學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁河北交通職業技術學院

《智能應用系統開發》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、知識圖譜是一種用于表示知識和關系的結構化數據模型。以下關于知識圖譜的說法，不正確的是（）A.知識圖譜可以整合來自不同來源的知識，構建一個全面的知識體系B.知識圖譜中的節點表示實體，邊表示實體之間的關系C.知識圖譜在智能搜索、推薦系統和問答系統等領域有著重要的應用D.構建知識圖譜非常簡單，不需要大量的人力和時間投入2、在人工智能的文本分類任務中，例如將新聞文章分類為政治、經濟、體育等類別。假設數據集存在類別不平衡的問題，某些類別的樣本數量遠遠多于其他類別。為了提高分類模型在這種情況下的性能，以下哪種方法是有效的？（）A.對少數類進行過采樣，增加其數量B.對多數類進行欠采樣，減少其數量C.使用不平衡數據直接訓練模型，不做處理D.只關注樣本數量多的類別，忽略少數類別3、人工智能在教育領域有著潛在的應用價值。假設要開發一個個性化的學習系統。以下關于人工智能在教育中的應用描述，哪一項是不正確的？（）A.可以根據學生的學習情況和特點，提供個性化的學習路徑和資源推薦B.能夠實時監測學生的學習狀態，及時給予反饋和指導C.人工智能教育系統可以完全取代教師的角色，實現自主學習D.有助于發現學生的學習問題和知識漏洞，提高教學效果4、在人工智能的應用于教育領域，個性化學習是一個重要的方向。假設我們要為學生提供個性化的學習路徑推薦，以下關于個性化學習的說法，哪一項是不正確的？（）A.需要根據學生的學習歷史和特點進行定制B.完全依賴人工智能算法，不需要教師的參與C.可以提高學生的學習效率和效果D.要考慮學生的興趣和能力差異5、在人工智能的圖像識別模型中，假設需要提高模型對不同光照條件下圖像的魯棒性。以下哪種數據增強方法可能有效？（）A.隨機改變圖像的亮度和對比度B.對圖像進行裁剪和縮放C.旋轉圖像一定角度D.以上都是6、人工智能中的異常檢測技術可以在數據中發現不符合正常模式的樣本。假設要在網絡流量數據中檢測異常行為，以下哪個因素對于檢測算法的選擇影響最大？（）A.數據的維度B.異常行為的類型C.數據的分布特征D.計算資源的可用性7、在人工智能的文本分類任務中，類別不平衡是一個常見的問題。假設一個數據集包含大量屬于某一主要類別的樣本，而其他類別的樣本數量較少。以下哪種方法在處理類別不平衡問題時最為有效，能夠提高少數類別的分類性能？（）A.重采樣技術B.代價敏感學習C.特征選擇D.以上方法綜合運用8、在人工智能的強化學習中，探索與利用的平衡是一個關鍵問題。假設一個智能體在一個未知的環境中學習，既要充分探索新的策略，又要利用已有的有效策略。以下哪種策略在平衡探索與利用方面表現較好？（）A.ε-貪心策略B.基于置信上限的策略C.隨機策略D.固定策略9、在人工智能的模型訓練中，過擬合是一個常見的問題。假設一個模型在訓練集上表現非常好，但在測試集上性能很差。為了緩解過擬合，以下哪種方法是有效的？（）A.增加訓練數據的數量B.減少模型的復雜度C.應用正則化技術，如L1和L2正則化D.以上都是10、在人工智能的目標檢測任務中，假設要在圖像中準確檢測出多個不同類別的物體，以下關于目標檢測算法的描述，正確的是：（）A.基于傳統特征的目標檢測算法在復雜場景下的性能優于深度學習算法B.深度學習的目標檢測算法，如FasterR-CNN，能夠實現高精度的檢測C.目標檢測算法的性能只取決于模型的復雜度，與訓練數據無關D.所有的目標檢測算法都能夠實時處理視頻中的目標檢測任務11、在人工智能的圖像識別領域，除了卷積神經網絡，還有其他一些方法和技術。假設我們要對衛星圖像中的地物進行分類，以下哪種方法可能會與卷積神經網絡結合使用，以提高分類效果？（）A.支持向量機B.決策樹C.聚類分析D.以上都有可能12、自然語言處理是人工智能的重要應用領域之一。假設我們要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，需要對大量的文本數據進行學習和理解。在這個過程中，詞向量模型如Word2Vec和GloVe起到了關鍵作用。那么，關于詞向量模型，以下說法哪一項是不準確的？（）A.能夠將單詞表示為低維的實數向量，捕捉單詞之間的語義關系B.可以通過對大規模語料庫的無監督學習得到C.不同的詞向量模型在處理多義詞時效果都很好D.詞向量的計算可以基于單詞的上下文信息13、人工智能中的生成對抗網絡（GAN）在圖像生成、數據增強等方面表現出色。假設要使用GAN生成逼真的藝術圖像，以下關于GAN訓練過程的描述，哪一項是不準確的？（）A.生成器試圖生成逼真的圖像來欺騙判別器，判別器則努力區分真實圖像和生成的圖像B.訓練過程中，生成器和判別器的性能會交替提升，直到達到平衡C.一旦GAN訓練完成，生成器就能夠獨立生成高質量的圖像，無需判別器的參與D.調整生成器和判別器的網絡結構和參數，可以影響生成圖像的質量和多樣性14、自動駕駛是人工智能的一個具有挑戰性的應用領域。以下關于自動駕駛的描述，不正確的是（）A.自動駕駛分為不同的級別，從輔助駕駛到完全自動駕駛B.自動駕駛需要依靠傳感器、計算機視覺和決策算法等技術的協同工作C.目前的自動駕駛技術已經非常成熟，可以在任何路況下安全可靠地運行D.自動駕駛面臨著法律、道德和技術等多方面的挑戰和問題15、在人工智能的發展趨勢中，邊緣計算與人工智能的結合越來越受到關注。假設我們要在物聯網設備上實現實時的人工智能推理，以下關于邊緣計算與人工智能融合的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以減少數據傳輸延遲，提高響應速度B.能夠降低對云計算中心的依賴C.邊緣設備的計算能力足以處理所有復雜的人工智能任務D.需要考慮能源消耗和設備成本等因素二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人工智能在市場競爭情報收集和分析中的作用。2、（本題5分）解釋生成對抗網絡的原理和應用。3、（本題5分）解釋人工智能在影視制作中的創新。4、（本題5分）解釋人工智能在推動社會文明進步和人類發展中的價值。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在Python中，運用模擬退火算法解決旅行商問題（TSP）。定義城市坐標，計算路徑長度，設計模擬退火的降溫策略和鄰域操作，展示優化過程中的路徑變化和最終的最優路徑。2、（本題5分）使用Python的PyTorch庫，構建一個基于注意力機制的圖神經網絡（GNN）模型，對學術論文引用網絡數據進行研究領域的分類和預測。3、（本題5分）使用Python的PyTorch框架，構建一個基于Transformer的文本生成模型，通過調整模型參數提高生成文本的質量。4、（本題5分）使用機器學習算法對地震數據進行分析，預測地震的發生時間和地點，為防災減災提供支持。5、（本題5分）在Python中，運用強化學習算法（如Q-learning或SARSA），讓智能體學習在一個簡單的迷宮環境中找到最優路徑。定義環境的狀態、動作和獎勵機制，訓練智能體并觀察其學習過程和最終的策略。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）考察