2025年大學(xué)人工智能（智能算法）模塊檢測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題4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.以下哪種算法不屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.聚類(lèi)算法B.決策樹(shù)算法C.主成分分析算法D.自編碼器算法2.關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積層主要用于提取圖像的特征B.池化層可以減少數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留主要特征C.全連接層通常在網(wǎng)絡(luò)的最后，用于分類(lèi)或回歸D.CNN只能處理二維圖像數(shù)據(jù)3.梯度下降法是一種常用的優(yōu)化算法，在梯度下降過(guò)程中，學(xué)習(xí)率的選擇很重要。如果學(xué)習(xí)率過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致（）A.收斂速度過(guò)慢B.容易陷入局部最優(yōu)解C.可能會(huì)跳過(guò)最優(yōu)解，導(dǎo)致無(wú)法收斂D.計(jì)算量過(guò)大4.支持向量機(jī)（SVM）的主要目的是（）A.進(jìn)行數(shù)據(jù)分類(lèi)B.進(jìn)行數(shù)據(jù)聚類(lèi)C.降維D.回歸分析5.以下哪種算法常用于處理自然語(yǔ)言處理中的文本分類(lèi)任務(wù)？（）A.樸素貝葉斯算法B.K近鄰算法C.線(xiàn)性回歸算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體與環(huán)境交互，智能體通過(guò)什么來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略？（）A.獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)B.懲罰信號(hào)C.環(huán)境狀態(tài)D.動(dòng)作空間7.對(duì)于一個(gè)多層感知機(jī)（MLP），輸入層有3個(gè)神經(jīng)元，隱藏層有5個(gè)神經(jīng)元，輸出層有2個(gè)神經(jīng)元，那么從輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣大小是（）A.3×5B.5×3C.2×5D.5×28.以下關(guān)于遺傳算法的說(shuō)法，正確的是（）A.遺傳算法是一種基于梯度的優(yōu)化算法B.遺傳算法通過(guò)模擬生物進(jìn)化過(guò)程來(lái)尋找最優(yōu)解C.遺傳算法只適用于連續(xù)變量的優(yōu)化問(wèn)題D.遺傳算法不需要初始種群9.在決策樹(shù)算法中，用于選擇劃分屬性的指標(biāo)通常是（）A.信息增益B.均方誤差C.歐式距離D.余弦相似度10.以下哪種算法可以用于異常檢測(cè)？（）A.聚類(lèi)算法B.回歸算法C.分類(lèi)算法D.關(guān)聯(lián)規(guī)則算法二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于人工智能中的搜索算法的有（）A.廣度優(yōu)先搜索B.深度優(yōu)先搜索C.A算法D.蟻群算法2.深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化器有（）A.AdamB.SGDC.AdagradD.RMSProp3.以下哪些是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景（）A.客戶(hù)細(xì)分B.圖像生成C.情感分析D.數(shù)據(jù)降維4.關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)，以下說(shuō)法正確的是（）A.Sigmoid函數(shù)可以將輸入值映射到(0,1)之間B.ReLU函數(shù)可以有效緩解梯度消失問(wèn)題C.Tanh函數(shù)的值域是(-1,1)D.激活函數(shù)可以增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線(xiàn)性表達(dá)能力5.以下屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法有（）A.A2CB.A2DC.PPOD.DQN三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，將答案填在括號(hào)內(nèi)）1.人工智能就是讓機(jī)器模仿人類(lèi)的智能行為，所以人工智能完全等同于人類(lèi)智能。（）2.監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)既有特征又有標(biāo)簽。（）3.隨機(jī)森林算法是多個(gè)決策樹(shù)的簡(jiǎn)單組合，其性能不會(huì)比單個(gè)決策樹(shù)好。（）4.在深度學(xué)習(xí)中，模型參數(shù)的初始化對(duì)訓(xùn)練結(jié)果沒(méi)有影響。（）5.支持向量機(jī)只能處理線(xiàn)性可分的數(shù)據(jù)。（）6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體在環(huán)境中不斷嘗試不同的動(dòng)作，最終目的是最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)。（）7.遺傳算法中的交叉操作是將兩個(gè)父代個(gè)體的部分基因進(jìn)行交換，產(chǎn)生新的個(gè)體。（）8.對(duì)于一個(gè)給定的數(shù)據(jù)集，使用不同的聚類(lèi)算法可能會(huì)得到不同的聚類(lèi)結(jié)果。（）9.梯度消失問(wèn)題只會(huì)出現(xiàn)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不會(huì)出現(xiàn)。（）10.樸素貝葉斯算法假設(shè)特征之間是相互獨(dú)立的。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要介紹一下深度學(xué)習(xí)中的反向傳播算法。2.簡(jiǎn)述無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的K-Means聚類(lèi)算法的基本步驟。3.什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用平衡問(wèn)題？如何解決？五、算法設(shè)計(jì)題（總共1題，每題20分，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)算法來(lái)解決以下問(wèn)題）設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)算法，用于對(duì)給定的花卉圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)，類(lèi)別包括玫瑰、郁金香、百合等。要求描述算法的整體架構(gòu)、主要模塊及其功能，并說(shuō)明如何進(jìn)行模型訓(xùn)練和評(píng)估。答案：一、選擇題1.B2.D3.C4.A5.A6.A7.A8.B9.A10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABCD3.ABD4.ABCD5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.×5.×6.√7.√8.√9.×10.√四、簡(jiǎn)答題1.反向傳播算法是深度學(xué)習(xí)中用于計(jì)算梯度和更新模型參數(shù)的重要算法。它從輸出層開(kāi)始，根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算梯度，然后反向傳播到前面的層，依次計(jì)算各層的梯度。通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t，將損失函數(shù)對(duì)最終輸出的梯度，逐步傳遞給前面層的參數(shù)，從而得到每個(gè)參數(shù)的梯度。利用這些梯度，使用優(yōu)化算法（如梯度下降）來(lái)更新模型參數(shù)，使得損失函數(shù)值不斷減小。2.K-Means聚類(lèi)算法基本步驟：首先，隨機(jī)選擇K個(gè)聚類(lèi)中心。然后，計(jì)算每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)到各個(gè)聚類(lèi)中心的距離，將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的聚類(lèi)中心所在的簇中。接著，重新計(jì)算每個(gè)簇的中心，即簇中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的均值。重復(fù)上述步驟，直到聚類(lèi)中心不再變化或滿(mǎn)足一定的終止條件。3.探索與利用平衡問(wèn)題是指在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體既要探索未知的動(dòng)作以發(fā)現(xiàn)更好的策略，又要利用已有的經(jīng)驗(yàn)來(lái)選擇當(dāng)前認(rèn)為最優(yōu)的動(dòng)作。解決方法包括：使用ε-greedy策略，以一定概率隨機(jī)選擇動(dòng)作進(jìn)行探索，以1-ε的概率選擇當(dāng)前最優(yōu)動(dòng)作進(jìn)行利用；采用退火策略逐漸減小ε值，使智能體從更多探索逐漸轉(zhuǎn)向更多利用；還有基于置信上限的策略等，通過(guò)對(duì)動(dòng)作價(jià)值的不確定性估計(jì)來(lái)平衡探索與利用。五、算法設(shè)計(jì)題整體架構(gòu)：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。主要模塊及功能：卷積層用于提取圖像特征；池化層減少數(shù)據(jù)量并保留主要特征；全連接層進(jìn)行分類(lèi)。模型訓(xùn)練：使用花卉圖像數(shù)據(jù)集，將圖像及其對(duì)