2025年大學第一學年（計算機科學與技術(shù)）人工智能算法基礎(chǔ)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40分）答題要求：本卷共8小題，每小題5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.以下關(guān)于人工智能算法中搜索算法的說法，正確的是（）A.深度優(yōu)先搜索總是能找到最優(yōu)解B.廣度優(yōu)先搜索的空間復(fù)雜度較低C.啟發(fā)式搜索通過利用問題的啟發(fā)信息來提高搜索效率D.盲目搜索適用于所有類型的問題答案：C2.下列哪個算法不屬于機器學習中的監(jiān)督學習算法（）A.決策樹算法B.支持向量機算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.聚類算法答案：D3.對于一個具有n個節(jié)點的無向連通圖，其最小生成樹的邊數(shù)為（）A.nB.n-1C.n+1D.2n-1答案：B4.以下哪種算法常用于處理自然語言處理中的文本分類任務(wù)（）A.K近鄰算法B.樸素貝葉斯算法C.梯度下降算法D.Dijkstra算法答案：B5.在人工智能算法中，遺傳算法的基本操作不包括（）A.選擇B.交叉C.變異D.回溯答案：D6.關(guān)于強化學習中的Q學習算法，以下說法錯誤的是（）A.Q學習是一種基于值函數(shù)的強化學習算法B.Q學習可以直接學習到最優(yōu)策略C.Q學習的更新公式依賴于當前狀態(tài)、動作和獎勵D.Q學習在離散狀態(tài)和動作空間中表現(xiàn)較好答案：B7.以下哪個算法是用于解決排序問題的高效算法（）A.快速排序算法B.深度優(yōu)先算法C.廣度優(yōu)先算法D.動態(tài)規(guī)劃算法答案：A8.在人工智能算法中，用于處理圖像識別任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要由以下哪些層組成（）A.輸入層、隱藏層、輸出層B.卷積層、池化層、全連接層C.數(shù)據(jù)層、模型層、結(jié)果層D.特征層、分類層、回歸層答案：B第II卷（非選擇題，共60分）簡答題（共20分）答題要求：簡要回答問題，觀點明確，條理清晰。9.（10分）簡述人工智能算法中常用的評估指標有哪些，并舉例說明其中一種評估指標在具體算法中的應(yīng)用。10.（10分）請解釋什么是機器學習中的過擬合和欠擬合現(xiàn)象，并分別說明如何解決這兩種問題。算法設(shè)計題（共20分）答題要求：根據(jù)題目要求，設(shè)計合理的算法步驟，并進行簡要說明。11.（10分）設(shè)計一個算法，用于在一個有序數(shù)組中查找特定元素。要求算法的時間復(fù)雜度為O(logn)。說明：可以使用二分查找算法。首先確定數(shù)組的中間位置，將待查找元素與中間元素比較。如果相等，則找到；如果小于中間元素，則在左半部分繼續(xù)查找；如果大于中間元素，則在右半部分繼續(xù)查找。不斷重復(fù)這個過程，直到找到元素或確定元素不存在。12.（10分）設(shè)計一個算法，用于計算兩個矩陣的乘積。要求算法的時間復(fù)雜度為O(n^3)，其中n為矩陣的行數(shù)（或列數(shù)）。說明：設(shè)矩陣A為m×n矩陣，矩陣B為n×p矩陣。新建一個m×p的矩陣C用于存儲結(jié)果。通過三重循環(huán)，遍歷矩陣A的行、矩陣B的列以及矩陣A的列（或矩陣B的行），計算C[i][j]=Σ(A[i][k]B[k][j])，其中k從0到n-1。分析題（共10分）答題材料：在一個使用決策樹算法進行疾病診斷的場景中，假設(shè)有以下數(shù)據(jù)集：|癥狀|疾病||---|---||咳嗽、發(fā)熱|感冒||咳嗽、頭痛|感冒||發(fā)熱、喉嚨痛|感冒||咳嗽、呼吸困難|肺炎||發(fā)熱、胸痛|肺炎|現(xiàn)有一個新的病例，癥狀為咳嗽、發(fā)熱、喉嚨痛。答題要求：根據(jù)給定材料，回答問題。13.（10分）使用決策樹算法對該新病例進行診斷，并簡要說明決策樹的構(gòu)建過程。應(yīng)用題（共10分）答題材料：假設(shè)你正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng)，用于為用戶推薦電影。系統(tǒng)收集了用戶的歷史觀影記錄，包括電影名稱、評分等信息。答題要求：根據(jù)給定材料，回答問題。14.（10分）請描述一種基于協(xié)同過濾算法的推薦方案，說明如何利用用戶的歷史觀影記錄來為新用戶推薦電影。答案：9.常用評估指標有準確率、召回率、F1值、均方誤差等。例如在分類算法中，準確率是指預(yù)測正確的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例。對于一個二分類問題，若預(yù)測結(jié)果為正例的樣本中實際為正例的比例較高，且預(yù)測結(jié)果為負例的樣本中實際為負例的比例也較高，則準確率較高。10.過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，即模型過于復(fù)雜，學習到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲。解決方法有增加數(shù)據(jù)量（數(shù)據(jù)增強）、進行正則化（L1、L2正則化）、剪枝（決策樹剪枝）等。欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)都不好，即模型過于簡單，沒有充分學習到數(shù)據(jù)的特征。解決方法有增加模型復(fù)雜度（增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)）、選擇更合適的特征、使用非線性模型等。11.二分查找算法步驟：設(shè)數(shù)組為arr，待查找元素為target，左邊界left=0，右邊界right=arr.length-1。while(left<=right){intmid=left+(right-left)/2;if(arr[mid]==target){returnmid;}elseif(arr[mid]<target){left=mid+1;}else{right=mid-1;}}return-1;12.矩陣乘法算法步驟：for(inti=0;i<m;i++){for(intj=0;j<p;j++){C[i][j]=0;for(intk=0;k<n;k++){C[i][j]+=A[i][k]B[k][j];}}}13.構(gòu)建決策樹：首先選擇“咳嗽”作為根節(jié)點的劃分屬性，根據(jù)“咳嗽”將數(shù)據(jù)集分為兩組，一組是咳嗽的，一組是不咳嗽的。對于咳嗽的組，再看“發(fā)熱”屬性，將其分為發(fā)熱和不發(fā)熱兩組。對于發(fā)熱且喉嚨痛的樣本，判斷為感冒。所以新病例癥狀為咳嗽、發(fā)熱、喉嚨痛，診斷為感冒。14.基于協(xié)同過濾算法的推薦方案：首先計算用戶之間的相似度，可以使用余弦相似度等方法。對于新用戶，找到與他相