2025年大学第一学年（计算机科学与技术）人工智能算法基础试题及答案

2025年大学第一学年（计算机科学与技术）人工智能算法基础试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题，共40分）答题要求：本卷共8小题，每小题5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.以下关于人工智能算法中搜索算法的说法，正确的是（）A.深度优先搜索总是能找到最优解B.广度优先搜索的空间复杂度较低C.启发式搜索通过利用问题的启发信息来提高搜索效率D.盲目搜索适用于所有类型的问题答案：C2.下列哪个算法不属于机器学习中的监督学习算法（）A.决策树算法B.支持向量机算法C.神经网络算法D.聚类算法答案：D3.对于一个具有n个节点的无向连通图，其最小生成树的边数为（）A.nB.n-1C.n+1D.2n-1答案：B4.以下哪种算法常用于处理自然语言处理中的文本分类任务（）A.K近邻算法B.朴素贝叶斯算法C.梯度下降算法D.Dijkstra算法答案：B5.在人工智能算法中，遗传算法的基本操作不包括（）A.选择B.交叉C.变异D.回溯答案：D6.关于强化学习中的Q学习算法，以下说法错误的是（）A.Q学习是一种基于值函数的强化学习算法B.Q学习可以直接学习到最优策略C.Q学习的更新公式依赖于当前状态、动作和奖励D.Q学习在离散状态和动作空间中表现较好答案：B7.以下哪个算法是用于解决排序问题的高效算法（）A.快速排序算法B.深度优先算法C.广度优先算法D.动态规划算法答案：A8.在人工智能算法中，用于处理图像识别任务的卷积神经网络（CNN）主要由以下哪些层组成（）A.输入层、隐藏层、输出层B.卷积层、池化层、全连接层C.数据层、模型层、结果层D.特征层、分类层、回归层答案：B第II卷（非选择题，共60分）简答题（共20分）答题要求：简要回答问题，观点明确，条理清晰。9.（10分）简述人工智能算法中常用的评估指标有哪些，并举例说明其中一种评估指标在具体算法中的应用。10.（10分）请解释什么是机器学习中的过拟合和欠拟合现象，并分别说明如何解决这两种问题。算法设计题（共20分）答题要求：根据题目要求，设计合理的算法步骤，并进行简要说明。11.（10分）设计一个算法，用于在一个有序数组中查找特定元素。要求算法的时间复杂度为O(logn)。说明：可以使用二分查找算法。首先确定数组的中间位置，将待查找元素与中间元素比较。如果相等，则找到；如果小于中间元素，则在左半部分继续查找；如果大于中间元素，则在右半部分继续查找。不断重复这个过程，直到找到元素或确定元素不存在。12.（10分）设计一个算法，用于计算两个矩阵的乘积。要求算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n为矩阵的行数（或列数）。说明：设矩阵A为m×n矩阵，矩阵B为n×p矩阵。新建一个m×p的矩阵C用于存储结果。通过三重循环，遍历矩阵A的行、矩阵B的列以及矩阵A的列（或矩阵B的行），计算C[i][j]=Σ(A[i][k]B[k][j])，其中k从0到n-1。分析题（共10分）答题材料：在一个使用决策树算法进行疾病诊断的场景中，假设有以下数据集：|症状|疾病||---|---||咳嗽、发热|感冒||咳嗽、头痛|感冒||发热、喉咙痛|感冒||咳嗽、呼吸困难|肺炎||发热、胸痛|肺炎|现有一个新的病例，症状为咳嗽、发热、喉咙痛。答题要求：根据给定材料，回答问题。13.（10分）使用决策树算法对该新病例进行诊断，并简要说明决策树的构建过程。应用题（共10分）答题材料：假设你正在开发一个智能推荐系统，用于为用户推荐电影。系统收集了用户的历史观影记录，包括电影名称、评分等信息。答题要求：根据给定材料，回答问题。14.（10分）请描述一种基于协同过滤算法的推荐方案，说明如何利用用户的历史观影记录来为新用户推荐电影。答案：9.常用评估指标有准确率、召回率、F1值、均方误差等。例如在分类算法中，准确率是指预测正确的样本数占总样本数的比例。对于一个二分类问题，若预测结果为正例的样本中实际为正例的比例较高，且预测结果为负例的样本中实际为负例的比例也较高，则准确率较高。10.过拟合是指模型在训练数据上表现很好，但在测试数据上表现很差，即模型过于复杂，学习到了训练数据中的噪声。解决方法有增加数据量（数据增强）、进行正则化（L1、L2正则化）、剪枝（决策树剪枝）等。欠拟合是指模型在训练数据和测试数据上表现都不好，即模型过于简单，没有充分学习到数据的特征。解决方法有增加模型复杂度（增加神经网络层数、神经元个数）、选择更合适的特征、使用非线性模型等。11.二分查找算法步骤：设数组为arr，待查找元素为target，左边界left=0，右边界right=arr.length-1。while(left<=right){intmid=left+(right-left)/2;if(arr[mid]==target){returnmid;}elseif(arr[mid]<target){left=mid+1;}else{right=mid-1;}}return-1;12.矩阵乘法算法步骤：for(inti=0;i<m;i++){for(intj=0;j<p;j++){C[i][j]=0;for(intk=0;k<n;k++){C[i][j]+=A[i][k]B[k][j];}}}13.构建决策树：首先选择“咳嗽”作为根节点的划分属性，根据“咳嗽”将数据集分为两组，一组是咳嗽的，一组是不咳嗽的。对于咳嗽的组，再看“发热”属性，将其分为发热和不发热两组。对于发热且喉咙痛的样本，判断为感冒。所以新病例症状为咳嗽、发热、喉咙痛，诊断为感冒。14.基于协同过滤算法的推荐方案：首先计算用户之间的相似度，可以使用余弦相似度等方法。对于新用户，找到与他相