2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)應(yīng)用）智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.人工智能中，用于處理不確定性推理的常用方法是（）A.確定性推理B.概率推理C.模糊推理D.演繹推理2.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法（）A.決策樹B.聚類算法C.主成分分析D.自編碼器3.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，能夠減少梯度消失問題的激活函數(shù)是（）A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)4.智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，用于知識(shí)表示的方法不包括（）A.謂詞邏輯表示法B.語義網(wǎng)絡(luò)表示法C.狀態(tài)空間表示法D.遺傳算法表示法5.以下哪個(gè)不是人工智能的主要研究領(lǐng)域（）A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.機(jī)器人學(xué)6.對(duì)于一個(gè)二分類問題，使用邏輯回歸模型時(shí)，其輸出結(jié)果代表的是（）A.屬于某一類別的概率B.直接判斷為某一類別C.分類的置信度D.以上都不對(duì)7.在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理（）A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.時(shí)間序列數(shù)據(jù)8.智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，啟發(fā)式搜索算法的特點(diǎn)是（）A.盲目搜索B.利用經(jīng)驗(yàn)信息提高搜索效率C.搜索效率低D.不考慮問題的解9.以下哪種技術(shù)可以用于對(duì)圖像進(jìn)行特征提?。ǎ〢.支持向量機(jī)B.隱馬爾可夫模型C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.樸素貝葉斯10.人工智能中的專家系統(tǒng)主要由知識(shí)庫、推理機(jī)和（）組成。A.解釋器B.學(xué)習(xí)器C.數(shù)據(jù)庫D.控制器第II卷（非選擇題共70分）（總共4題，每題10分，答題要求：請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述各題所涉及的概念、原理及相關(guān)應(yīng)用）11.請(qǐng)簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，并各舉一個(gè)例子說明。12.解釋什么是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并說明其在人工智能中的重要性。13.闡述智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)中常用的知識(shí)表示方法及其優(yōu)缺點(diǎn)。14.請(qǐng)說明人工智能在自然語言處理方面的主要應(yīng)用，并舉例說明其中一種應(yīng)用的工作原理。（總共2題，每題15分，答題要求：結(jié)合所給材料，運(yùn)用所學(xué)知識(shí)進(jìn)行分析解答）材料：在一個(gè)智能圖像識(shí)別系統(tǒng)中，需要對(duì)大量的動(dòng)物圖片進(jìn)行分類，包括貓、狗、鳥等類別。系統(tǒng)采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型對(duì)貓的識(shí)別準(zhǔn)確率較高，但對(duì)狗和鳥的識(shí)別準(zhǔn)確率較低。15.請(qǐng)分析可能導(dǎo)致對(duì)狗和鳥識(shí)別準(zhǔn)確率低的原因，并提出改進(jìn)方案。16.若要提高該智能圖像識(shí)別系統(tǒng)的泛化能力，你認(rèn)為可以采取哪些措施？（總共1題，每題20分，答題要求：根據(jù)題目要求，結(jié)合所學(xué)知識(shí)進(jìn)行詳細(xì)論述）17.隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，其在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛。請(qǐng)論述人工智能技術(shù)對(duì)社會(huì)和人類生活可能帶來的影響，并舉例說明其中積極和消極的影響各一個(gè)。答案：1.B2.A3.C4.D5.B6.A7.A8.B9.C10.A11.監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從標(biāo)注數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)，模型的輸出值與已知的目標(biāo)值進(jìn)行比較，通過調(diào)整模型參數(shù)來最小化預(yù)測(cè)誤差。例如線性回歸，通過輸入特征預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在無標(biāo)注數(shù)據(jù)上進(jìn)行學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的結(jié)構(gòu)和規(guī)律。例如聚類算法，將數(shù)據(jù)分成不同的簇。12.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是包含多個(gè)隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其在人工智能中重要性在于能自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)復(fù)雜特征和模式，可處理圖像、語音等多種復(fù)雜數(shù)據(jù)，在圖像識(shí)別、語音識(shí)別等領(lǐng)域取得巨大成功，推動(dòng)了人工智能的快速發(fā)展。13.謂詞邏輯表示法：優(yōu)點(diǎn)是精確、嚴(yán)密，能表達(dá)復(fù)雜知識(shí)；缺點(diǎn)是表示形式單一，推理效率低。語義網(wǎng)絡(luò)表示法：優(yōu)點(diǎn)是直觀，能表達(dá)語義關(guān)系；缺點(diǎn)是不便于計(jì)算機(jī)處理深層知識(shí)。狀態(tài)空間表示法：優(yōu)點(diǎn)是能清晰描述問題狀態(tài)和變化過程；缺點(diǎn)是對(duì)于復(fù)雜問題狀態(tài)空間過大。14.主要應(yīng)用有機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、文本生成等。以機(jī)器翻譯為例，工作原理是先對(duì)源語言文本進(jìn)行詞法、句法分析，提取語義信息，然后通過模型將其轉(zhuǎn)換為目標(biāo)語言的語法結(jié)構(gòu)和詞匯，生成目標(biāo)語言文本。15.可能原因：訓(xùn)練數(shù)據(jù)中狗和鳥的圖片數(shù)量不足或質(zhì)量不佳；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)不合理，對(duì)狗和鳥的特征提取能力弱。改進(jìn)方案：增加狗和鳥的高質(zhì)量圖片數(shù)據(jù)；調(diào)整卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如增加卷積層或調(diào)整卷積核大小等。16.措施：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性；采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)；對(duì)模型進(jìn)行正則化處理；使用合適的優(yōu)化算法并