2025年大學(xué)《化學(xué)測量學(xué)與技術(shù)》專業(yè)題庫——高通量化學(xué)測量數(shù)據(jù)處理方法研究考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、選擇題（每題2分，共20分）1.下列哪一項(xiàng)不是高通量化學(xué)測量數(shù)據(jù)通常具有的特點(diǎn)？A.數(shù)據(jù)量巨大B.數(shù)據(jù)維度低C.產(chǎn)生速度快D.信息冗余度高2.在進(jìn)行高通量數(shù)據(jù)分析前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的目的是？A.消除數(shù)據(jù)中的異常值B.降低數(shù)據(jù)的維度C.使不同量綱的數(shù)據(jù)具有可比性D.增加數(shù)據(jù)的方差3.下列哪種方法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法？A.線性回歸B.支持向量機(jī)C.主成分分析D.偏最小二乘回歸4.在高通量數(shù)據(jù)分析中，用于評(píng)估模型泛化能力的一種常用方法是？A.回歸系數(shù)B.決定系數(shù)(R2)C.交叉驗(yàn)證D.均方根誤差(RMSE)5.如果高通量測量數(shù)據(jù)集中存在大量缺失值，以下哪種處理策略通常不適用？A.插值法B.使用整體平均值填充C.直接刪除含有缺失值的樣本D.使用模型預(yù)測缺失值6.PCA方法在高通量數(shù)據(jù)分析中的主要作用是？A.對樣本進(jìn)行分類B.建立預(yù)測模型C.降低數(shù)據(jù)維度，提取主要信息D.對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化7.K-means聚類算法的核心步驟是？A.尋找最優(yōu)線性回歸模型B.將樣本劃分為若干簇，并使簇內(nèi)相似度最大化、簇間相似度最小化C.識(shí)別并剔除數(shù)據(jù)中的異常值D.對數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析8.在使用PLS回歸建立模型時(shí)，選擇最優(yōu)主成分?jǐn)?shù)（PCs）的常用方法是？A.主成分貢獻(xiàn)率B.交叉驗(yàn)證誤差最小化C.特征值大小D.模型系數(shù)絕對值9.下列關(guān)于高通量篩選(HTS)技術(shù)的描述，哪項(xiàng)是正確的？A.通常只產(chǎn)生低維數(shù)據(jù)B.主要用于小分子化合物的高通量合成C.數(shù)據(jù)分析是其中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，直接影響篩選效率D.不需要考慮數(shù)據(jù)的冗余性10.將化學(xué)計(jì)量學(xué)方法應(yīng)用于高通量圖像數(shù)據(jù)分析時(shí)，常用的降維技術(shù)是？A.線性判別分析(LDA)B.基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)C.偏最小二乘判別分析(PLS-DA)D.線性回歸二、填空題（每空1分，共15分）1.高通量化學(xué)測量數(shù)據(jù)預(yù)處理的首要步驟通常是________和________。2.在進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析前，對數(shù)據(jù)進(jìn)行________是為了消除不同變量量綱的影響。3.PCA方法通過線性變換將原始變量投影到新的正交坐標(biāo)（主成分）上，其中第一個(gè)主成分的方差________。4.交叉驗(yàn)證是用于評(píng)估模型泛化能力的一種重要技術(shù)，常用的有________交叉驗(yàn)證和________交叉驗(yàn)證。5.用于對樣本進(jìn)行分類的機(jī)器學(xué)習(xí)方法除了SVM，還有________和________。6.當(dāng)高通量數(shù)據(jù)維度遠(yuǎn)高于樣本數(shù)量時(shí)，常采用________方法來輔助數(shù)據(jù)降維或進(jìn)行可視化。7.在高通量數(shù)據(jù)分析中，選擇合適的________是模型建立的關(guān)鍵步驟之一。8.對于高通量數(shù)據(jù)中的噪聲干擾，常用的處理策略包括________和________。9.微流控芯片技術(shù)是高通量化學(xué)測量的重要平臺(tái)之一，其產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往需要特殊的________方法進(jìn)行處理。10.綜合評(píng)價(jià)一個(gè)高通量數(shù)據(jù)分析方法的優(yōu)劣，需要考慮其準(zhǔn)確性、魯棒性、計(jì)算效率以及________。三、名詞解釋（每題3分，共15分）1.高通量篩選(HTS)2.降維(DimensionalityReduction)3.交叉驗(yàn)證(Cross-Validation)4.模式識(shí)別(PatternRecognition)5.化學(xué)計(jì)量學(xué)(Chemometrics)四、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述高通量化學(xué)測量數(shù)據(jù)預(yù)處理的主要目的和常用方法類別。2.簡要比較PCA和PLS在高通量數(shù)據(jù)分析中應(yīng)用的主要區(qū)別和適用場景。3.簡述選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行高通量數(shù)據(jù)分類時(shí)需要考慮的因素。4.解釋什么是過擬合現(xiàn)象，并列舉至少兩種避免過擬合的常用策略。五、計(jì)算題與分析題（共30分）1.（15分）某研究在進(jìn)行高通量篩選實(shí)驗(yàn)時(shí)，獲得一組包含5個(gè)變量的數(shù)據(jù)，共100個(gè)樣本。研究者首先對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理（均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1）。隨后，對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)應(yīng)用PCA方法，得到前兩個(gè)主成分（PC1,PC2）的得分和載荷矩陣如下（部分?jǐn)?shù)據(jù)）：*PC1的方差貢獻(xiàn)率：0.45，PC2的方差貢獻(xiàn)率：0.25。*載荷矩陣（部分）：|變量1|變量2|變量3|變量4|變量5||------|------|------|------|------||PC1|0.6|0.2|0.7|-0.1|0.3||PC2|-0.3|0.8|0.1|0.5|0.4|請回答：(1)解釋PCA方法在此實(shí)驗(yàn)中可能的主要目的。(2)基于載荷矩陣，分析PC1和PC2主要反映了原始變量之間的哪種關(guān)系？(3)如果研究者計(jì)劃使用前兩個(gè)主成分作為輸入變量，建立一個(gè)簡單的分類模型，請分析這種做法可能存在的風(fēng)險(xiǎn)或局限性。2.（15分）假設(shè)在一項(xiàng)高通量分析方法優(yōu)化研究中，研究人員需要建立模型來預(yù)測某化合物的活性。他們收集了50個(gè)樣本的數(shù)據(jù)，包含10個(gè)預(yù)測變量和一個(gè)響應(yīng)變量（活性）。研究人員嘗試了兩種模型：模型A（偏最小二乘回歸PLS）和模型B（支持向量回歸SVR）。使用10折交叉驗(yàn)證評(píng)估模型性能，得到以下結(jié)果：*模型A：平均RMSE=0.35，平均R2=0.85。*模型B：平均RMSE=0.30，平均R2=0.90。請分析并回答：(1)RMSE和R2分別衡量了模型的什么方面？根據(jù)數(shù)值比較，哪個(gè)模型在預(yù)測精度上表現(xiàn)更好？(2)考慮到SVR模型，請解釋什么是“核技巧(KernelTrick)”及其在高維數(shù)據(jù)回歸中的優(yōu)勢。(3)如果研究者希望進(jìn)一步改進(jìn)模型B的性能，除了調(diào)整SVR的核函數(shù)參數(shù)外，還可以考慮哪些數(shù)據(jù)分析或建模策略？---（試卷結(jié)束）試卷答案一、選擇題1.B2.C3.C4.C5.B6.C7.B8.B9.C10.D二、填空題1.缺失值處理，異常值處理2.標(biāo)準(zhǔn)化(或標(biāo)準(zhǔn)化處理)3.最大4.K折，留一5.K近鄰(或KNN)，決策樹6.主成分分析(或PCA)7.模型選擇(或模型評(píng)估)8.數(shù)據(jù)平滑，濾波9.可視化(或圖像分析)10.可解釋性三、名詞解釋1.高通量篩選(HTS)：指利用自動(dòng)化技術(shù)，在短時(shí)間內(nèi)對大量化合物或樣品進(jìn)行平行篩選，以快速識(shí)別具有特定生物活性或化學(xué)性質(zhì)的分子或個(gè)體的一種實(shí)驗(yàn)方法。2.降維(DimensionalityReduction)：指將高維數(shù)據(jù)空間映射到低維數(shù)據(jù)空間的過程，旨在減少數(shù)據(jù)冗余，消除噪聲，突出主要信息，同時(shí)保留數(shù)據(jù)的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)或模式。3.交叉驗(yàn)證(Cross-Validation)：指在模型評(píng)估中，將數(shù)據(jù)集分割成多個(gè)子集，通過輪流使用不同子集作為驗(yàn)證集、其余作為訓(xùn)練集來評(píng)估模型泛化能力的一種統(tǒng)計(jì)方法。4.模式識(shí)別(PatternRecognition)：指對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識(shí)別其中隱藏的、有意義的模式或結(jié)構(gòu)，并用于分類、聚類、預(yù)測等任務(wù)的領(lǐng)域。5.化學(xué)計(jì)量學(xué)(Chemometrics)：是一門交叉學(xué)科，它利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，結(jié)合化學(xué)領(lǐng)域知識(shí)，對化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、處理、分析、解釋和建模，以獲取化學(xué)信息。四、簡答題1.目的：消除數(shù)據(jù)噪聲和干擾，處理不合規(guī)數(shù)據(jù)，使數(shù)據(jù)滿足后續(xù)分析方法的要求，提高分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。常用方法類別：數(shù)據(jù)預(yù)處理（缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)變換）、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化/歸一化、數(shù)據(jù)平滑/濾波、特征選擇/降維（PCA、LDA等）。2.區(qū)別：PCA是無監(jiān)督降維方法，旨在提取數(shù)據(jù)主要變異方向，不關(guān)心變量與響應(yīng)的關(guān)系；PLS是有監(jiān)督降維方法，旨在建立自變量和響應(yīng)變量之間的關(guān)聯(lián)模型，同時(shí)進(jìn)行降維。適用場景：PCA適用于探索性數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化；PLS適用于需要建立預(yù)測模型的回歸或分類問題，特別是自變量和響應(yīng)變量存在相關(guān)性的情況。3.考慮因素：數(shù)據(jù)的特征（維度、樣本量、噪聲水平）；問題類型（分類、回歸）；模型的復(fù)雜度與解釋性需求；計(jì)算資源和時(shí)間限制；模型的泛化能力（交叉驗(yàn)證結(jié)果）；領(lǐng)域知識(shí)的結(jié)合；已有文獻(xiàn)或類似研究的參考。4.過擬合現(xiàn)象：指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好（擬合誤差?。?，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差（泛化能力差）的現(xiàn)象，即模型學(xué)習(xí)了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或細(xì)節(jié)。避免策略：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量；選擇更簡單的模型（降低復(fù)雜度）；正則化方法（如LASSO、Ridge）；交叉驗(yàn)證；早停法（EarlyStopping）。五、計(jì)算題與分析題1.(1)目的：可能用于降低數(shù)據(jù)維度，去除變量間的相關(guān)性，突出主要信息，簡化后續(xù)的分析模型；或用于可視化，觀察樣本在主要變異方向上的分布模式，發(fā)現(xiàn)潛在群體或異常點(diǎn)。(2)PC1主要反映了變量1、變量3之間存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，以及變量4的正相關(guān)性和變量5的弱負(fù)相關(guān)性。PC2主要反映了變量2與變量5的正相關(guān)性，以及變量4與變量3的弱正相關(guān)性，同時(shí)變量2與變量3存在一定的負(fù)相關(guān)性。載荷矩陣的絕對值大小表示了原始變量對相應(yīng)主成分的貢獻(xiàn)程度。(3)風(fēng)險(xiǎn)或局限性：可能丟失了重要的信息，因?yàn)橹鞒煞质窃甲兞康木€性組合，某些關(guān)鍵差異可能未能被有效保留；主成分的化學(xué)意義可能不明確，導(dǎo)致結(jié)果解釋困難；如果原始變量間存在非線性關(guān)系，PCA可能無法捕捉；僅使用兩個(gè)主成分可能無法充分解釋數(shù)據(jù)的變異來源。2.(1)RMSE衡量模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的平均絕對誤差大小，RMSE越小，預(yù)測精度越高；R2衡量模型對數(shù)據(jù)變異性的解釋程度，R2越大，模型擬合效果越好。根據(jù)數(shù)值比較，模型B(RMSE=0.30,R2=0.90)的RMSE更小，R2更大，因此模型B在預(yù)測精度上表現(xiàn)更好。(2)核技巧(KernelTrick)：是一種將原始數(shù)據(jù)映射到更高維特征空間的方法，通過使用核函數(shù)（如高斯核、多項(xiàng)式核等）計(jì)算樣本點(diǎn)在特征空間中的相似度，而無需顯式地計(jì)算特征空間的坐標(biāo)。其優(yōu)勢在于能夠?qū)⒕€性不可分的數(shù)據(jù)映射到非線性可分的空間，從而使得原本線性模型（如線性