农业 AI 模型训练数据清洗员考试试卷及答案

农业AI模型训练数据清洗员考试试卷一、选择题（每题3分，共30分）以下哪种数据属于农业AI模型训练中需清洗的无效数据？（）A.因传感器故障导致的异常气象数据B.标注正确的作物生长图像数据C.完整的土壤养分检测数据D.格式规范的农产品销售记录《数据安全法》规定，在农业数据清洗过程中，处理个人信息应当遵循（）原则。A.随意性B.合法、正当、必要C.效率优先D.低成本对农业病虫害图像数据进行清洗时，以下哪种操作不属于数据增强？（）A.图像旋转B.去除噪声C.亮度调整D.图像裁剪农业AI模型训练数据清洗的首要步骤是（）。A.数据标注B.数据转换C.数据收集D.数据质量评估清洗土壤墒情数据时，发现某组数据超出历史监测范围的3倍标准差，应（）。A.直接删除B.保留并标记C.修正为均值D.忽略该数据以下关于农业数据清洗的说法，正确的是（）。A.清洗后的数据不需要再次验证B.数据清洗只针对结构化数据C.清洗过程需记录操作日志D.清洗后的数据无需备份在农业AI模型训练中，清洗农产品产量数据时，对于缺失值的处理，不适合采用的方法是（）。A.均值填充B.删除记录C.随机生成D.回归预测填充农业数据清洗过程中，遵循的《信息技术数据质量评价指标》国家标准中，不包含以下哪项指标？（）A.完整性B.及时性C.美观性D.准确性对农业无人机采集的多光谱图像数据进行清洗，需重点检查（）。A.图像色彩饱和度B.图像分辨率是否统一C.图像拍摄者信息D.图像存储格式农业AI模型训练数据清洗工作流程中，数据清洗完成后下一步通常是（）。A.数据存储B.模型训练C.数据分发D.数据审计二、填空题（每题3分，共30分）农业数据清洗过程中，对重复数据的处理方法主要有删除重复项和______。依据《个人信息保护法》，农业数据清洗涉及个人信息时，需取得数据主体的______。清洗农业物联网设备采集的环境数据时，常用的异常值检测方法是______。农业AI模型训练数据清洗的目标是提高数据的准确性、完整性和______。对于农业遥感影像数据清洗，常采用______技术去除云覆盖区域的影响。数据清洗过程中，为保证可追溯性，需建立详细的______。清洗农产品质量检测数据时，要确保数据符合相关的______标准。农业数据清洗中，对文本数据进行去噪时，常使用______技术处理特殊字符和乱码。清洗农业气象数据时，若发现数据时间戳混乱，需进行______操作。在农业AI模型训练数据清洗中，数据标准化的目的是统一数据的______和取值范围。三、判断题（每题2分，共20分）农业数据清洗可以完全消除数据中的误差。（）只要数据清洗完成，就无需对模型训练结果进行数据质量验证。（）在农业数据清洗过程中，可随意修改原始数据。（）数据清洗过程需遵循数据安全和隐私保护相关法律法规。（）农业病虫害图像数据清洗时，去除图像中的无关背景属于数据增强操作。（）清洗农业灌溉数据时，缺失值只能用均值填充。（）农业AI模型训练数据清洗工作中，数据清洗日志可有可无。（）遵循《数据质量评价指标》标准，农业数据的一致性是重要评价内容。（）对农业机械作业数据进行清洗，无需考虑数据的时间序列特征。（）农业数据清洗完成后，需对清洗后的数据进行存储和备份。（）四、简答题（每题10分，共20分）简述农业AI模型训练数据清洗的主要流程及各环节要点。结合农业数据特点，说明在数据清洗过程中如何保障数据安全与隐私保护。农业AI模型训练数据清洗员考试试卷答案一、选择题答案1.A2.B3.B4.D5.B6.C7.C8.C9.B10.D二、填空题答案合并重复项2.同意3.箱线图法4.一致性5.图像修复6.数据清洗日志7.质量检测8.文本预处理9.时间校准10.格式三、判断题答案1.×2.×3.×4.√5.×6.×7.×8.√9.×10.√四、简答题答案农业AI模型训练数据清洗主要流程及要点：数据质量评估：运用统计分析、数据profiling等工具，从准确性、完整性、一致性等维度评估数据质量，识别存在的问题数据，如异常值、缺失值、重复值等。制定清洗策略：依据评估结果，针对不同类型的数据问题，制定相应清洗策略。例如，对于缺失值，根据数据重要性和缺失比例，选择合适的填充方法；对于重复数据，确定删除或合并规则。执行数据清洗：按照清洗策略，对数据进行具体操作，包括去除噪声、处理缺失值和重复值、纠正错误数据等。同时，记录清洗过程中的操作，确保可追溯性。数据验证：清洗后的数据需再次进行质量评估，验证清洗效果，确保数据满足模型训练要求。可通过对比清洗前后的数据指标，检查数据质量是否提升。数据存储与备份：将清洗验证合格的数据进行存储，并做好备份，为后续的模型训练提供可靠数据来源。结合农业数据特点，在数据清洗过程中保障数据安全与隐私保护的措施：法律法规遵循：严格遵守《数据安全法》《个人信息保护法》等相关法律法规，明确数据清洗过程中数据处理的合法边界，确保数据处理活动在法律框架内进行。数据分类分级：对农业数据进行分类分级，区分普通农业生产数据、涉及个人信息的农户数据等。对于敏感数据，采用更严格的安全保护措施，如加密存储和传输。访问控制：建立严格的访问控制机制，限制数据清洗人员对数据的访问权限。根据岗位职责，只赋予必要的数据访问权限，防止数据被非法获取和滥用。数据匿名化与去标识化：在数据清洗过程中，对涉及个人隐私的数据进行