工業(yè)AI2025年算法設計練習題考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習在工業(yè)智能應用中的主要區(qū)別，并各列舉一個適用于工業(yè)場景的具體算法實例。二、在工業(yè)設備預測性維護中，異常檢測算法扮演著重要角色。請比較孤立森林（IsolationForest）算法和單類支持向量機（One-ClassSVM）算法在處理高維、稀疏的工業(yè)時序數(shù)據(jù)時各自的優(yōu)勢和局限性。三、某工業(yè)自動化生產(chǎn)線需要根據(jù)實時傳感器數(shù)據(jù)調整生產(chǎn)參數(shù)以優(yōu)化效率。請設計一個基于強化學習的控制器框架，說明其核心組成部分（如環(huán)境、狀態(tài)空間、動作空間、獎勵函數(shù)等），并簡述選擇該強化學習方法的理由。四、工業(yè)數(shù)據(jù)往往具有噪聲大、缺失值多、維度高且特征間存在強耦合等特點。請闡述在進行機器學習建模前，針對工業(yè)數(shù)據(jù)預處理（包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇/提取、數(shù)據(jù)變換等）的主要步驟和考慮因素，并舉例說明一種常用的特征工程方法及其在工業(yè)應用中的價值。五、設計一個用于工業(yè)產(chǎn)品質量缺陷視覺檢測的深度學習模型簡要方案。要求說明模型的基本結構（至少提及網(wǎng)絡類型或關鍵模塊），選擇該結構的原因，以及如何評估模型的檢測性能。六、考慮一個工業(yè)能源管理場景，需要根據(jù)歷史能耗數(shù)據(jù)和天氣預報預測未來一段時間的電力消耗。請設計一個預測模型的基本框架，說明可能采用的數(shù)據(jù)融合策略或模型類型，并列出評價該預測模型性能的關鍵指標。試卷答案一、監(jiān)督學習：通過大量標注數(shù)據(jù)學習輸入到輸出的映射關系，以預測新輸入的輸出。工業(yè)實例：利用歷史傳感器數(shù)據(jù)（輸入）和設備故障標簽（輸出）訓練模型，預測未知數(shù)據(jù)是否故障。無監(jiān)督學習：從未標注數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏的模式或結構。工業(yè)實例：對設備運行數(shù)據(jù)進行聚類分析，識別不同的運行模式或異常簇。強化學習：智能體通過與環(huán)境交互，根據(jù)獲得的獎勵或懲罰學習最優(yōu)策略。工業(yè)實例：訓練機器人學習最優(yōu)路徑規(guī)劃以避開障礙物，或學習最優(yōu)控制策略以最小化能耗。二、孤立森林優(yōu)勢：對高維數(shù)據(jù)和非線性關系處理效果好，計算效率高，不易受異常值影響。局限性：對稀疏數(shù)據(jù)的性能可能下降，參數(shù)選擇（如樹的數(shù)量、樣本數(shù)）對結果影響較大。單類SVM優(yōu)勢：能有效處理小樣本數(shù)據(jù)，對異常值敏感，能生成復雜決策邊界。局限性：計算復雜度較高，尤其是在高維數(shù)據(jù)中，對參數(shù)選擇敏感，對小規(guī)模噪聲數(shù)據(jù)可能過擬合。三、框架：1.狀態(tài)空間：包含傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、壓力、振動）、設備歷史狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)等。2.動作空間：控制器可執(zhí)行的操作，如調整閥門開度、改變電機轉速等。3.獎勵函數(shù)：根據(jù)生產(chǎn)效率、能耗、產(chǎn)品質量等指標計算獎勵值，引導智能體學習最優(yōu)策略。4.狀態(tài)轉移函數(shù)：描述執(zhí)行動作后環(huán)境狀態(tài)的變化。選擇理由：強化學習能直接從與環(huán)境的交互中學習最優(yōu)控制策略，適應工業(yè)環(huán)境動態(tài)變化，無需大量先驗知識。四、主要步驟：1.數(shù)據(jù)清洗：處理缺失值（如插補）、異常值（如剔除或修正）。2.特征選擇/提?。喝コ哂嗷虿幌嚓P特征，或通過主成分分析（PCA）等方法降維。3.數(shù)據(jù)變換：標準化/歸一化處理，使不同量綱的特征具有可比性?？紤]因素：數(shù)據(jù)質量、特征重要性、模型需求。特征工程方法示例：特征交叉，在工業(yè)中可用于構建代表多個傳感器聯(lián)合狀態(tài)的組合特征，有助于捕捉復雜的系統(tǒng)行為或故障模式。五、方案：結構：可選用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）的模型，利用其局部感知和參數(shù)共享特性提取圖像局部特征，再結合全連接層進行分類?；虿捎肶OLO（YouOnlyLookOnce）等目標檢測網(wǎng)絡結構。選擇原因：CNN在處理圖