2025年大學人工智能技術應用（AI算法設計）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內）1.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學習算法？（）A.決策樹B.聚類算法C.主成分分析D.自編碼器2.在深度學習中，用于處理圖像分類的經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是（）。A.LSTMB.ResNetC.RNND.DQN3.梯度下降算法中，步長的選擇對算法收斂速度有重要影響，以下關于步長的說法正確的是（）。A.步長越大收斂越快B.步長越小收斂越快C.合適的步長才能保證收斂速度和穩(wěn)定性D.步長與收斂速度無關4.支持向量機（SVM）主要用于解決什么問題？（）A.回歸分析B.分類問題C.聚類問題D.降維問題5.下列關于神經(jīng)網(wǎng)絡中激活函數(shù)的說法，錯誤的是（）。A.sigmoid函數(shù)可將輸入映射到(0,1)區(qū)間B.ReLU函數(shù)能有效緩解梯度消失問題C.tanh函數(shù)輸出值范圍是(-1,1)D.激活函數(shù)可有可無6.強化學習中的智能體通過什么來學習最優(yōu)策略？（）A.環(huán)境獎勵反饋B.自身隨機探索C.先驗知識D.固定策略7.對于一個多層感知機（MLP），輸入層有3個神經(jīng)元，隱藏層有5個神經(jīng)元，輸出層有2個神經(jīng)元，那么該MLP的參數(shù)數(shù)量為（）。A.15B.17C.21D.238.以下哪種優(yōu)化器在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡時通常收斂速度較快且不易陷入局部最優(yōu)？（）A.AdagradB.RMSPropC.AdamD.SGD9.在K近鄰算法中，K值的選擇對分類結果有重要影響，當K值較小時（）。A.模型復雜度高，容易過擬合B.模型復雜度低，容易欠擬合C.分類精度不受影響D.分類速度加快10.貝葉斯算法基于什么原理進行分類？（）A.最大似然估計B.最小二乘法C.貝葉斯定理D.梯度下降第II卷一、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要闡述深度學習中卷積層的作用及原理。2.說明聚類算法的主要應用場景，并舉例說明一種常見的聚類算法及其步驟。3.解釋什么是梯度消失和梯度爆炸現(xiàn)象，以及如何在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中避免這些問題。二、分析題（15分）給定一個簡單的線性回歸模型y=wx+b，通過最小二乘法來求解參數(shù)w和b?，F(xiàn)有一組數(shù)據(jù)點{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)}，請詳細說明求解w和b的過程。三、設計題（15分）設計一個基于決策樹的算法來對鳶尾花數(shù)據(jù)集進行分類。要求說明決策樹的構建過程，包括如何選擇特征和劃分節(jié)點，以及如何進行剪枝操作以提高模型的泛化能力。四、材料分析題（15分）材料：在人工智能圖像識別領域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）取得了巨大成功。CNN通過卷積層、池化層和全連接層等組件，有效地提取圖像特征并進行分類。例如在醫(yī)學圖像識別中，CNN能夠準確識別腫瘤等病變。然而，CNN也面臨一些挑戰(zhàn)，如計算資源需求大、對數(shù)據(jù)量要求高。問題：請結合材料分析CNN在圖像識別中的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)，并提出一些可能的改進方向。五、綜合應用題（20分）假設你要開發(fā)一個智能機器人來完成垃圾分類任務。請運用所學的人工智能算法知識，設計一個完整的解決方案，包括如何對垃圾圖像進行預處理、選擇合適的算法進行分類識別，以及如何讓機器人根據(jù)分類結果執(zhí)行相應的操作。答案：第I卷：1.A2.B3.C4.B5.D6.A7.D8.C9.A10.C第II卷：一、1.卷積層作用是提取圖像等數(shù)據(jù)的局部特征。原理是通過卷積核在數(shù)據(jù)上滑動，進行卷積運算，將輸入數(shù)據(jù)與卷積核做點積，得到特征圖，不同卷積核可提取不同特征。2.聚類算法應用場景如客戶細分、數(shù)據(jù)挖掘等。常見算法如K-Means算法，步驟：隨機初始化K個聚類中心；計算每個數(shù)據(jù)點到聚類中心的距離，劃分到最近聚類；更新聚類中心；重復2、3步直到聚類中心穩(wěn)定。3.梯度消失是指在深層神經(jīng)網(wǎng)絡中，梯度在反向傳播過程中逐漸變小，導致網(wǎng)絡難以訓練。梯度爆炸相反，梯度變得很大。可通過合理初始化權重、使用合適激活函數(shù)、采用梯度裁剪等避免。二、先計算均值x_mean=(1+2+3+4)/4=2.5，y_mean=(2+3+4+5)/4=3.5。計算分子：sum_xy=(12+23+34+45)=40，sum_x2=(1^2+2^2+3^2+4^2)=30。w=(sum_xy-4x_meany_mean)/(sum_x2-4x_mean^2)=(40-42.53.5)/(30-42.5^2)=1，b=y_mean-wx_mean=3.5-12.5=1。三、構建過程：計算各特征的信息增益等指標選擇最佳劃分特征；根據(jù)特征值劃分節(jié)點；遞歸構建子樹。剪枝操作：可采用預剪枝，在構建過程中根據(jù)驗證集性能提前停止；后剪枝根據(jù)驗證集對已構建樹進行剪枝。四、優(yōu)勢：能有效提取圖像特征，在醫(yī)學圖像等識別中準確率高。挑戰(zhàn)：計算資源需求大，對數(shù)據(jù)