2025年大学（计算机科学与技术）人工智能导论进阶阶段测试题及解析

2025年大学（计算机科学与技术）人工智能导论进阶阶段测试题及解析

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）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.以下关于人工智能中知识表示的说法，错误的是（）A.语义网络表示法能够很好地表达语义关系B.产生式表示法的规则之间相互独立，易于理解和维护C.框架表示法不适合表示具有层次结构的知识D.谓词逻辑表示法具有严格的形式定义和推理规则2.专家系统的核心组成部分是（）A.知识库和推理机B.人机接口和知识库C.解释器和推理机D.综合数据库和知识库3.在机器学习中，以下哪种算法不属于无监督学习（）A.决策树算法B.聚类算法C.主成分分析算法D.自编码器算法4.关于深度学习中的卷积神经网络（CNN），下列说法正确的是（）A.CNN主要用于处理序列数据B.卷积层的作用是提取图像的局部特征C.池化层会增加数据的维度D.全连接层是CNN的核心组件5.以下哪个不是人工智能研究的主要领域（）A.自然语言处理B.量子计算C.机器人学D.计算机视觉6.遗传算法中，用于模拟生物进化过程中选择操作的是（）A.交叉算子B.变异算子C.适应度函数D.选择算子7.人工智能中的搜索算法，广度优先搜索的特点是（）A.优先扩展深度大的节点B.优先扩展深度浅的节点C.按照节点的启发值进行扩展D.随机选择节点进行扩展8.以下关于强化学习的说法，正确的是（）A.强化学习不需要环境反馈B.智能体通过与环境交互获得奖励来学习C.强化学习与监督学习类似，都有明确的标注数据D.强化学习的目标是预测输入数据的输出9.在知识图谱中，以下哪种关系表示两个实体之间的所属关系（）A.部分-整体关系B.实例-类关系C.属性-值关系D.因果关系10.以下哪种技术不属于人工智能中的自然语言处理技术（）A.机器翻译B.语音识别C.情感分析D.图像分类第II卷（非选择题共70分）二、填空题（每题4分，共20分）1.人工智能的英文缩写是______。2.机器学习中的模型评估指标，对于分类问题常用的有准确率、召回率和______。3.深度神经网络中，激活函数的作用是______。4.专家系统中，推理方式主要有正向推理、反向推理和______。5.知识图谱的构建过程主要包括知识抽取、知识融合和______。三、简答题（每题10分，共30分）1.简述人工智能中常用的几种知识表示方法及其优缺点。2.请说明深度学习中循环神经网络（RNN）的结构和应用场景。3.解释强化学习中的策略梯度算法，并举例说明其应用。四、材料分析题（20分）材料：随着人工智能技术的快速发展，智能客服在电商、金融等领域得到了广泛应用。智能客服通过自然语言处理技术理解用户的问题，并给出相应的回答。然而，在实际应用中，智能客服也存在一些问题，比如对复杂问题的理解不准确、回答缺乏灵活性等。问题：请结合材料，分析智能客服在应用中存在问题的原因，并提出改进的建议。（150-200字）五、综合应用题（20分）请设计一个基于人工智能的智能安防系统，描述其主要功能模块和工作流程。（150-200字）答案：1.C2.A3.A4.B5.B6.D7.B8.B9.B10.D1.AI2.F1值3.引入非线性因素，增加模型的表达能力4.双向推理5.知识存储1.语义网络表示法：优点是能清晰表达语义关系，直观易懂；缺点是表示复杂知识时结构复杂。产生式表示法：优点是规则独立，易理解维护；缺点是效率低，冲突解决复杂。谓词逻辑表示法：优点是严格形式化，推理规则严密；缺点是表达能力有限，知识表示繁琐。框架表示法：优点适合表示层次结构知识；缺点是灵活性差。2.RNN结构包括输入层、隐藏层和输出层，隐藏层的神经元之间有反馈连接。应用场景主要有处理序列数据，如语音识别、机器翻译、时间序列预测等。3.策略梯度算法是通过计算策略函数关于奖励的梯度来更新策略。例如在机器人控制中，机器人通过不断尝试不同动作，根据环境反馈的奖励来调整策略，使得长期奖励最大化。原因：自然语言处理技术不够成熟，对复杂语义理解能力有限。改进建议：加强模型训练数据的多样性和复杂性，提升模型对复杂问题的理解能力；引入知识图谱等技术，增强回答的准确性和灵活性。主