2025年高职多源数据融合技术（数据融合实操）试题及答案

2025年高职多源数据融合技术（数据融合实操）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）（总共6题，每题5分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）w1.以下哪种数据融合方法主要基于概率统计理论？（）A.加权平均法B.卡尔曼滤波法C.贝叶斯估计法D.神经网络法w2.数据融合系统中，传感器数据预处理的主要目的不包括（）A.去除噪声B.提高数据精度C.进行特征提取D.增加数据维度w3.多源数据融合的层次结构中，不包括以下哪个层次？（）A.数据层融合B.特征层融合C.决策层融合D.网络层融合w4.在基于机器学习的数据融合方法中，常用于分类任务的是（）A.支持向量机B.主成分分析C.奇异值分解D.小波变换w5.当传感器数据存在冲突时，哪种数据融合方法能较好地处理这种情况？（）A.基于距离的方法B.基于一致性的方法C.基于可信度的方法D.基于熵的方法w6.数据融合技术在智能交通系统中的主要应用不包括（）A.车辆定位与导航B.交通流量预测C.道路设施检测D.车辆外观识别第II卷（非选择题，共70分）w7.（10分）简述数据融合的定义及其重要性。w8.（15分）请详细说明卡尔曼滤波法的数据融合原理及应用场景。材料：在某智能安防系统中，有多个摄像头和红外传感器用于监测区域内的人员活动。摄像头可以捕捉图像信息，红外传感器能检测人体的红外信号。w9.（20分）针对上述智能安防系统，提出一种数据融合方案，说明如何将摄像头图像数据和红外传感器数据进行融合，以提高人员监测的准确性。材料：在工业生产线上，安装了温度传感器、压力传感器和振动传感器来监测设备运行状态。通过长期监测，发现当温度异常升高、压力不稳定且振动加剧时，设备容易出现故障。w10.（25分）请设计一个数据融合模型，能够综合分析温度、压力和振动传感器的数据，及时准确地判断设备是否处于故障状态，并说明模型的工作原理和优势。答案：w1.Cw2.Dw3.Dw4.Aw5.Cw6.Dw7.数据融合是指将来自多个传感器或数据源的数据进行处理、分析和综合，以获得更准确、更全面的信息。重要性在于能提高信息的可靠性和准确性，减少数据冗余，增强系统的决策能力和适应性，在众多领域如智能交通、安防、工业监测等发挥关键作用。w8.卡尔曼滤波法基于状态空间模型，通过预测和校正步骤，利用前一时刻的状态估计值和当前观测值来更新状态估计。应用场景包括目标跟踪、机器人定位、导航系统等，能有效处理动态系统中的噪声干扰，实时准确地估计系统状态。w9.可以采用特征层融合方案。先对摄像头图像提取人体特征如形状、轮廓等，对红外传感器数据提取人体位置、运动方向等特征。然后将这些特征进行融合，比如利用空间关系等方法。这样能结合图像的直观信息和红外的位置等信息，提高人员监测准确性，更全面准确地掌握人员活动情况。w10.可以构建一个基于神经网络的数据融合模型。将温度、压力、振动传感器数据作为输入层，经过隐藏层进行特征提取和融合，输出层判断设备是否故障。工作原理是通过训练