医学数学建模与应用智慧树知到期末考试答案2024年

医学数学建模与应用智慧树知到期末考试答案2024年医学数学建模与应用利用自相关图判断一个时间序列的平稳性，下列说法正确的是（）

A:自相关系数很快衰减为零B:自相关系数衰减为零的速度缓慢C:在相关图上，呈现明显的三角对称性D:自相关系数一直为正答案:自相关系数很快衰减为零检查异常值常用的统计图是（）。

A:折线图B:箱图C:散点图D:柱状图答案:箱图二室模型中央室初始时刻血药浓度是0的情况（）。

A:肌肉注射B:恒速静脉注射C:口服D:快速静脉注射答案:恒速静脉注射###口服###肌肉注射用Matlab自带的支持向量机函数进行模型训练时，在模型参数中可设置核函数KernelFunction，以下参数值属于设置非线性核函数的是（）

A:rbf（径向基）B:polynomial（多项式）C:gaussian（高斯）D:linear（线性）答案:gaussian(高斯)###rbf(径向基)###polynomial(多项式)关于判别分析前对用于判别的数据指标的准备正确的有（）

A:有时需要对指标消除量纲B:指标要根据与判别目标的关联性来选取C:用于判别分析的指标越多越好D:指标值的获取包括图像识别、文本识别和数据库技术等答案:指标要根据与判别目标的关联性来选取###有时需要对指标消除量纲###指标值的获取包括图像识别、文本识别和数据库技术等下列哪些是首先提出“人工智能”概念的科学家（）

A:马文·明斯基（MarvinMinsky）B:赫伯特·西蒙（HerbertSimon）C:克劳德·香农（ClaudeShannon）D:艾伦·纽厄尔（AllenNewell）答案:赫伯特·西蒙(HerbertSimon)###马文·明斯基(MarvinMinsky)###克劳德·香农(ClaudeShannon)###艾伦·纽厄尔(AllenNewell)反映两个变量间的相关关系的统计量有（）。

A:变异系数B:相关系数C:方差D:协方差答案:协方差###相关系数神经网络模型在编程使用时典型的三步流程为（）

A:检验网络B:训练网络C:网络仿真D:创建网络答案:创建网络###训练网络###网络仿真数据拟合和数据插值的区别在于（）

A:数据拟合许多较少的数据点，数据插值需要较多的数据点B:数据拟合函数类型少，数据插值函数类型多C:数据拟合可用来做长期预测，数据插值适合做对内预测或短期预测D:数据拟合是使得拟合函数曲线反映数据点的发展趋势，数据插值是使得插值函数曲线穿过数据点答案:数据拟合是使得拟合函数曲线反映数据点的发展趋势,数据插值是使得插值函数曲线穿过数据点###数据拟合可用来做长期预测,数据插值适合做对内预测或短期预测建立主成分分析模型，需要满足的条件有（）。

A:各个主成分的方差依次递减B:各个主成分的系数构成一个单位向量C:各个主成分相互独立D:各个主成分互不相关答案:各个主成分的方差依次递减###各个主成分互不相关###各个主成分的系数构成一个单位向量在Matlab中使用神经网络模型实现分类或判别的方式包括（）

A:调用软件自带的各类神经网络对应的函数B:打开分类器或模式识别工具箱（app）C:其他都不对D:自编程序搭建网络并设定网络参数以实现运算答案:自编程序搭建网络并设定网络参数以实现运算###调用软件自带的各类神经网络对应的函数###打开分类器或模式识别工具箱(app)经典的传染病模型有哪些（）

A:SIR模型B:SEIR模型C:SIRS模型D:SIS模型答案:SIS模型###SIR模型###SIRS模型###SEIR模型下列科学家是因为研究出这些科研成果而获得诺贝尔奖的。（）

A:科马克，创立电脑辅助X射线断层摄影(CT成像)技术理论B:薛定谔，生命是什么C:孟得尔，发现遗传学规律D:普里高津，耗散结构理论答案:普里高津,耗散结构理论###科马克,创立电脑辅助X射线断层摄影(CT成像)技术理论白噪声{εt}满足的条件是（）。

A:白噪声是平稳时间序列B:对于任一时刻t,有E(εt)=0C:对于任一时刻t,有D(εt)=σ2D:任意s≠t,有cov(εs,εt)=0答案:对于任一时刻t,有E(εt)=0###对于任一时刻t,有D(εt)=σ2###任意s≠t,有cov(εs,εt)=0###白噪声是平稳时间序列主成分分析的用途有（）。

A:可以降维B:可以用来评价C:可以判别样品属于哪一类D:可以消除共线性，做主成分回归答案:可以降维###可以用来评价###可以消除共线性,做主成分回归用程序实现BP神经网络模型应用时，往往需要设置的结构及参数包括（）

A:隐藏层层数及神经元个数B:学习率C:隐藏层神经元激活函数类型D:最大训练步数（次数）答案:学习率###隐藏层层数及神经元个数###隐藏层神经元激活函数类型###最大训练步数(次数)下列是贝叶斯判别法的判别准则为（）。

A:离差最大B:距离最小C:后验概率最大D:错判的平均损失最小答案:后验概率最大###错判的平均损失最小如果Q-Q图中样本点均匀地落在一条直线的附近，可以判断数据服从正态分布。（）

A:对B:错答案:对模糊判别指的是对归属于某一类别的判别值不是0或1这样的逻辑值，而是区间[0，1]上的一个概率值。（）

A:错B:对答案:对统计图中的散点图主要用来观察变量之间的相关关系。（）

A:对B:错答案:对主成分分析法是将原来变量做线性组合，重新组合成一组新的，互相独立的几个综合变量。（）

A:错B:对答案:错中国微医集团公司于2018年推出了集大数据、人工智能和生物医药技术为一体的，包含微医云和华佗云两个智能医药线上平台。（）

A:对B:错答案:对一室模型三种用药函数增减性一样。（）

A:对B:错答案:错数据中只要有缺失值，不管多或少，都可以采用直接删除的方法，对模型的结果都不造成任何影响。（）

A:对B:错答案:错神经网络的拓扑结构分为前向、层内互连、全连接三种。（）

A:错B:对答案:错“回归”最早是由英国生物学家、统计学家Galton在研究儿子身高与父亲身高之间的遗传问题时提出的。（）

A:错B:对答案:对对于评价判别模型效果的三级指标，其值越大，则该模型效果越好。（）

A:错误B:正确答案:正确Matlab中一维插值的命令vq=interp1(x,v,xq,’method’)当用于数据加密时，则xq往往赋比原始数据中横坐标x更密集的取值。（）

A:对B:错答案:对二室模型三种模型差别主要是初始条件不同。（）

A:对B:错答案:对导数表示瞬时变化率。（）

A:错B:对答案:对模型Xt=εt-0.6εt-1是一阶自回归模型AR（1）。（）

A:对B:错答案:错卡尔·皮尔逊（KarlPearson）于1900年创立生物统计学，开创了统计学在生物医学上的应用研究，打破了数学在生物医学上应用等于零的局面。（）

A:错B:对答案:错Hopfield网络是典型的全连接的反馈网络，具有联想记忆功能。（）

A:对B:错答案:对二维插值时，只能对网格型数据点进行插值，无法对散点型数据进行插值。（）

A:错B:对答案:错标准化变量的协方差阵与原变量的相关系数阵相同。（）

A:错误B:正确答案:正确当变量间的量纲不同时，作主成分分析前需要将数据标准化，在matlab中，将数据标准化的函数是score()。（）

A:错B:对答案:对这个微分方程组表示SIRS模型。其中λ是日接触率，μ是日治愈率。（）

A:正确B:错误答案:正确在某个判别分析模型中，有200个训练样本，若用一次十折交叉验证法对该模型的效果进行检验，则需要建立多少次判别函数（）

A:20次B:1次C:200次D:10次答案:AI参考:正确答案是D：10次。\n\n在十折交叉验证法中，每次将数据集分为10个子集，每个子集有20个样本，因此需要建立10个判别函数。在总共200个样本的情况下，需要用这10个判别函数来评估模型的性能。因此，答案是D，即需要建立10次判别函数。'若零均值平稳序列{▽Xi}，其样本相关系数ACF呈现二阶截尾性，其样本偏相关系数PACF呈现拖尾性，则可初步认为对{Xi}应该建立（）。

A:ARIMA(2,1,0)B:MA(2)C:ARIMA(0,1,2)D:ARIMA(2,1,2)答案:AI参考:答案：A\n推理过程：\n首先看偏相关，根据题意，{X}是零均值的平稳序列，所以它是白噪声，那么{X}的偏自相关函数(PACF)应该是无限接近于零的，也就是不存在拖尾，因此排除选项B。\n再看自相关，ACF存在二阶截尾说明它是有限的，而且从样本分布来看ACF与PACF的相关性是很强的，因此ARIMA模型中AR阶数应该等于截尾阶数，所以选项C不正确。\n最后看AR阶数，由于样本ACF呈现二阶截尾性，所以AR阶数应该是2，因此选项D不正确。\n综上可知，答案为A。\n注：本题主要考察了自回归综合移动平均模型(ARIMA)的模型特征，需牢记。另外这个概念也叫Q(p)模型的概念特征：{Rt-q}自相关到Q函数一样有一个二阶拖尾特性即在一个或多个数据点的数量基础上减弱而不是没有时点效果。\n注：本题中ACF和PACF都是样本相关系数，不是样本函数。样本函数是样本图像。\n注：本题中“截尾”是指样本ACF和PACF在某一阶后不再随时间变化而变化，而是保持为零或某一常数。\n注：本题中“拖尾”是指样本ACF和PACF随时间变化而变化，且在某一阶后不再随时间变化而变化。\n注：本题中“零均值平稳序列”是指时间序列的均值和方差都是常数，且序列之间是相互独立的。\n注：本题中“白噪声”是指时间序列中没有任何有用的信息或结构，即它是一个完全随机的信号。\n注：选项中括号内的数字为自回归系数个数(AR阶数)，与所建立的ARIMA模型中AR项个数相对应。ARIMA(p,d,q)表示AR(p)移动平均M(q)过程的一个模型(d为差分阶数)。ARIMA模型是时间序列分析中最常用的模型之一，主要用于预测时间序列数据。ARIMA模型通过建立自回归模型和滑动平均模型来描述时间序列数据的特性，从而进行预测。ARIMA模型的优点在于它能够处理非平稳时间序列数据，并且可以有效地捕捉时间序列数据的长期依赖关系。'若峰度等于0，则数据分布是（）。

A:对称峰B:与正态分布的陡缓程度相同C:尖顶峰D:平顶峰答案:AI参考:正确答案是B：与正态分布的陡缓程度相同。峰度为0表示数据分布与正态分布的陡缓程度相同。'关于LVQ神经网络模型，下列说法错误的是（）

A:输入层与竞争层相连接B:可实现判别分析C:输出层采用S形激活函数D:是一种有监督的神经网络模型答案:AI参考:选项D是错误的。LVQ（LocalVelocity-Weighted）神经网络是一种自组织神经网络，它不需要大量的有监督样本，而是在神经元之间的竞争过程中，实现特征学习。输入层与竞争层相连接，通过竞争层实现判别分析，输出层采用S形激活函数。因此，LVQ神经网络是一种自组织、无监督的神经网络模型。\n\n因此，关于LVQ神经网络模型，下列说法错误的是D:是一种有监督的神经网络模型。'根据n个数据点来拟合函数中的参数时，以下哪个说法是正确的（）

A:要求出合适的参数的值，使得偏差平方和最小B:其他都不对C:要求出合适的参数的值，使得D:要求出合适的参数的值，使得偏差和最小答案:AI参考:正确答案是A：要求出合适的参数的值，使得偏差平方和最小。\n\n根据题意，我们需要根据给定的数据点拟合一个函数，并要求出合适的参数值，使得偏差平方和最小。偏差平方和是衡量拟合优度的一个指标，越小说明拟合越好。因此，选项A的说法是正确的。选项B、C、D都与题目要求不符。'中央室包括（）。

A:脂肪B:心C:皮肤D:肌肉答案:AI参考:正确答案是C：皮肤。\n中央室包括心和肌肉，通常只有一种器官的组织组成；选项A属于组织细胞中的脂肪组织；选项B为心血管组织，也属于心；选项D属于肌肉组织，肌纤维呈细长形。中央室明显属于上皮组织。只有C皮肤是器官，包括上皮组织、结缔组织、肌肉组织、神经组织等构成，所以答案是C。'中国科学家杨焕明院士团队的研究项目属于（）研究方向的。

A:心脑血管疾病的预测B:流行病的规律与预测C:氨基酸DNA序列的分析D:药效学中的动力学分析答案:AI参考:正确答案是C：氨基酸DNA序列的分析。\n\n中国科学家杨焕明院士团队的研究项目属于氨基酸DNA序列的分析研究方向。该团队利用生物信息学方法，对人类基因组中的氨基酸DNA序列进行分析，以揭示人类基因组的遗传结构和功能。这一研究对于人类健康和疾病的预测、诊断和治疗具有重要意义。选项A、B、D均与该团队的研究项目不符。'判断数据分布是尖顶峰还是平顶峰的为（）。

A:中位数B:协方差C:偏度D:峰度答案:AI参考:正确答案是D：峰度。峰度用来描述数据分布的峰态，峰度大于3时，分布比正态分布更陡峭，即尖峰态；峰度小于3时，分布比正态分布更平缓，即平峰态。\n\n所以答案是D峰度。'二室模型中建立的微分方程是（）

A:两个二阶微分方程形成的方程组B:一个一阶微分方程C:两个一阶微分方程形成的方程组D:一个二阶微分方程答案:AI参考:正确选项是【C:两个一阶微分方程形成的方程组】。\n\n二室模型中通常会建立多个微分方程来描述不同生理过程或物质转运过程，这些微分方程通常是一阶微分方程组。因此，选项C“两个一阶微分方程形成的方程组”是正确的描述。选项A和D中的描述都过于笼统，无法准确反映二室模型中的微分方程形式。选项B中的描述也不准确，因为微分方程通常不只有一个一阶形式。'用Matlab中的fitcsvm函数对训练样本进行训练，得到支持向量机后，与之配套的用于判别的函数名称为（）

A:checkB:pridictC:findD:train答案:AI参考:对于使用Matlab中的fitcsvm函数对训练样本进行训练得到支持向量机后，与之配套的用于判别的函数名称为B：pridict。这个函数用于对训练好的支持向量机进行预测，可以输入测试样本的数据，得到相应的预测结果。其他选项中，A、C、D都不符合题意。'matlab中，求平均值的函数是（）。

A:mean()B:mode()C:var()D:cov()答案:AI参考:正确答案是A:mean()。在MATLAB中，求平均值的函数是mean()。B选项mode()是求众数的函数，C选项var()是求方差的函数，D选项cov()是求协方差的函数。'当两个变量有不同量纲或测量尺度相差太大时，哪个统计量可以描述两个变量间的离散程度（）。

A:变异系数B:众数C:四分位数间距D:极差答案:AI参考:正确答案是变异系数。变异系数是用来描述两个变量间离散程度的一个统计量，它需要先求出两个变量的标准差，再求出平均值，最后计算标准差与平均值的比值。这样就可以消除不同量纲或测量尺度相差太大的影响，使得结果更加准确。因此，当两个变量有不同量纲或测量尺度相差太大时，变异系数可以描述两个变量间的离散程度。'用Matlab的命令vq=interp1(x,v,xq,’method’)进行一维插值时，若想采用三次样条插值，则method处应选择以下的（）

A:linearB:splineC:nearestD:Cubic答案:AI参考:在Matlab的命令vq=interp1(x,v,xq,’method’)中，若想进行三次样条插值，则method处应选择“Cubic”。选项D是正确的。样条插值是一种常用的插值方法，它通过构造一个三次多项式来逼近给定的数据点，从而实现对数据的平滑插值。三次样条插值在许多科学和工程应用中都非常有用。'以下不属于有监督的分类方法有（）

A:BP神经网络B:聚类分析C:支持向量机SVMD:距离判别法答案:AI参考:不属于有监督的分类方法的是B：聚类分析。聚类分析是一种无监督的分类方法，它是在没有先验知识的情况下，自动地将数据分为若干类，而在每一类中数据之间有某种内在的联系。而有监督的分类方法需要预先知道数据的类别，然后用某种算法对数据进行训练，使其趋于最优，最后将训练好的模型用于对新数据的分类。其他三个选项A、C、D都是属于有监督的分类方法，其中A是反向传播神经网络，是一种常用的监督学习方法，用于训练深度神经网络；C是支持向量机，通过在特