2025年大学智能科学与技术（中药材AI分拣研发）试题及答案

2025年大学智能科学与技术（中药材AI分拣研发）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下哪种算法在智能图像识别中常用于特征提取，能够有效提取中药材的关键纹理等特征？A.遗传算法B.支持向量机算法C.卷积神经网络算法D.蚁群算法2.对于中药材AI分拣研发中，数据预处理阶段，对图像进行归一化处理的主要目的是？A.增加图像对比度B.使图像符合特定格式C.提高图像分辨率D.消除图像数据的偏差，加快模型训练3.在智能科学与技术中，用于描述中药材特征的知识表示方法，哪种最为直观且便于计算机处理？A.语义网络表示法B.产生式表示法C.框架表示法D.谓词逻辑表示法4.当设计中药材AI分拣系统时，考虑到不同产地中药材的特征差异，需要采用什么技术来提高系统的适应性？A.迁移学习技术B.强化学习技术C.深度学习技术D.聚类分析技术5.以下哪种传感器技术在中药材分拣中可用于检测药材的重量、形状等物理特征？A.激光雷达传感器B.超声波传感器C.压力传感器和视觉传感器D.红外传感器6.在中药材AI分拣研发中，模型评估指标F1值综合考虑了？A.准确率和召回率B.精确率和支持度C.召回率和Fβ值D.准确率和Fβ值7.智能科学与技术领域中，对于中药材分拣系统的知识库构建，哪种知识类型最为关键？A.领域专家经验知识B.通用常识知识C.数学公式知识D.编程语言知识8.当对中药材图像进行标注时，以下哪种标注方式能够更全面准确地描述药材特征？A.矩形框标注药材整体B.多边形标注药材轮廓C.关键点标注药材关键部位及特征D.简单文字描述药材名称9.在中药材AI分拣研发中，为了提高系统对新出现的中药材品种的识别能力，应采用？A.增量学习算法B.批量学习算法C.对抗学习算法D.随机森林算法10.智能科学与技术中，对于中药材分拣系统的人机交互界面设计，应重点考虑？A.界面的美观程度B.操作的便捷性和可视化效果C.界面的色彩搭配D.界面的布局复杂度第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述卷积神经网络在中药材图像识别中的主要结构及各部分作用。12.（15分）在中药材AI分拣研发中，如何进行数据增强以提高模型的泛化能力？请举例说明至少三种方法。13.（15分）结合智能科学与技术知识，阐述如何建立一个基于规则的中药材分拣决策系统。14.（15分）材料：随着中药材市场的发展，对其质量和分拣效率要求越来越高。传统人工分拣方式效率低且易出错。某企业研发的中药材AI分拣系统，采用先进的深度学习算法，对大量不同产地、品种的中药材图像进行学习训练。在实际应用中，该系统能够快速准确地分拣出不同等级的中药材。但在一些复杂形状和相似纹理的中药材分拣上，仍存在一定的误判率。问题：请分析该AI分拣系统存在误判率的可能原因，并提出改进措施。15.（15分）材料：在中药材AI分拣研发过程中，团队收集了大量的中药材图像数据，包括不同品种、产地、生长年限的药材图像。通过标注工具对图像中的药材进行类别、特征等标注。在模型训练阶段，采用了随机梯度下降优化算法，经过多轮训练后，模型在测试集上取得了一定的准确率。但在实际应用场景中，发现模型对某些特殊年份生长的药材识别效果不佳。问题：针对模型对特殊年份生长药材识别效果不佳的情况，从数据和模型两方面分析原因，并提出相应的解决办法。答案：1.C2.D3.C4.A5.C6.A7.A8.C9.A10.B11.卷积神经网络主要结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层等。输入层负责接收中药材图像数据。卷积层通过卷积核提取图像的局部特征，不同卷积核可捕捉不同纹理、形状等特征。池化层用于降低数据维度，减少计算量同时保留关键特征。全连接层将提取的特征进行整合，输出分类或识别结果。12.数据增强方法有：旋转图像，可改变药材图像的角度，增加模型对不同姿态的适应性；翻转图像，水平翻转或垂直翻转，丰富图像数据；添加噪声，模拟实际拍摄中的干扰因素提高模型鲁棒性；调整亮度、对比度等，使模型能适应不同光照条件下的药材图像。13.首先收集中药材分拣的相关规则知识，如根据药材大小、颜色、形状等特征进行分类。然后构建规则库，将这些规则以特定格式存储。设计推理引擎，根据输入的中药材特征信息，按照规则库中的规则进行匹配推理，得出分拣决策。还需建立解释机制，以便对决策结果进行解释说明。14.可能原因：复杂形状和相似纹理导致特征提取困难，深度学习算法难以准确区分；训练数据中针对此类情况的数据不足，模型学习不充分。改进措施：增加复杂形状和相似纹理中药材的标注数据，扩充训练集；优化特征提取算法，如采用更先进的卷积神经网络结构或改进卷积核设计，提高特征提取准确性。15.数据方面原因：特殊年份生长的药材图像数据量过少，模型缺乏足够学习；数据标注可能不准确或不全面，影响模型学习。模型方面原因：模型结构可能不适用于此类特殊情况，未