2025年大學(xué)《數(shù)據(jù)計(jì)算及應(yīng)用》專業(yè)題庫——機(jī)器學(xué)習(xí)在智能家居中的應(yīng)用考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（請將正確選項(xiàng)的代表字母填在題后的括號內(nèi)。每小題2分，共20分）1.在智能家居環(huán)境中，預(yù)測用戶明天是否在家屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的哪種典型任務(wù)？A.分類B.回歸C.聚類D.時間序列分析2.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常不適用于處理智能家居中傳感器數(shù)據(jù)的異常檢測任務(wù)？A.K-Means聚類B.孤立森林（IsolationForest）C.邏輯回歸D.LOF（局部離群因子）3.當(dāng)智能家居系統(tǒng)需要根據(jù)溫度、濕度、光照強(qiáng)度和是否有人活動來決定是否開啟燈光時，這屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的什么問題？A.二分類問題B.多分類問題C.多標(biāo)簽分類問題D.回歸問題4.在使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行智能家居能耗預(yù)測時，如果模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，最可能發(fā)生了什么？A.模型過擬合B.模型欠擬合C.數(shù)據(jù)噪聲過大D.隨機(jī)性太強(qiáng)5.為了提高智能家居安防系統(tǒng)中人臉識別的準(zhǔn)確性，以下哪種方法屬于特征工程的應(yīng)用？A.使用更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)B.對原始圖像進(jìn)行縮放和裁剪C.提取人臉的幾何特征（如眼睛、鼻子位置）D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量6.以下哪項(xiàng)不是智能家居應(yīng)用中常見的個人隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)？A.傳感器數(shù)據(jù)被未授權(quán)訪問B.用戶行為模式被推斷C.智能音箱的語音記錄D.家電制造過程中的供應(yīng)鏈信息7.在智能家居環(huán)境控制中，如果系統(tǒng)需要根據(jù)歷史用電數(shù)據(jù)預(yù)測未來幾小時的用電峰值，最適合使用的模型可能是？A.決策樹B.線性回歸C.時間序列預(yù)測模型（如ARIMA,LSTM）D.KNN分類器8.以下哪種技術(shù)有助于在保護(hù)用戶隱私的前提下，利用分布在多個智能家居設(shè)備上的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練？A.云端集中訓(xùn)練B.邊緣計(jì)算C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)D.數(shù)據(jù)匿名化9.當(dāng)智能家居系統(tǒng)需要對用戶進(jìn)行行為（如坐、站、走）識別時，通常需要處理哪種類型的數(shù)據(jù)？A.結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.時間序列數(shù)據(jù)D.圖像數(shù)據(jù)10.評價一個智能家居推薦系統(tǒng)（如根據(jù)觀看歷史推薦節(jié)目）好壞的關(guān)鍵指標(biāo)通常是什么？A.模型的計(jì)算速度B.推薦結(jié)果的多樣性C.用戶點(diǎn)擊率或滿意度（如CTR,CVR,NDCG）D.模型的復(fù)雜度二、填空題（請將答案填寫在橫線上。每空2分，共20分）1.機(jī)器學(xué)習(xí)模型在智能家居應(yīng)用中通常需要具備較高的__________和較低的誤報(bào)率。2.處理智能家居中來自不同傳感器（如溫度、濕度、光照）的數(shù)據(jù)時，需要先進(jìn)行__________以統(tǒng)一量綱。3.在智能安防應(yīng)用中，人臉識別和步態(tài)識別都屬于__________學(xué)習(xí)任務(wù)。4.為了防止智能家居系統(tǒng)被惡意攻擊，需要考慮模型的__________策略。5.用戶行為分析是智能家居個性化服務(wù)的基礎(chǔ)，常用的分析方法包括__________和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。6.評價一個回歸模型（如預(yù)測能耗）好壞的常用指標(biāo)有平均絕對誤差（MAE）和__________。7.智能家居中的異常檢測技術(shù)可以用于__________檢測或__________預(yù)警。8.特征選擇的目標(biāo)是從原始特征集中挑選出最相關(guān)的特征，以__________模型復(fù)雜度，提高泛化能力。9.深度學(xué)習(xí)模型在處理智能家居的圖像和語音數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，其核心優(yōu)勢在于能夠自動學(xué)習(xí)__________。10.隨著智能家居設(shè)備增多，如何有效管理設(shè)備間的通信和數(shù)據(jù)交互，是系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)需要解決的關(guān)鍵問題，這涉及到__________的設(shè)計(jì)。三、簡答題（請簡要回答下列問題。每題5分，共20分）1.簡述監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)在智能家居應(yīng)用中的主要區(qū)別，并各舉一個具體的應(yīng)用實(shí)例。2.在智能家居場景下，進(jìn)行特征工程比在一般領(lǐng)域更具有挑戰(zhàn)性，主要原因是什么？3.為什么說在智能家居應(yīng)用中，僅僅追求模型的預(yù)測精度是不夠的？還需要考慮哪些其他因素？4.簡述聯(lián)邦學(xué)習(xí)在保護(hù)智能家居用戶隱私方面的基本思想。四、計(jì)算題/算法設(shè)計(jì)題（請根據(jù)要求回答問題。10分）假設(shè)你正在為一個智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)一個簡單的用戶活動狀態(tài)（坐、站、走）識別模型。現(xiàn)有數(shù)據(jù)集包含1000個樣本，每個樣本包含來自加速度傳感器的3個軸（X,Y,Z）的數(shù)據(jù)（單位：m/s2）以及對應(yīng)的活動標(biāo)簽（坐、站、走）。請簡述你會選擇哪種（或哪些）機(jī)器學(xué)習(xí)模型來構(gòu)建這個識別模型？說明選擇該模型的主要理由，并簡述模型訓(xùn)練和評估的基本步驟。五、論述題/案例分析題（請根據(jù)要求回答問題。20分）某智能家居公司希望推出一項(xiàng)“智能睡眠監(jiān)測與輔助改善”服務(wù)。該服務(wù)需要通過分析用戶臥室內(nèi)的環(huán)境數(shù)據(jù)（溫度、濕度、光照）和用戶的睡眠數(shù)據(jù)（來自床墊傳感器或智能手環(huán)，如心率、呼吸頻率、翻身次數(shù)）來評估用戶的睡眠質(zhì)量，并根據(jù)評估結(jié)果提供相應(yīng)的改善建議（如調(diào)整室溫、建議的助眠音樂、作息提醒等）。請結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識，論述如何設(shè)計(jì)這樣一個系統(tǒng)。你需要說明：1.需要采集哪些關(guān)鍵數(shù)據(jù)？為什么？2.可以運(yùn)用哪些機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來分析這些數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)睡眠質(zhì)量評估？（至少列舉三種）3.如何將睡眠質(zhì)量評估結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的改善建議？（舉例說明）4.在設(shè)計(jì)和實(shí)施該系統(tǒng)時，需要考慮哪些潛在的挑戰(zhàn)或倫理問題？如何應(yīng)對？試卷答案一、選擇題1.A解析：預(yù)測用戶明天是否在家，結(jié)果是“是”或“否”，屬于分類任務(wù)。2.C解析：邏輯回歸主要用于二分類問題，不適用于典型的異常檢測任務(wù)。3.C解析：根據(jù)多個條件（是否有人活動、溫度、濕度、光照）決定一個結(jié)果（開燈），屬于多標(biāo)簽分類問題，每個條件可以看作一個標(biāo)簽。4.A解析：模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)好但在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)差，是過擬合的典型特征。5.C解析：提取人臉幾何特征是典型的特征工程方法，目的是提取更有區(qū)分度的信息。6.D解析：制造過程中的供應(yīng)鏈信息與用戶使用智能家居時的隱私泄露關(guān)系不大。7.C解析：預(yù)測未來用電峰值屬于時間序列預(yù)測問題，需要考慮時間依賴性。8.C解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)允許在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，在本地設(shè)備上訓(xùn)練模型并聚合模型參數(shù)，保護(hù)用戶隱私。9.C解析：行為識別需要分析隨時間變化的傳感器數(shù)據(jù)（如加速度）。10.C解析：推薦系統(tǒng)的核心評價指標(biāo)是推薦結(jié)果對用戶的吸引力和有效性，常用CTR,CVR,NDCG等指標(biāo)衡量。二、填空題1.穩(wěn)定性解析：智能家居系統(tǒng)需要長期穩(wěn)定運(yùn)行，模型性能應(yīng)保持穩(wěn)定。2.數(shù)據(jù)預(yù)處理解析：不同傳感器數(shù)據(jù)量綱和單位不同，需要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化等預(yù)處理。3.監(jiān)督解析：人臉識別和步態(tài)識別都需要用帶有標(biāo)簽（身份、動作）的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。4.防御性解析：防御性策略（如輸入驗(yàn)證、模型魯棒性）可以增強(qiáng)系統(tǒng)抵抗攻擊的能力。5.聚類分析解析：通過聚類可以將具有相似睡眠模式或行為習(xí)慣的用戶分組，進(jìn)行個性化分析。6.均方誤差（MSE）解析：MSE是衡量回歸模型預(yù)測誤差的常用指標(biāo)，與MAE類似但懲罰大誤差更重。7.設(shè)備故障；安全事件解析：異常檢測可以用于發(fā)現(xiàn)不正常的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)或潛在的安全威脅。8.降低解析：特征選擇的目標(biāo)是減少模型輸入維度，簡化模型。9.特征表示解析：深度學(xué)習(xí)能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的高級抽象特征表示。10.系統(tǒng)架構(gòu)解析：設(shè)備通信、數(shù)據(jù)交互的設(shè)計(jì)屬于系統(tǒng)整體架構(gòu)設(shè)計(jì)范疇。三、簡答題1.答：監(jiān)督學(xué)習(xí)需要帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，模型學(xué)習(xí)輸入到輸出的映射關(guān)系，如根據(jù)用戶歷史行為預(yù)測喜好（推薦系統(tǒng)）。無監(jiān)督學(xué)習(xí)處理無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)或模式，如根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)聚類用戶活動模式。智能家居中，監(jiān)督學(xué)習(xí)用于預(yù)測（能耗、故障），無監(jiān)督學(xué)習(xí)用于模式發(fā)現(xiàn)（用戶行為分析、異常檢測）。2.答：智能家居數(shù)據(jù)具有多樣性（傳感器類型多）、噪聲大（環(huán)境干擾）、高維度（傳感器數(shù)量多）、時變性（環(huán)境狀態(tài)變化快）等特點(diǎn)，這些特點(diǎn)使得特征工程需要更精細(xì)地處理數(shù)據(jù)，提取對特定任務(wù)（如活動識別、安防）有意義的、魯棒的特征。3.答：模型精度只是衡量模型性能的一個方面。智能家居應(yīng)用還需考慮實(shí)時性（響應(yīng)速度）、可解釋性（用戶理解）、魯棒性（抵抗干擾和攻擊）、能耗效率（對邊緣設(shè)備）、用戶隱私保護(hù)等。例如，安防系統(tǒng)要求低誤報(bào)率（高召回率），同時也要保護(hù)用戶隱私。4.答：聯(lián)邦學(xué)習(xí)的核心思想是將模型訓(xùn)練過程分布到各個數(shù)據(jù)持有方（如用戶的智能設(shè)備）進(jìn)行。每個數(shù)據(jù)持有方使用自己的本地?cái)?shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后只將模型的更新部分（如梯度或模型參數(shù)）發(fā)送給中央服務(wù)器進(jìn)行聚合，生成全局模型。原始數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)不會離開本地設(shè)備，從而保護(hù)了用戶隱私。四、計(jì)算題/算法設(shè)計(jì)題答：我會選擇支持向量機(jī)（SVM）或隨機(jī)森林（RandomForest）模型。選擇理由：SVM對于線性可分的數(shù)據(jù)分類效果良好，且對異常值不敏感；隨機(jī)森林是集成學(xué)習(xí)方法，對非線性關(guān)系有較好的處理能力，且不易過擬合，泛化能力較強(qiáng)。對于加速度數(shù)據(jù)，這兩種模型都是常用且有效的分類器。模型訓(xùn)練和評估步驟：1.數(shù)據(jù)預(yù)處理：對加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化或歸一化處理。2.數(shù)據(jù)集劃分：將1000個樣本隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集（如70%）和測試集（如30%）。3.模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)訓(xùn)練選定的SVM或隨機(jī)森林模型。對于SVM，需要選擇合適的核函數(shù)（如RBF核）和調(diào)整超參數(shù)（如C、gamma）。對于隨機(jī)森林，需要調(diào)整樹的數(shù)量、最大深度等參數(shù)。4.模型評估：使用測試集數(shù)據(jù)評估模型性能。計(jì)算分類準(zhǔn)確率、精確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)。可以使用混淆矩陣分析分類結(jié)果。比較不同模型（如果嘗試了多種）的性能，選擇最優(yōu)模型。五、論述題/案例分析題答：1.需要采集的數(shù)據(jù)包括：用戶的睡眠數(shù)據(jù)（如心率、呼吸頻率、血氧飽和度、睡眠階段、翻身次數(shù)、入睡/起床時間），臥室環(huán)境數(shù)據(jù)（如溫度、濕度、光照強(qiáng)度、噪音水平），用戶習(xí)慣數(shù)據(jù)（如作息時間、咖啡因攝入情況、睡前活動）。采集這些數(shù)據(jù)是因?yàn)樗鼈兌寄苤苯佑绊懞头从秤脩舻乃郀顟B(tài)和質(zhì)量。2.可以運(yùn)用的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)包括：a.聚類分析：根據(jù)睡眠數(shù)據(jù)（如心率波動模式、睡眠階段分布）將用戶分組，識別不同的睡眠類型或問題（如淺睡過多、睡眠呼吸暫停風(fēng)險(xiǎn)）。b.分類模型：根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和睡眠數(shù)據(jù)預(yù)測睡眠質(zhì)量等級（如優(yōu)、良、差）或睡眠障礙類型（如失眠、睡眠呼吸暫停）。c.時間序列分析：分析睡眠指標(biāo)（如心率、呼吸）隨時間的變化模式，預(yù)測睡眠事件的開始和結(jié)束時間，或識別睡眠周期。3.將睡眠質(zhì)量評估結(jié)果轉(zhuǎn)化為改善建議：a.如果評估結(jié)果提示用戶因噪音干擾睡眠，建議使用智能音箱播放白噪音或輕音樂，并調(diào)整臥室門窗密封性。b.如果提示溫度過高或過低，建議智能空調(diào)或智能風(fēng)扇自動調(diào)節(jié)或提醒用戶調(diào)整被褥。c.如果識別出用戶有睡眠呼吸暫停的風(fēng)險(xiǎn)特征（如呼吸頻率異常），建議用戶咨詢醫(yī)生，并提供使用持續(xù)正壓呼吸機(jī)（CPAP）的科普信息和建議。d.如果評估睡眠不足，建議調(diào)整作息時間，避免睡前劇烈運(yùn)動或攝入咖啡因，并利用智能燈泡/窗簾輔助建立規(guī)律作息。4.潛在挑戰(zhàn)或倫理問題及應(yīng)對：a.數(shù)據(jù)隱私與安全：收集大量敏感的生理睡眠數(shù)據(jù)，存在隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)。應(yīng)對：采用數(shù)據(jù)加密（傳輸和存儲）、差分隱私技術(shù)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等保護(hù)用戶隱私；明確告知用戶數(shù)據(jù)用途，獲