù)發(fā)展實踐提供了基礎(chǔ)理論、關(guān)鍵技術(shù)和強大工具，在環(huán)境監(jiān)測、模擬預(yù)測、決策支持和資源管理等方面發(fā)揮著不可或缺的作用。*環(huán)境監(jiān)測與數(shù)據(jù)管理：利用傳感器網(wǎng)絡(luò)、遙感技術(shù)（衛(wèi)星、無人機）等采集環(huán)境數(shù)據(jù)（如空氣/水質(zhì)污染物濃度、溫室氣體排放、土地利用變化、森林砍伐、生物多樣性分布等）。信息計算科學(xué)在開發(fā)高效的數(shù)據(jù)采集、存儲、傳輸、處理和管理系統(tǒng)方面至關(guān)重要。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以處理和分析這些海量、多源、異構(gòu)的環(huán)境數(shù)據(jù)，識別污染源、追蹤污染物遷移路徑、評估生態(tài)系統(tǒng)健康狀況。*環(huán)境模擬與預(yù)測：建立和應(yīng)用復(fù)雜的地球系統(tǒng)模型（如大氣環(huán)流模型、海洋環(huán)流模型、氣候模型）、生態(tài)模型、水文模型等，模擬氣候變化、環(huán)境污染擴散、自然災(zāi)害（如洪水、干旱、地震）的發(fā)生發(fā)展過程，預(yù)測未來環(huán)境變化趨勢。這些模型的建立、求解和結(jié)果分析高度依賴數(shù)值計算、高性能計算和計算方法。*資源優(yōu)化配置與管理：運用優(yōu)化算法、運籌學(xué)模型和GIS（地理信息系統(tǒng)）技術(shù)，為水資源管理（如水庫調(diào)度、灌溉優(yōu)化）、能源系統(tǒng)優(yōu)化（如智能電網(wǎng)、可再生能源消納）、土地資源規(guī)劃、森林管理、漁業(yè)資源管理提供科學(xué)決策支持。例如，通過計算模擬優(yōu)化城市垃圾分類和回收系統(tǒng)，提高資源利用率，減少環(huán)境污染。*災(zāi)害預(yù)警與應(yīng)急響應(yīng)：結(jié)合實時監(jiān)測數(shù)據(jù)和預(yù)測模型，開發(fā)自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)（如地震預(yù)警、臺風(fēng)路徑預(yù)測、洪水預(yù)警）。在災(zāi)害發(fā)生時，利用GIS、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和數(shù)據(jù)分析，輔助應(yīng)急資源調(diào)度、人員疏散路徑規(guī)劃、災(zāi)情評估和恢復(fù)重建。*生物多樣性保護(hù)：利用計算方法分析物種分布數(shù)據(jù)、環(huán)境因子數(shù)據(jù)和基因序列數(shù)據(jù)，預(yù)測物種生存熱點區(qū)域、評估滅絕風(fēng)險、構(gòu)建生物多樣性保護(hù)網(wǎng)絡(luò)。利用無人機和遙感技術(shù)結(jié)合AI進(jìn)行大范圍物種調(diào)查和監(jiān)測。*實例：利用機器學(xué)習(xí)算法分析衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)和地面氣象站數(shù)據(jù)，更準(zhǔn)確地監(jiān)測和預(yù)測全球變暖趨勢和極端天氣事件的發(fā)生概率；通過計算流體力學(xué)模擬城市熱島效應(yīng)的形成機制，并評估不同城市綠化和建筑設(shè)計方案對緩解熱島效應(yīng)的效果；構(gòu)建流域水循環(huán)模型，結(jié)合降雨預(yù)報和水庫調(diào)度優(yōu)化算法，實現(xiàn)區(qū)域水資源的最優(yōu)配置，保障供水安全和防洪減災(zāi)。四、案例分析題該材料科學(xué)實驗室面臨的挑戰(zhàn)主要包括：1.數(shù)據(jù)維度高、量巨大：微觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)通常包含大量的原子或分子信息，數(shù)據(jù)維度高，存儲和處理成本高昂。2.數(shù)據(jù)復(fù)雜性：數(shù)據(jù)之間可能存在復(fù)雜的非線性關(guān)系，且噪聲可能較大。3.計算模擬精度要求高：物理規(guī)律（如相互作用勢）描述精確，計算模擬需要達(dá)到一定的精度才能反映真實物理過程。4.多尺度問題：可能需要同時考慮從原子/分子尺度到宏觀尺度上的結(jié)構(gòu)變化和性能關(guān)聯(lián)。5.模型建立與驗證困難：如何建立能夠準(zhǔn)確反映微觀結(jié)構(gòu)演變與力學(xué)性能關(guān)聯(lián)的計算模型本身就是一大挑戰(zhàn)，且實驗結(jié)果與模擬結(jié)果的驗證過程復(fù)雜?？梢岳玫男畔⑴c計算科學(xué)方法包括：1.分子動力學(xué)（MD）模擬：通過求解牛頓運動方程，模擬原子或分子的運動軌跡，研究在特定溫度、壓力等條件下的結(jié)構(gòu)弛豫、相變過程以及力學(xué)響應(yīng)（如應(yīng)力-應(yīng)變關(guān)系）?？梢苑治霾煌瑴囟认挛⒂^結(jié)構(gòu)的演變特征，并計算相應(yīng)的彈性模量、屈服強度等力學(xué)性能。2.第一性原理計算（DFT）：在原子尺度上基于量子力學(xué)原理，計算材料的電子結(jié)構(gòu)和基態(tài)性質(zhì)，為理解微觀結(jié)構(gòu)與宏觀性能的內(nèi)在聯(lián)系提供理論依據(jù)，尤其適用于模擬新材料或復(fù)雜界面。3.有限元分析（FEA）：將宏觀樣品離散化為有限個單元，求解物理控制方程（如彈性力學(xué)方程），模擬材料在宏觀載荷下的應(yīng)力分布、變形和破壞行為?？梢詫D或DFT得到的微觀本構(gòu)關(guān)系輸入到FEA中，實現(xiàn)多尺度模擬。4.數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法：利用已有的實驗數(shù)據(jù)或高精度模擬數(shù)據(jù)，訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型（如高斯過程回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機），建立微觀結(jié)構(gòu)特征（如原子間距分布、配位數(shù)、缺陷類型密度）與宏觀力學(xué)性能（如強度、韌性）之間的快速預(yù)測模型。這對于處理大量數(shù)據(jù)、加速性能評估非常有用。5.拓?fù)鋬?yōu)化與材料設(shè)計：基于力學(xué)性能要求，利用計算優(yōu)化算法，設(shè)計具有特定力學(xué)行為的微觀結(jié)構(gòu)拓?fù)湫螒B(tài)，如高強輕質(zhì)結(jié)構(gòu)。6.圖像處理與分析：如果數(shù)據(jù)來源于實驗觀測（如透射電子顯微鏡圖像），則可以利用圖像處理技術(shù)對微觀結(jié)構(gòu)進(jìn)行表征（如晶粒尺寸、孔隙率、相分布），并結(jié)合計算方法進(jìn)行進(jìn)一步分析。應(yīng)用思路：首先，根據(jù)研究目標(biāo)選擇合適的計算方法（可能組合使用多種方法）。例如，使用MD模擬研究微觀結(jié)構(gòu)在不同溫度下的演變及其對力學(xué)性能的影響；使用DFT計算關(guān)鍵結(jié)構(gòu)單元的本構(gòu)關(guān)系；使用FEA模擬宏觀樣品的力學(xué)行為；最后，利用機器學(xué)習(xí)方法建立微觀結(jié)構(gòu)特征與宏觀性能的快速預(yù)測模型，實現(xiàn)高通量材料性能評估和設(shè)計優(yōu)化。整個過程需要緊密結(jié)合實驗數(shù)據(jù)，進(jìn)行模型的建立、驗證和參數(shù)標(biāo)定。五、計算/編程題方法設(shè)計：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對原始股票交易數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，處理缺失值（如插值或刪除），可能需要進(jìn)行歸一化或標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同量綱的影響。2.特征工程：從原始數(shù)據(jù)中提取有信息量的特征?？梢钥紤]：*技術(shù)指標(biāo)：計算常用的技術(shù)分析指標(biāo)，如移動平均線（MA）、指數(shù)移動平均線（EMA）、相對強弱指數(shù)（RSI）、隨機指標(biāo)（KDJ）、布林帶（BollingerBands）等。*波動性指標(biāo)：如日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差、平均真實波幅（ATR）等。*成交量相關(guān)指標(biāo)：如成交量、成交量變化率、成交量加權(quán)平均價（VWAP）等。*時間序列特征：提取日期相關(guān)的特征，如星期幾、月份等，可能對股價有影響。*技術(shù)形態(tài)識別：使用圖像處理或模式識別方法，識別價格圖表中的特定形態(tài)（如頭肩頂/底、雙頂/底、三角形等）。3.信號/趨勢識別方法選擇：*基于統(tǒng)計檢驗：如使用移動平均交叉策略（MACrossover），當(dāng)短期MA上穿長期MA時為買入信號，下穿時為賣出信號。或使用均值回歸策略，當(dāng)價格偏離長期均值超過某個閾值時反向操作。*基于機器學(xué)習(xí)：*監(jiān)督學(xué)習(xí)：將過去一段時間的數(shù)據(jù)作為輸入，預(yù)測未來的價格趨勢（向上/向下/持平），或預(yù)測價格變動方向?？梢允褂眠壿嫽貧w、支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林、梯度提升樹（如XGBoost,LightGBM）等。需要定義合適的標(biāo)簽（如未來N天的漲跌幅方向）。*無監(jiān)督學(xué)習(xí)：使用聚類算法（如K-Means）對價格行為進(jìn)行模式劃分，識別不同的市場狀態(tài)；使用異常檢測算法識別突發(fā)的價格變動或交易信號。*強化學(xué)習(xí)