產(chǎn)線AI故障預(yù)警工程師崗位招聘考試試卷及答案一、填空題（每題1分，共10分）1.產(chǎn)線故障預(yù)警常用的異常檢測(cè)算法包括孤立森林、______和自編碼器。2.處理產(chǎn)線時(shí)序數(shù)據(jù)時(shí)，常用的Python庫(kù)是______。3.AI故障預(yù)警模型的核心目標(biāo)是提前______設(shè)備故障發(fā)生的時(shí)間和類型。4.產(chǎn)線傳感器數(shù)據(jù)通常包含溫度、壓力、______等物理量。5.模型訓(xùn)練中，F(xiàn)1值是______和召回率的調(diào)和平均。6.TensorFlow中定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的常用類是______。7.故障預(yù)警系統(tǒng)中，閾值設(shè)置需平衡誤報(bào)率和______。8.處理缺失值的常用方法有填充均值、刪除和______。9.產(chǎn)線故障類型可分為______故障和漸發(fā)性故障。10.處理不平衡數(shù)據(jù)的常用方法有SMOTE和______。二、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分）1.最適合產(chǎn)線時(shí)序數(shù)據(jù)故障預(yù)測(cè)的算法是？A.決策樹B.LSTMC.樸素貝葉斯D.KNN2.數(shù)值型數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的常用方法是？A.Min-MaxScalingB.標(biāo)簽編碼C.獨(dú)熱編碼D.特征哈希3.模型部署后性能下降的核心監(jiān)控指標(biāo)是？A.準(zhǔn)確率B.數(shù)據(jù)漂移C.損失函數(shù)D.學(xué)習(xí)率4.不屬于產(chǎn)線AI故障預(yù)警核心步驟的是？A.數(shù)據(jù)采集B.模型訓(xùn)練C.產(chǎn)品銷售D.閾值設(shè)置5.TensorFlow模型保存格式是？A..h5B..csvC..txtD..json6.SMOTE算法屬于？A.欠采樣B.過采樣C.特征選擇D.特征提取7.最能反映旋轉(zhuǎn)設(shè)備故障的傳感器數(shù)據(jù)是？A.溫度B.振動(dòng)C.壓力D.電流8.“預(yù)測(cè)故障發(fā)生時(shí)間”屬于哪種任務(wù)？A.分類B.回歸C.聚類D.異常檢測(cè)9.用于統(tǒng)計(jì)分析的Python庫(kù)是？A.NumPyB.SciPyC.MatplotlibD.Seaborn10.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理常用框架是？A.SparkStreamingB.DjangoC.FlaskD.Pandas三、多項(xiàng)選擇題（每題2分，共20分，多選/漏選不得分）1.產(chǎn)線AI故障預(yù)警關(guān)鍵環(huán)節(jié)包括？A.數(shù)據(jù)采集清洗B.特征工程C.模型訓(xùn)練驗(yàn)證D.部署監(jiān)控2.屬于異常檢測(cè)算法的是？A.孤立森林B.LOFC.自編碼器D.SVM3.產(chǎn)線數(shù)據(jù)預(yù)處理操作有？A.缺失值處理B.異常值處理C.標(biāo)準(zhǔn)化D.特征選擇4.模型評(píng)估常用指標(biāo)有？A.精確率B.召回率C.F1值D.AUC-ROC5.屬于設(shè)備故障類型的是？A.軸承磨損B.電機(jī)過熱C.傳送帶跑偏D.產(chǎn)品劃痕6.處理時(shí)序數(shù)據(jù)的工具包括？A.PandasB.TensorFlowC.PyTorchD.Spark7.模型部署方式有？A.API服務(wù)B.邊緣部署C.批量推理D.實(shí)時(shí)推理8.特征工程核心操作是？A.特征提取B.特征選擇C.特征變換D.特征生成9.傳感器數(shù)據(jù)特點(diǎn)包括？A.時(shí)序性B.多維度C.高頻率D.噪聲大10.預(yù)警系統(tǒng)核心功能包括？A.實(shí)時(shí)采集B.故障預(yù)測(cè)C.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)D.性能監(jiān)控四、判斷題（每題2分，共20分，對(duì)√錯(cuò)×）1.孤立森林適合高維時(shí)序異常檢測(cè)。（）2.預(yù)警模型只需關(guān)注準(zhǔn)確率。（）3.Pandasshift()可生成時(shí)序滯后特征。（）4.自編碼器通過重構(gòu)誤差檢測(cè)異常。（）5.缺失值只能刪除整行。（）6.LSTM適合長(zhǎng)序列故障預(yù)測(cè)。（）7.模型部署后無需更新。（）8.獨(dú)熱編碼適用于數(shù)值特征。（）9.數(shù)據(jù)漂移會(huì)導(dǎo)致模型性能下降。（）10.預(yù)警僅需AI算法，無需工業(yè)知識(shí)。（）五、簡(jiǎn)答題（每題5分，共20分）1.簡(jiǎn)述產(chǎn)線AI故障預(yù)警中特征工程的步驟及作用。2.如何處理故障數(shù)據(jù)不平衡問題？3.簡(jiǎn)述模型部署流程。4.實(shí)時(shí)與批量數(shù)據(jù)處理的區(qū)別及適用場(chǎng)景。六、討論題（每題5分，共10分）1.如何平衡誤報(bào)率和漏報(bào)率？結(jié)合實(shí)際場(chǎng)景說明。2.模型部署后性能下降的原因及解決方法。---答案部分一、填空題答案1.LOF（局部離群因子）2.Pandas3.預(yù)測(cè)4.振動(dòng)（或轉(zhuǎn)速、電流）5.精確率6.Dense7.漏報(bào)率8.插值法（或中位數(shù)填充）9.突發(fā)性10.過采樣（或欠采樣）二、單項(xiàng)選擇題答案1.B2.A3.B4.C5.A6.B7.B8.B9.B10.A三、多項(xiàng)選擇題答案1.ABCD2.ABC3.ABCD4.ABCD5.ABC6.ABCD7.ABCD8.ABCD9.ABCD10.ABCD四、判斷題答案1.√2.×3.√4.√5.×6.√7.×8.×9.√10.×五、簡(jiǎn)答題答案1.步驟：①特征提取（統(tǒng)計(jì)/時(shí)序/頻譜特征）；②特征選擇（相關(guān)性過濾）；③特征變換（標(biāo)準(zhǔn)化/編碼）。作用：將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為模型可識(shí)別特征，提升泛化能力與訓(xùn)練效率。2.①過采樣（SMOTE生成故障樣本）；②欠采樣（刪除部分正常樣本）；③混合采樣（SMOTE+TomekLinks）；④算法調(diào)整（XGBoost設(shè)故障權(quán)重）；⑤閾值優(yōu)化（平衡誤報(bào)漏報(bào)）。3.①模型導(dǎo)出（.h5/.pth）；②環(huán)境搭建（Docker/TensorFlowServing）；③API封裝（Flask/FastAPI）；④部署選擇（邊緣/云端）；⑤監(jiān)控更新（定期retrain）。4.區(qū)別：實(shí)時(shí)（毫秒延遲，流數(shù)據(jù)）vs批量（分鐘延遲，離線數(shù)據(jù)）。場(chǎng)景：實(shí)時(shí)（電機(jī)突發(fā)故障預(yù)警）；批量（模型訓(xùn)練/歷史分析）。六、討論題答案1.①模型優(yōu)化（XGBoost+故障權(quán)重）；②閾值調(diào)整（漏報(bào)損失高則降低閾值）；③特征補(bǔ)充（振動(dòng)頻譜）；④規(guī)則過濾（溫度超10秒預(yù)警）。例：汽車產(chǎn)線將漏報(bào)率控0.