保险职业学院《模式识别基础》2025-2026学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页保险职业学院《模式识别基础》2025-2026学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分批阅人一、单选题（本大题共15个小题，每小题1分，共15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、在人工智能的应用中，语音合成技术可以将文本转换为自然流畅的语音。假设要为一款智能导航应用开发语音合成功能，以下哪个因素对于合成语音的质量影响最大？（）A.语音的音色选择B.文本的语法结构C.语音的韵律和语调D.文本的词汇量2、知识图谱是人工智能的重要技术之一。假设要构建一个关于历史事件的知识图谱，以下关于知识图谱的描述，哪一项是不正确的？（）A.知识图谱可以整合各种来源的历史信息，形成结构化的知识表示B.实体识别和关系抽取是构建知识图谱的关键步骤C.知识图谱可以通过推理和查询，回答关于历史事件的复杂问题D.一旦构建完成，知识图谱不需要更新和维护，就能始终提供准确的信息3、在人工智能的模型压缩中，假设需要在不显著降低模型性能的前提下减少模型的参数数量和计算量。以下哪种方法可以实现这一目标？（）A.剪枝技术，去除不重要的连接和参数B.量化技术，降低参数的精度C.知识蒸馏，将大模型的知识传递给小模型D.以上都是4、人工智能中的弱人工智能和强人工智能是两个不同的概念。假设我们在讨论人工智能的发展阶段，以下关于弱人工智能和强人工智能的描述，哪一项是正确的？（）A.弱人工智能已经能够像人类一样思考和创造B.强人工智能目前已经广泛应用于各个领域C.弱人工智能只能完成特定的任务，不具备通用性D.区分弱人工智能和强人工智能的关键在于计算能力5、可解释性是人工智能模型面临的一个重要问题。以下关于人工智能模型可解释性的叙述，不正确的是（）A.模型的可解释性有助于用户理解模型的决策过程和结果，增强信任B.一些复杂的深度学习模型，如深度神经网络，往往具有较低的可解释性C.为了提高模型的可解释性，可以采用特征重要性分析、可视化等方法D.可解释性对于所有的人工智能应用都是同等重要的，不存在优先级的差异6、人工智能中的模型评估指标对于衡量模型的性能至关重要。假设我们训练了一个分类模型，以下哪个评估指标在类别不平衡的情况下可能不太适用？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.混淆矩阵7、在人工智能的自动驾驶领域，感知模块负责对周围环境进行理解。假设要实现对道路上行人的准确检测，以下哪种技术可能是最关键的？（）A.激光雷达B.毫米波雷达C.摄像头D.超声波传感器8、人工智能中的语音识别技术在智能语音交互中起着重要作用。假设我们要提高语音识别系统在嘈杂环境下的性能，以下关于解决方法的说法，哪一项是不正确的？（）A.使用更先进的声学模型B.增加训练数据的多样性C.降低语音信号的采样率D.采用噪声抑制技术9、人工智能中的生成对抗网络（GAN）在图像生成、数据增强等方面表现出色。假设我们想要生成逼真的人脸图像，使用GAN来实现。那么，以下关于GAN的描述，哪一项是错误的？（）A.由生成器和判别器两个部分组成，它们通过相互对抗来学习B.生成器的目标是生成尽可能逼真的假样本，以欺骗判别器C.判别器的能力越强，生成器就越难学习到有效的特征D.GAN的训练过程是稳定的，不会出现模式崩溃等问题10、人工智能在制造业中的应用可以提高生产效率和产品质量。假设一家工厂使用人工智能进行质量检测。以下关于人工智能在制造业中的应用描述，哪一项是不正确的？（）A.通过机器视觉技术检测产品表面的缺陷和瑕疵B.利用数据分析预测设备的故障，提前进行维护C.人工智能可以完全自主地优化生产流程，无需人工干预D.与机器人技术结合，实现自动化生产和装配11、人工智能中的智能代理能够自主地感知环境、做出决策并执行动作。假设一个智能代理在游戏中与其他玩家交互。以下关于智能代理的描述，哪一项是错误的？（）A.智能代理可以通过学习和经验积累来改进自己的策略B.它能够根据环境的变化实时调整自己的行为，以达到目标C.智能代理的决策完全基于预设的规则，无法从环境中学习和适应D.多个智能代理之间可以通过协作或竞争来实现更复杂的任务12、人工智能中的聚类算法用于将数据分组为不同的簇。假设要对一组客户数据进行聚类分析。以下关于聚类算法的描述，哪一项是不准确的？（）A.K-Means算法是一种常见的聚类算法，需要事先指定簇的数量B.聚类算法可以发现数据中的潜在模式和结构，帮助进行市场细分等应用C.不同的聚类算法在不同的数据分布和场景下表现各异，需要根据实际情况选择D.聚类结果是唯一确定的，不受算法参数和初始值的影响13、人工智能中的迁移学习可以将在一个任务上学习到的知识应用到其他相关任务中。假设已经有一个在大规模图像数据集上训练好的模型，要将其应用于医学图像分析，以下哪个因素可能会限制迁移学习的效果？（）A.数据分布的差异B.模型的复杂度C.计算资源的限制D.任务的相似性14、人工智能中的生成对抗网络（GAN）具有强大的生成能力。假设使用GAN生成逼真的图像，以下关于GAN的描述，哪一项是不正确的？（）A.GAN由生成器和判别器组成，两者通过对抗训练不断优化B.GAN可以学习到数据的分布特征，从而生成新的、与真实数据相似的样本C.GAN生成的图像在质量和真实性上可以与真实拍摄的图像完全无法区分D.调整GAN的网络结构和训练参数可以影响生成图像的效果15、在人工智能的发展中，模型压缩和优化技术有助于在资源受限的设备上部署模型。假设要将一个大型的人工智能模型部署到移动设备上，以下关于模型压缩和优化的描述，哪一项是不正确的？（）A.可以采用剪枝、量化等方法减少模型的参数数量和计算量B.模型压缩可能会导致一定程度的性能损失，但可以通过优化算法来弥补C.模型压缩和优化只适用于深度学习模型，对传统机器学习模型无效D.需要在模型性能和资源消耗之间进行平衡，找到最优的解决方案二、简答题（本大题共4个小题，共20分)1、（本题5分）谈谈人工智能在智能项目风险评估中的应用。2、（本题5分）解释人工智能在智能市场竞争对手分析中的方法。3、（本题5分）解释K近邻算法的工作方式。4、（本题5分）谈谈人工智能在制造业中的应用。三、操作题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）利用自然语言处理技术进行机器翻译，将一段文本从一种语言翻译成另一种语言，评估翻译质量。2、（本题5分）使用Python中的机器学习库Scikit-learn，加载一个标准的数据集（如鸢尾花数据集），进行数据预处理，包括数据清洗、特征选择等操作，然后使用合适的分类算法进行训练和预测。3、（本题5分）使用PyTorch构建一个自动编码器，对高维的基因表达数据进行压缩和重构。分析压缩后的数据质量，通过调整编码器和解码器的结构和参数，提高重构的准确性，并探索数据中的潜在模式。4、（本题5分）借助自然语言处理技术，对问答系统进行构建。能够理解用户的问题，从知识库中搜索答案并返回准确的回答。5、（本题5分）利用自然语言处理技术进行文本自动纠错和润色，提高文本的质量和可读性。四、案例分析题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）考察某智能民俗文化创意产品开发系