工業(yè)數(shù)據(jù)算法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.工業(yè)時序數(shù)據(jù)異常檢測常用算法有______2.工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）設(shè)備數(shù)據(jù)屬于______數(shù)據(jù)3.處理不平衡工業(yè)故障數(shù)據(jù)的過采樣方法是______4.工業(yè)SPC常用控制圖有______5.工業(yè)回歸預(yù)測評估指標有______6.工業(yè)數(shù)據(jù)缺失值填充常用______法7.處理時序工業(yè)數(shù)據(jù)的深度學習模型是______8.基于規(guī)則的工業(yè)故障診斷依賴______9.數(shù)據(jù)標準化常用______方法10.工業(yè)數(shù)字孿生核心是物理與虛擬模型的______二、單項選擇題（每題2分，共20分）1.適合工業(yè)時序異常檢測的算法是？A.決策樹B.孤立森林C.KNND.樸素貝葉斯2.工業(yè)故障數(shù)據(jù)過采樣常用______A.欠采樣B.SMOTEC.隨機刪除D.特征選擇3.不屬于工業(yè)時序預(yù)測的模型是？A.ARIMAB.LSTMC.CNND.Prophet4.傳感器振動數(shù)據(jù)屬于______A.靜態(tài)數(shù)據(jù)B.時序數(shù)據(jù)C.文本數(shù)據(jù)D.圖像數(shù)據(jù)5.工業(yè)故障分類優(yōu)先關(guān)注______A.準確率B.精確率C.召回率D.F1-score6.工業(yè)數(shù)字孿生不包含______技術(shù)A.物聯(lián)網(wǎng)B.機器學習C.區(qū)塊鏈D.仿真建模7.工業(yè)數(shù)據(jù)噪聲濾波常用______A.均值濾波B.高斯濾波C.中值濾波D.以上都是8.無監(jiān)督學習算法是？A.邏輯回歸B.隨機森林C.K-meansD.支持向量機9.設(shè)備剩余壽命（RUL）預(yù)測常用______A.LSTMB.線性回歸C.決策樹D.樸素貝葉斯10.類別型數(shù)據(jù)編碼常用______A.One-hot編碼B.標簽編碼C.整數(shù)編碼D.以上都是三、多項選擇題（每題2分，共20分）1.工業(yè)算法工程師核心技能包括______A.時序分析B.故障診斷C.數(shù)字孿生D.前端開發(fā)2.工業(yè)時序數(shù)據(jù)特點有______A.高維度B.不平衡C.噪聲多D.實時性3.工業(yè)故障診斷方法包括______A.規(guī)則-basedB.機器學習C.深度學習D.統(tǒng)計方法4.缺失值處理方法有______A.均值填充B.插值法C.刪除行D.中位數(shù)填充5.回歸預(yù)測評估指標有______A.MAEB.MSEC.RMSED.R26.數(shù)字孿生應(yīng)用場景有______A.預(yù)測性維護B.流程優(yōu)化C.設(shè)計仿真D.供應(yīng)鏈管理7.無監(jiān)督學習工業(yè)應(yīng)用是______A.異常檢測B.聚類C.故障分類D.回歸預(yù)測8.工業(yè)傳感器類型有______A.溫度B.壓力C.振動D.圖像9.數(shù)據(jù)不平衡處理方法有______A.SMOTEB.欠采樣C.集成學習D.權(quán)重調(diào)整10.模型部署方式有______A.Docker容器B.微服務(wù)C.邊緣計算D.云部署四、判斷題（每題2分，共20分）1.工業(yè)算法工程師無需了解生產(chǎn)流程（×）2.孤立森林適合時序異常檢測（√）3.SMOTE可解決所有不平衡問題（×）4.數(shù)字孿生虛擬模型需完全一致物理實體（×）5.召回率適合故障檢測評估（√）6.ARIMA適合平穩(wěn)時序數(shù)據(jù)（√）7.工業(yè)數(shù)據(jù)無需處理異常值（×）8.SVM可用于故障分類（√）9.邊緣計算不適合實時處理（×）10.SPC控制圖用于過程監(jiān)控（√）五、簡答題（每題5分，共20分）1.簡述工業(yè)時序數(shù)據(jù)核心特點答案：工業(yè)時序數(shù)據(jù)具6特點：①時序性：按時間采集；②高維度：多傳感器同時輸出；③不平衡：故障樣本遠少于正常；④噪聲多：受工業(yè)環(huán)境干擾；⑤實時性：需實時處理支撐監(jiān)控；⑥非線性：工業(yè)過程多為非線性系統(tǒng)。這些特點要求算法針對性設(shè)計（如LSTM處理時序、SMOTE平衡樣本）。2.什么是工業(yè)預(yù)測性維護（PdM）？核心算法需求？答案：PdM是基于設(shè)備數(shù)據(jù)預(yù)測故障時間，提前維護避免停機的技術(shù)。核心需求：①時序預(yù)測（RUL預(yù)測，用LSTM/Prophet）；②異常檢測（孤立森林/自編碼器）；③故障分類（隨機森林/CNN）；④不平衡處理（SMOTE/權(quán)重調(diào)整）；⑤實時性（邊緣部署低延遲）。PdM可降維護成本30%以上。3.工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理主要步驟？答案：①數(shù)據(jù)整合：多源采集（傳感器/PLC）統(tǒng)一格式；②缺失值處理：均值/插值/刪除；③異常值處理：3σ/箱線圖檢測修正；④標準化：Z-score/Min-Max消除量綱；⑤類別編碼：One-hot/標簽編碼；⑥特征選擇：PCA降維/相關(guān)性篩選。4.工業(yè)數(shù)字孿生核心架構(gòu)？答案：4部分：①物理實體（真實設(shè)備/生產(chǎn)線）；②虛擬模型（幾何+物理+行為映射）；③數(shù)據(jù)鏈路（IIoT實時同步物理-虛擬數(shù)據(jù)）；④服務(wù)應(yīng)用（預(yù)測維護/流程優(yōu)化/仿真）。關(guān)鍵是“同步性”，支撐決策閉環(huán)（如汽車生產(chǎn)線模擬新工序影響）。六、討論題（每題5分，共10分）1.如何平衡工業(yè)算法“精度”與“實時性”？舉例說明答案：平衡策略：①算法輕量化（剪枝/量化壓縮模型）；②邊緣部署（PLC/網(wǎng)關(guān)運行輕量模型，減少云端延遲）；③混合架構(gòu)（邊緣初步檢測，云端深度分析）；④采樣優(yōu)化（高頻數(shù)據(jù)降采樣但保留關(guān)鍵特征）。舉例：某工廠振動故障檢測，邊緣部署孤立森林（精度92%，響應(yīng)<10ms），云端用LSTM做根因分析，實現(xiàn)平衡。2.工業(yè)“數(shù)據(jù)孤島”如何用算法解決？答案：解決思路：①多源融合（特征融合整合MES/PLC數(shù)據(jù)）；②遷移學習（通用預(yù)訓練模型遷移到新場景）；③聯(lián)邦學習（多工廠聯(lián)合訓練，不共享原始數(shù)據(jù)）；④數(shù)據(jù)生成（GAN合成故障樣本補充缺失）。舉例：3家汽車廠用聯(lián)邦學習訓練故障診斷模型，本地數(shù)據(jù)不足時精度提升15%，保護隱私。答案匯總一、填空題1.孤立森林（或自編碼器）；2.時序；3.SMOTE；4.X-bar-R圖；5.MAE（或MSE）；6.均值（或插值）；7.LSTM；8.領(lǐng)域知識；9.Z-score標準化；10.同步二、單項選擇題1-5：BBCBC；6-