2025年大學智能科學與技術（中藥材AI分揀研發(fā)）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。1.以下哪種算法在智能圖像識別中常用于特征提取，能夠有效提取中藥材的關鍵紋理等特征？A.遺傳算法B.支持向量機算法C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法D.蟻群算法2.對于中藥材AI分揀研發(fā)中，數(shù)據(jù)預處理階段，對圖像進行歸一化處理的主要目的是？A.增加圖像對比度B.使圖像符合特定格式C.提高圖像分辨率D.消除圖像數(shù)據(jù)的偏差，加快模型訓練3.在智能科學與技術中，用于描述中藥材特征的知識表示方法，哪種最為直觀且便于計算機處理？A.語義網(wǎng)絡表示法B.產(chǎn)生式表示法C.框架表示法D.謂詞邏輯表示法4.當設計中藥材AI分揀系統(tǒng)時，考慮到不同產(chǎn)地中藥材的特征差異，需要采用什么技術來提高系統(tǒng)的適應性？A.遷移學習技術B.強化學習技術C.深度學習技術D.聚類分析技術5.以下哪種傳感器技術在中藥材分揀中可用于檢測藥材的重量、形狀等物理特征？A.激光雷達傳感器B.超聲波傳感器C.壓力傳感器和視覺傳感器D.紅外傳感器6.在中藥材AI分揀研發(fā)中，模型評估指標F1值綜合考慮了？A.準確率和召回率B.精確率和支持度C.召回率和Fβ值D.準確率和Fβ值7.智能科學與技術領域中，對于中藥材分揀系統(tǒng)的知識庫構建，哪種知識類型最為關鍵？A.領域專家經(jīng)驗知識B.通用常識知識C.數(shù)學公式知識D.編程語言知識8.當對中藥材圖像進行標注時，以下哪種標注方式能夠更全面準確地描述藥材特征？A.矩形框標注藥材整體B.多邊形標注藥材輪廓C.關鍵點標注藥材關鍵部位及特征D.簡單文字描述藥材名稱9.在中藥材AI分揀研發(fā)中，為了提高系統(tǒng)對新出現(xiàn)的中藥材品種的識別能力，應采用？A.增量學習算法B.批量學習算法C.對抗學習算法D.隨機森林算法10.智能科學與技術中，對于中藥材分揀系統(tǒng)的人機交互界面設計，應重點考慮？A.界面的美觀程度B.操作的便捷性和可視化效果C.界面的色彩搭配D.界面的布局復雜度第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在中藥材圖像識別中的主要結構及各部分作用。12.（15分）在中藥材AI分揀研發(fā)中，如何進行數(shù)據(jù)增強以提高模型的泛化能力？請舉例說明至少三種方法。13.（15分）結合智能科學與技術知識，闡述如何建立一個基于規(guī)則的中藥材分揀決策系統(tǒng)。14.（15分）材料：隨著中藥材市場的發(fā)展，對其質量和分揀效率要求越來越高。傳統(tǒng)人工分揀方式效率低且易出錯。某企業(yè)研發(fā)的中藥材AI分揀系統(tǒng)，采用先進的深度學習算法，對大量不同產(chǎn)地、品種的中藥材圖像進行學習訓練。在實際應用中，該系統(tǒng)能夠快速準確地分揀出不同等級的中藥材。但在一些復雜形狀和相似紋理的中藥材分揀上，仍存在一定的誤判率。問題：請分析該AI分揀系統(tǒng)存在誤判率的可能原因，并提出改進措施。15.（15分）材料：在中藥材AI分揀研發(fā)過程中，團隊收集了大量的中藥材圖像數(shù)據(jù)，包括不同品種、產(chǎn)地、生長年限的藥材圖像。通過標注工具對圖像中的藥材進行類別、特征等標注。在模型訓練階段，采用了隨機梯度下降優(yōu)化算法，經(jīng)過多輪訓練后，模型在測試集上取得了一定的準確率。但在實際應用場景中，發(fā)現(xiàn)模型對某些特殊年份生長的藥材識別效果不佳。問題：針對模型對特殊年份生長藥材識別效果不佳的情況，從數(shù)據(jù)和模型兩方面分析原因，并提出相應的解決辦法。答案：1.C2.D3.C4.A5.C6.A7.A8.C9.A10.B11.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡主要結構包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層等。輸入層負責接收中藥材圖像數(shù)據(jù)。卷積層通過卷積核提取圖像的局部特征，不同卷積核可捕捉不同紋理、形狀等特征。池化層用于降低數(shù)據(jù)維度，減少計算量同時保留關鍵特征。全連接層將提取的特征進行整合，輸出分類或識別結果。12.數(shù)據(jù)增強方法有：旋轉圖像，可改變藥材圖像的角度，增加模型對不同姿態(tài)的適應性；翻轉圖像，水平翻轉或垂直翻轉，豐富圖像數(shù)據(jù)；添加噪聲，模擬實際拍攝中的干擾因素提高模型魯棒性；調整亮度、對比度等，使模型能適應不同光照條件下的藥材圖像。13.首先收集中藥材分揀的相關規(guī)則知識，如根據(jù)藥材大小、顏色、形狀等特征進行分類。然后構建規(guī)則庫，將這些規(guī)則以特定格式存儲。設計推理引擎，根據(jù)輸入的中藥材特征信息，按照規(guī)則庫中的規(guī)則進行匹配推理，得出分揀決策。還需建立解釋機制，以便對決策結果進行解釋說明。14.可能原因：復雜形狀和相似紋理導致特征提取困難，深度學習算法難以準確區(qū)分；訓練數(shù)據(jù)中針對此類情況的數(shù)據(jù)不足，模型學習不充分。改進措施：增加復雜形狀和相似紋理中藥材的標注數(shù)據(jù)，擴充訓練集；優(yōu)化特征提取算法，如采用更先進的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡結構或改進卷積核設計，提高特征提取準確性。15.數(shù)據(jù)方面原因：特殊年份生長的藥材圖像數(shù)據(jù)量過少，模型缺乏足夠學習；數(shù)據(jù)標注可能不準確或不全面，影響模型學習。模型方面原因：模型結構可能不適用于此類特殊情況，未