2025年大學(xué)《系統(tǒng)科學(xué)與工程》專業(yè)題庫(kù)——腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)工程中的應(yīng)用考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每小題2分，共20分。下列每小題選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。）1.大腦中負(fù)責(zé)短期記憶和情景記憶的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)海馬體，其功能在某種程度上與系統(tǒng)工程中的哪種信息處理模塊最為相似？A.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器B.決策控制器C.知識(shí)庫(kù)D.工作記憶單元2.神經(jīng)元之間的連接強(qiáng)度隨時(shí)間變化的特性，即突觸可塑性，最能體現(xiàn)系統(tǒng)工程中哪個(gè)核心概念？A.系統(tǒng)的分層結(jié)構(gòu)B.系統(tǒng)的反饋調(diào)節(jié)C.系統(tǒng)的學(xué)習(xí)與適應(yīng)能力D.系統(tǒng)的冗余設(shè)計(jì)3.在大腦中，杏仁核主要參與情緒處理，而前額葉皮層負(fù)責(zé)決策和規(guī)劃。這種不同腦區(qū)承擔(dān)特定功能的分工，類似于系統(tǒng)工程中的：A.子系統(tǒng)劃分B.網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湓O(shè)計(jì)C.資源分配優(yōu)化D.系統(tǒng)邊界界定4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)反向傳播算法調(diào)整連接權(quán)重以最小化誤差，這一過(guò)程在系統(tǒng)工程方法論中與以下哪個(gè)環(huán)節(jié)最為對(duì)應(yīng)？A.系統(tǒng)需求分析B.系統(tǒng)模型建立與參數(shù)辨識(shí)C.系統(tǒng)集成與測(cè)試D.系統(tǒng)運(yùn)行與維護(hù)5.大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高度并行處理和分布式存儲(chǔ)信息的特點(diǎn)，這為解決復(fù)雜系統(tǒng)工程問(wèn)題提供了重要的啟示，尤其是在處理：A.大規(guī)模數(shù)據(jù)計(jì)算B.單一精確控制C.靜態(tài)結(jié)構(gòu)分析D.線性因果關(guān)系6.突觸前神經(jīng)元釋放神經(jīng)遞質(zhì)，作用于突觸后神經(jīng)元受體，信息得以傳遞。這一過(guò)程在系統(tǒng)工程中可以抽象為：A.消息傳遞機(jī)制B.能量轉(zhuǎn)換過(guò)程C.材料流動(dòng)路徑D.熱量交換模式7.自組織臨界（SOC）理論描述了大腦等復(fù)雜系統(tǒng)自發(fā)達(dá)到臨界狀態(tài)并表現(xiàn)出標(biāo)度不變性的特性。該理論對(duì)系統(tǒng)工程師設(shè)計(jì)具有自適應(yīng)性、抗毀壞性的復(fù)雜系統(tǒng)有何啟示？A.強(qiáng)調(diào)高度中心化控制B.避免系統(tǒng)組件間的任何耦合C.構(gòu)建具有多層次、非平衡狀態(tài)的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)D.限制系統(tǒng)的規(guī)模和復(fù)雜性8.腦機(jī)接口（BCI）技術(shù)旨在直接讀取或調(diào)控大腦信號(hào)以控制外部設(shè)備。從系統(tǒng)工程角度看，BCI系統(tǒng)主要面臨哪類核心挑戰(zhàn)？A.硬件設(shè)備的制造精度B.大腦信號(hào)的高噪聲、低信噪比以及時(shí)空動(dòng)態(tài)性C.用戶界面的美學(xué)設(shè)計(jì)D.軟件代碼的編寫效率9.大腦皮層通過(guò)分層結(jié)構(gòu)處理信息，從低級(jí)感覺區(qū)域到高級(jí)認(rèn)知區(qū)域逐步提取抽象特征。這種處理方式對(duì)設(shè)計(jì)能夠處理分層信息的系統(tǒng)工程模型有何借鑒意義？A.采用單一、統(tǒng)一的處理單元B.設(shè)計(jì)具有明確層級(jí)和遞歸關(guān)系的模塊化結(jié)構(gòu)C.強(qiáng)調(diào)所有輸入信息必須經(jīng)過(guò)完全相同的處理路徑D.忽略系統(tǒng)不同層級(jí)間的信息交互10.神經(jīng)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究表明，大腦在決策過(guò)程中不僅考慮邏輯計(jì)算，還受到情緒、認(rèn)知偏差等因素影響。這一發(fā)現(xiàn)要求系統(tǒng)工程在設(shè)計(jì)和評(píng)估涉及人類參與的系統(tǒng)時(shí)，必須更加關(guān)注：A.技術(shù)指標(biāo)的先進(jìn)性B.系統(tǒng)硬件的可靠性C.人因工程與用戶心理因素D.系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本效益二、簡(jiǎn)答題（每小題5分，共20分。）1.簡(jiǎn)述神經(jīng)元興奮的“全或無(wú)”定律，并說(shuō)明該定律在模擬數(shù)字信號(hào)處理系統(tǒng)中的應(yīng)用原理。2.描述長(zhǎng)時(shí)程增強(qiáng)（LTP）和長(zhǎng)時(shí)程抑制（LTD）兩種主要突觸可塑性機(jī)制，并簡(jiǎn)述它們?nèi)绾问股窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)功能。3.解釋什么是系統(tǒng)思維，并舉例說(shuō)明如何運(yùn)用系統(tǒng)思維分析大腦作為一個(gè)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)的主要特征。4.簡(jiǎn)述“鏡像神經(jīng)元”概念及其可能在大腦功能（如社會(huì)認(rèn)知、技能學(xué)習(xí)）中的作用，并思考其對(duì)設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)的啟示。三、系統(tǒng)分析題（每小題10分，共30分。）1.假設(shè)一個(gè)城市交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)需要具備動(dòng)態(tài)適應(yīng)交通流變化的能力。請(qǐng)運(yùn)用大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)于信息處理和適應(yīng)性的知識(shí)，分析該系統(tǒng)可能具有哪些類似神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能特征。2.某公司正在研發(fā)一款需要高度適應(yīng)用戶操作習(xí)慣的軟件界面。請(qǐng)結(jié)合大腦皮層功能分區(qū)的概念以及神經(jīng)可塑性原理，分析該軟件界面系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上可以借鑒哪些腦科學(xué)原理，以實(shí)現(xiàn)更智能、更人性化的用戶體驗(yàn)。3.考慮一個(gè)社會(huì)突發(fā)事件應(yīng)急響應(yīng)系統(tǒng)。該系統(tǒng)需要快速收集信息、評(píng)估態(tài)勢(shì)、協(xié)調(diào)資源、做出決策。請(qǐng)運(yùn)用大腦處理復(fù)雜信息的機(jī)制（如多腦區(qū)協(xié)同工作、注意力分配、模式識(shí)別等）來(lái)分析該應(yīng)急系統(tǒng)可能面臨的挑戰(zhàn)，并提出一些建立其信息處理模塊的思路。四、應(yīng)用設(shè)計(jì)題（15分）設(shè)計(jì)一個(gè)簡(jiǎn)單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型框架，用于模擬大腦中視覺皮層初步處理圖像邊緣信息的過(guò)程。請(qǐng)描述該模型的基本結(jié)構(gòu)（包括輸入層、處理單元/隱藏層、輸出層），說(shuō)明各層功能，并簡(jiǎn)要解釋你設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)中體現(xiàn)了哪些借鑒大腦處理信息的特點(diǎn)。五、論述題（15分）當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)作為模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的一種強(qiáng)大工具，在人工智能領(lǐng)域取得了巨大成功。然而，我們也應(yīng)看到其與傳統(tǒng)系統(tǒng)工程方法在目標(biāo)、范式、評(píng)估等方面存在的差異。請(qǐng)結(jié)合腦神經(jīng)科學(xué)對(duì)智能的啟示，深入論述深度學(xué)習(xí)在系統(tǒng)工程應(yīng)用中可能存在的局限性，并探討未來(lái)如何更好地融合基于腦科學(xué)的智能理論與系統(tǒng)工程的嚴(yán)謹(jǐn)方法。試卷答案一、選擇題1.D2.C3.A4.B5.A6.A7.C8.B9.B10.C二、簡(jiǎn)答題1.神經(jīng)元興奮的“全或無(wú)”定律指出，神經(jīng)元一旦被有效刺激，其產(chǎn)生的動(dòng)作電位（興奮信號(hào)）的幅度是恒定的，與刺激強(qiáng)度在一定范圍內(nèi)成正比，但低于閾值則無(wú)反應(yīng)。該定律模擬數(shù)字信號(hào)處理中的二進(jìn)制信號(hào)：刺激強(qiáng)度未達(dá)到閾值如同邏輯“0”（無(wú)信號(hào)），達(dá)到或超過(guò)閾值則觸發(fā)固定幅度的信號(hào)，如同邏輯“1”（高電平信號(hào)），實(shí)現(xiàn)了信號(hào)的離散化和清晰傳遞。2.長(zhǎng)時(shí)程增強(qiáng)（LTP）是指突觸后神經(jīng)元持續(xù)接受高頻或強(qiáng)刺激時(shí)，其與突觸前神經(jīng)元連接的強(qiáng)度（傳遞效率）發(fā)生長(zhǎng)期增強(qiáng)的現(xiàn)象，通常與鈣離子內(nèi)流和后續(xù)的分子級(jí)變化（如蛋白質(zhì)合成、突觸結(jié)構(gòu)改變）有關(guān)。長(zhǎng)時(shí)程抑制（LTD）則相反，指持續(xù)低頻或弱刺激，或突觸后缺乏強(qiáng)化，會(huì)導(dǎo)致突觸傳遞效率長(zhǎng)期減弱。這兩種機(jī)制使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)外部輸入調(diào)整連接權(quán)重，從而學(xué)習(xí)編碼信息、形成記憶或消除無(wú)效連接。3.系統(tǒng)思維強(qiáng)調(diào)從整體、關(guān)聯(lián)、動(dòng)態(tài)、循環(huán)的角度看待問(wèn)題。大腦作為一個(gè)復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，其特征可通過(guò)系統(tǒng)思維分析：整體性體現(xiàn)在大腦各區(qū)域、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、分子通路相互連接構(gòu)成統(tǒng)一整體；關(guān)聯(lián)性表現(xiàn)在不同腦區(qū)功能協(xié)同（如視聽覺聯(lián)合區(qū)），信息通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跨區(qū)域傳遞；動(dòng)態(tài)性體現(xiàn)在大腦結(jié)構(gòu)和功能隨發(fā)育、學(xué)習(xí)、經(jīng)驗(yàn)改變（神經(jīng)可塑性）；適應(yīng)性體現(xiàn)在大腦能通過(guò)反饋機(jī)制（如神經(jīng)調(diào)節(jié)）應(yīng)對(duì)內(nèi)外環(huán)境變化。運(yùn)用系統(tǒng)思維有助于理解大腦整體智能的涌現(xiàn)。4.鏡像神經(jīng)元是指當(dāng)個(gè)體執(zhí)行某動(dòng)作或觀察他人執(zhí)行該動(dòng)作時(shí)，大腦中特定神經(jīng)元會(huì)同時(shí)被激活。其可能作用包括：理解他人行為（通過(guò)觀察模仿學(xué)習(xí)）、共情（模擬他人感受）、社會(huì)認(rèn)知（識(shí)別他人意圖）。對(duì)設(shè)計(jì)人機(jī)協(xié)作系統(tǒng)的啟示是：應(yīng)考慮系統(tǒng)如何“理解”用戶意圖（通過(guò)觀察用戶行為模式），設(shè)計(jì)能“模擬”或“預(yù)測(cè)”用戶下一步動(dòng)作的系統(tǒng)響應(yīng)，并建立基于“共享表征”的交互方式，提升協(xié)作效率和自然度。5.深度學(xué)習(xí)模型通常具有多層非線性處理單元，模擬大腦皮層的分層信息處理結(jié)構(gòu)。其參數(shù)（權(quán)重）通過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷調(diào)整，體現(xiàn)了學(xué)習(xí)機(jī)制。然而，深度學(xué)習(xí)模型往往是“黑箱”，其內(nèi)部工作機(jī)制難以解釋，缺乏對(duì)物理或生物學(xué)原理的嚴(yán)格約束，泛化能力可能受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)，且對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量和標(biāo)注依賴度高，系統(tǒng)魯棒性和可塑性在理論層面不如生物大腦。未來(lái)融合需關(guān)注賦予模型更強(qiáng)的因果推理能力、物理約束，并借鑒生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稀疏性、可塑性、計(jì)算效率等特性。三、系統(tǒng)分析題1.該城市交通信號(hào)燈控制系統(tǒng)若要具備類似神經(jīng)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)性，可能具有以下特征：輸入層類似于感受神經(jīng)元，負(fù)責(zé)采集各路口車流量、等待時(shí)間等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)；信息處理層可設(shè)計(jì)為具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)能力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或模糊邏輯系統(tǒng)，如同中間神經(jīng)元集群，能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)模式動(dòng)態(tài)調(diào)整信號(hào)配時(shí)方案；輸出層如同運(yùn)動(dòng)神經(jīng)元，將調(diào)整后的信號(hào)控制指令發(fā)送至各路口信號(hào)燈。系統(tǒng)整體通過(guò)反饋回路（實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)反饋至處理層）實(shí)現(xiàn)持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，類似于大腦根據(jù)環(huán)境變化調(diào)整行為。2.該軟件界面系統(tǒng)可借鑒的腦科學(xué)原理及設(shè)計(jì)思路包括：借鑒大腦皮層功能分區(qū)，將界面劃分為不同功能模塊，實(shí)現(xiàn)任務(wù)并行處理；利用神經(jīng)可塑性原理，設(shè)計(jì)能根據(jù)用戶操作習(xí)慣和頻率自適應(yīng)調(diào)整界面布局、快捷方式或信息呈現(xiàn)順序的界面，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化適應(yīng)；借鑒注意力機(jī)制，通過(guò)視覺設(shè)計(jì)（如突出顯示、色彩對(duì)比）引導(dǎo)用戶注意力聚焦于關(guān)鍵操作區(qū)域，優(yōu)化交互效率；考慮大腦處理信息的有限性，保持界面簡(jiǎn)潔，避免信息過(guò)載，采用分步引導(dǎo)或幫助提示降低用戶認(rèn)知負(fù)荷。3.該應(yīng)急系統(tǒng)面臨的挑戰(zhàn)及信息處理模塊建立思路：挑戰(zhàn)在于信息爆炸、真假難辨、決策壓力、協(xié)調(diào)復(fù)雜。借鑒大腦處理復(fù)雜信息的機(jī)制，信息處理模塊可設(shè)計(jì)為：設(shè)置“感知”模塊（類似多感官輸入），快速篩選、整合多源信息；建立“態(tài)勢(shì)評(píng)估”核心，模擬多腦區(qū)協(xié)同分析，運(yùn)用模式識(shí)別算法（借鑒視覺皮層）識(shí)別關(guān)鍵模式和威脅；構(gòu)建“決策支持”系統(tǒng)，考慮大腦情緒（杏仁核）與理性（前額葉）權(quán)衡過(guò)程，提供多方案評(píng)估和風(fēng)險(xiǎn)提示；設(shè)計(jì)“指令與協(xié)調(diào)”模塊，模擬大腦運(yùn)動(dòng)控制和平行通路，確保指令快速、準(zhǔn)確傳達(dá)并協(xié)調(diào)各救援力量行動(dòng)。四、應(yīng)用設(shè)計(jì)題模型框架設(shè)計(jì)：*輸入層：設(shè)N個(gè)神經(jīng)元，接收表示圖像局部區(qū)域（如3x3或5x5像素塊）的灰度值或顏色特征作為輸入。*處理單元/隱藏層：設(shè)M層（如3-5層），每層包含若干個(gè)神經(jīng)元（如S個(gè)）。相鄰兩層神經(jīng)元全連接。第一層處理單元可能學(xué)習(xí)檢測(cè)邊緣、角點(diǎn)等簡(jiǎn)單特征（類似初級(jí)視覺皮層）。隨后的隱藏層處理單元?jiǎng)t組合低層特征，學(xué)習(xí)更復(fù)雜的紋理、形狀模式（類似高級(jí)視覺皮層）。每一層神經(jīng)元采用非線性激活函數(shù)（如Sigmoid或ReLU），模擬神經(jīng)元閾值響應(yīng)。*輸出層：設(shè)K個(gè)神經(jīng)元，對(duì)應(yīng)輸出圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果（如K個(gè)方向或閾值的邊緣圖）。輸出層神經(jīng)元同樣使用非線性激活函數(shù)，其輸出值表示對(duì)應(yīng)邊緣的強(qiáng)度或存在性。借鑒大腦特點(diǎn)：分層結(jié)構(gòu)模擬大腦視覺皮層處理信息的層級(jí)性；多層全連接模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中信息逐層抽象和組合；非線性激活函數(shù)模擬神經(jīng)元“全或無(wú)”響應(yīng)特性；網(wǎng)絡(luò)整體通過(guò)反向傳播學(xué)習(xí)調(diào)整各層連接權(quán)重，模擬大腦學(xué)習(xí)過(guò)程。該設(shè)計(jì)體現(xiàn)了結(jié)構(gòu)上的層級(jí)性、信息處理的分布式和遞歸性，借鑒了大腦處理視覺信息的部分機(jī)制。五、論述題深度學(xué)習(xí)作為模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的工具，在系統(tǒng)工程應(yīng)用中展現(xiàn)了強(qiáng)大的模式識(shí)別和預(yù)測(cè)能力，但與傳統(tǒng)系統(tǒng)工程方法存在顯著差異，其局限性及未來(lái)融合方向如下：*局限性：*可解釋性差：深度學(xué)習(xí)模型（尤其深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）常被視為“黑箱”，其內(nèi)部決策過(guò)程難以解釋，這與系統(tǒng)工程強(qiáng)調(diào)的系統(tǒng)行為透明性、可追溯性要求不符。傳統(tǒng)系統(tǒng)工程更傾向于建立基于物理或因果關(guān)系的明確模型。*數(shù)據(jù)依賴性強(qiáng)：深度學(xué)習(xí)需要海量高質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，對(duì)于數(shù)據(jù)稀缺或標(biāo)注成本高的復(fù)雜工程系統(tǒng)（如航空航天、精密制造），其應(yīng)用受到限制。而系統(tǒng)工程需考慮多種不確定性，有時(shí)依賴少量數(shù)據(jù)或啟發(fā)式規(guī)則。*泛化與魯棒性挑戰(zhàn)：深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布外的新環(huán)境或面對(duì)惡意干擾時(shí)，性能可能急劇下降，魯棒性不足。生物大腦則表現(xiàn)出更強(qiáng)的泛化能力和對(duì)噪聲的容忍度，這與系統(tǒng)工程的可靠性要求有關(guān)。*缺乏物理約束：許多深度學(xué)習(xí)模型僅優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，未充分考慮系統(tǒng)運(yùn)行的物理定律或工程約束，可能導(dǎo)致生成的解決方案在實(shí)際中不可行或效率低下。系統(tǒng)工程強(qiáng)調(diào)基于物理原理建模。*資源消耗巨大：訓(xùn)練大型深度模型需要強(qiáng)大的計(jì)算資源和電力，對(duì)于實(shí)時(shí)性或資源受限的嵌入式系統(tǒng)不適用。*未來(lái)融合方向：*引入因果推斷：將因果推理理論融入深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)，使其不僅識(shí)別關(guān)聯(lián)，更能理解因果關(guān)系，增強(qiáng)模型的可解釋性和物理合理性。*開發(fā)物理約束模型：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)或訓(xùn)練過(guò)程中引入物理定律或工程約束，開發(fā)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PINN）等，使模型更符合現(xiàn)實(shí)世界規(guī)律。