2025年大学人工智能技术应用（AI算法设计）试题及答案.doc

2025年大学人工智能技术应用（AI算法设计）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（总共10题，每题3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）
1. 以下哪种算法不属于无监督学习算法？（ ）
A. 决策树
B. 聚类算法
C. 主成分分析
D. 自编码器
2. 在深度学习中，用于处理图像分类的经典卷积神经网络是（ ）。
A. LSTM
B. ResNet
C. RNN
D. DQN
3. 梯度下降算法中，步长的选择对算法收敛速度有重要影响，以下关于步长的说法正确的是（ ）。
A. 步长越大收敛越快
B. 步长越小收敛越快
C. 合适的步长才能保证收敛速度和稳定性
D. 步长与收敛速度无关
4. 支持向量机（SVM）主要用于解决什么问题？（ ）
A. 回归分析
B. 分类问题
C. 聚类问题
D. 降维问题
5. 下列关于神经网络中激活函数的说法，错误的是（ ）。
A. sigmoid函数可将输入映射到(0,1)区间
B. ReLU函数能有效缓解梯度消失问题
C. tanh函数输出值范围是(-1,1)
D. 激活函数可有可无
6. 强化学习中的智能体通过什么来学习最优策略？（ ）
A. 环境奖励反馈
B. 自身随机探索
C. 先验知识
D. 固定策略
7. 对于一个多层感知机（MLP），输入层有3个神经元，隐藏层有5个神经元，输出层有2个神经元，那么该MLP的参数数量为（ ）。
A. 15
B. 17
C. 21
D. 23
8. 以下哪种优化器在训练神经网络时通常收敛速度较快且不易陷入局部最优？（ ）
A. Adagrad
B. RMSProp
C. Adam
D. SGD
9. 在K近邻算法中，K值的选择对分类结果有重要影响，当K值较小时（ ）。
A. 模型复杂度高，容易过拟合
B. 模型复杂度低，容易欠拟合
C. 分类精度不受影响
D. 分类速度加快
10. 贝叶斯算法基于什么原理进行分类？（ ）
A. 最大似然估计
B. 最小二乘法
C. 贝叶斯定理
D. 梯度下降

第II卷
一、简答题（总共3题，每题10分）
1. 请简要阐述深度学习中卷积层的作用及原理。
2. 说明聚类算法的主要应用场景，并举例说明一种常见的聚类算法及其步骤。
3. 解释什么是梯度消失和梯度爆炸现象，以及如何在神经网络训练中避免这些问题。

二、分析题（15分）
给定一个简单的线性回归模型y = wx + b，通过最小二乘法来求解参数w和b。现有一组数据点{(1,2),(2,3),(3,4),(4,5)}，请详细说明求解w和b的过程。

三、设计题（15分）
设计一个基于决策树的算法来对鸢尾花数据集进行分类。要求说明决策树的构建过程，包括如何选择特征和划分节点，以及如何进行剪枝操作以提高模型的泛化能力。

四、材料分析题（15分）
材料：在人工智能图像识别领域，卷积神经网络（CNN）取得了巨大成功。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件，有效地提取图像特征并进行分类。例如在医学图像识别中，CNN能够准确识别肿瘤等病变。然而，CNN也面临一些挑战，如计算资源需求大、对数据量要求高。
问题：请结合材料分析CNN在图像识别中的优势和面临的挑战，并提出一些可能的改进方向。

五、综合应用题（20分）
假设你要开发一个智能机器人来完成垃圾分类任务。请运用所学的人工智能算法知识，设计一个完整的解决方案，包括如何对垃圾图像进行预处理、选择合适的算法进行分类识别，以及如何让机器人根据分类结果执行相应的操作。

答案：
第I卷：1. A 2. B 3. C 4. B 5. D 6. A 7. D 8. C 9. A 10. C
第II卷：一、1. 卷积层作用是提取图像等数据的局部特征。原理是通过卷积核在数据上滑动，进行卷积运算，将输入数据与卷积核做点积，得到特征图，不同卷积核可提取不同特征。2. 聚类算法应用场景如客户细分、数据挖掘等。常见算法如K-Means算法，步骤：随机初始化K个聚类中心；计算每个数据点到聚类中心的距离，划分到最近聚类；更新聚类中心；重复2、3步直到聚类中心稳定。3. 梯度消失是指在深层神经网络中，梯度在反向传播过程中逐渐变小，导致网络难以训练。梯度爆炸相反，梯度变得很大。可通过合理初始化权重、使用合适激活函数、采用梯度裁剪等避免。二、先计算均值x_mean=(1+2+3+4)/4 = 2.5，y_mean=(2+3+4+5)/4 = 3.5。计算分子：sum_xy=(12+23+34+45)=40，sum_x2=(1^2+2^2+3^2+4^2)=30。w=(sum_xy - 4x_meany_mean)/(sum_x2 - 4x_mean^2)=(40 - 42.53.5)/(30 - 42.5^2)=1，b=y_mean - wx_mean = 3.5 - 12.5 = 1。三、构建过程：计算各特征的信息增益等指标选择最佳划分特征；根据特征值划分节点；递归构建子树。剪枝操作：可采用预剪枝，在构建过程中根据验证集性能提前停止；后剪枝根据验证集对已构建树进行剪枝。四、优势：能有效提取图像特征，在医学图像等识别中准确率高。挑战：计算资源需求大，对数据量要求高。改进方向：优化网络结构减少计算量，采用数据增强等方法扩充数据量。五、预处理：进行图像降噪、归一化等操作。分类识别：可选用CNN算法，训练模型识别不同垃圾图像。操作执行：根据分类结果控制机器人将垃圾放入对应垃圾桶。