2025年大學(xué)第四學(xué)年（人工智能應(yīng)用）算法開發(fā)階段測試題及答案

（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6題，每題5分。在每題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的。請將正確答案的序號填在括號內(nèi)。1.以下哪種算法不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？（）A.決策樹算法B.支持向量機(jī)算法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法D.聚類算法2.在深度學(xué)習(xí)中，用于處理圖像分類任務(wù)的經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是（）。A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.以上都是3.下列關(guān)于梯度下降算法的說法，錯誤的是（）。A.梯度下降是一種迭代優(yōu)化算法B.梯度方向是函數(shù)值下降最快的方向C.梯度下降算法一定能找到全局最優(yōu)解D.步長的選擇對梯度下降算法的收斂速度有影響4.對于一個簡單的線性回歸模型y=wx+b，其中w和b是模型參數(shù)，損失函數(shù)采用均方誤差，以下關(guān)于計算梯度的說法正確的是（）。A.對w求梯度時，與x無關(guān)B.對b求梯度時，與y無關(guān)C.對w求梯度時，與y和x都有關(guān)D.對b求梯度時，只與y有關(guān)5.在K近鄰算法中，K值的選擇對分類結(jié)果有重要影響。一般來說，當(dāng)K值較小時（）。A.模型復(fù)雜度較低，容易發(fā)生過擬合B.模型復(fù)雜度較高，容易發(fā)生過擬合C.模型復(fù)雜度較低，容易發(fā)生欠擬合D.模型復(fù)雜度較高，容易發(fā)生欠擬合6.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.Adam第II卷（非選擇題共70分）二、填空題（每題5分，共20分）答題要求：請在橫線上填寫正確答案。1.人工智能中的搜索算法主要分為盲目搜索和________搜索。2.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)有很多種，常見的如Sigmoid函數(shù)、ReLU函數(shù)和________函數(shù)。3.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中，將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理的目的是為了使不同特征具有相同的________和方差。4.強化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互，根據(jù)環(huán)境反饋的獎勵信號來學(xué)習(xí)最優(yōu)的________策略。三、簡答題（每題10分，共20分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰。1.簡述支持向量機(jī)算法的基本原理。2.說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層和池化層的作用。四、材料分析題（每題15分，共30分）材料：在一個圖像識別任務(wù)中，使用了一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型包含多個卷積層、池化層和全連接層。訓(xùn)練數(shù)據(jù)是一組包含不同物體的圖像，標(biāo)簽為物體的類別。在訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型的準(zhǔn)確率在訓(xùn)練集上不斷提高，但在測試集上卻沒有明顯提升，甚至出現(xiàn)了下降的情況。1.請分析可能導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因。2.針對上述問題，你有哪些解決方法？五、算法設(shè)計題（10分）答題要求：請設(shè)計一個簡單的算法，實現(xiàn)對給定數(shù)組中的元素進(jìn)行排序，要求使用冒泡排序算法，并簡要說明算法步驟。答案：第I卷答案：1.D2.D3.C4.C5.B6.D第II卷答案：二、填空題：1.啟發(fā)式2.Tanh3.均值4.行為三、簡答題：1.支持向量機(jī)算法的基本原理是尋找一個最優(yōu)的超平面，將不同類別的數(shù)據(jù)點分開，并且使得間隔最大化。通過引入核函數(shù)，可以將線性不可分的數(shù)據(jù)映射到高維空間中進(jìn)行線性分類。2.卷積層的作用是通過卷積核提取圖像的特征，減少數(shù)據(jù)維度。池化層的作用是對卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，降低數(shù)據(jù)量，同時保留主要特征，提高模型的魯棒性和計算效率。四、材料分析題：1.可能導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因有：模型過擬合，在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好但泛化能力差；數(shù)據(jù)泄露，訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)有重疊；訓(xùn)練過程中參數(shù)調(diào)整不當(dāng)，如學(xué)習(xí)率過大等。2.解決方法：增加數(shù)據(jù)增強，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)；采用正則化方法防止過擬合；劃分訓(xùn)練集和測試集時確保數(shù)據(jù)無重疊；調(diào)整學(xué)習(xí)率等參數(shù)，采用合適的優(yōu)化器。五、算法設(shè)計題：冒泡排序算法步驟：比較相鄰的元素，如果順序錯誤就把它們交換過來。對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開