2025年大学资源勘查工程技术（地质数据分析）试题及答案

2025年大学资源勘查工程技术（地质数据分析）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：本大题共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.以下哪种地质数据分析方法常用于处理具有周期性变化的数据？A.回归分析B.傅里叶变换C.主成分分析D.聚类分析2.在地质数据的统计分析中，用来描述数据离散程度的指标是？A.均值B.中位数C.方差D.众数3.对地质样本进行分类时，若采用层次聚类法，其特点不包括以下哪项？A.不需要预先指定聚类的类别数B.聚类结果呈树形结构C.计算量相对较小D.能较好反映样本间的亲疏关系4.当分析地质数据中的相关性时，皮尔逊相关系数主要适用于哪种类型的数据关系？A.线性关系B.非线性关系C.指数关系D.对数关系5.地质数据的空间分析中，用于描述点与点之间距离的常用度量是？A.曼哈顿距离B.欧氏距离C.切比雪夫距离D.以上都是6.对地质数据进行时间序列分析时，ARIMA模型中的I代表？A.自回归B.移动平均C.差分D.积分7.在地质数据挖掘中，频繁模式挖掘主要用于发现？A.数据中的异常值B.经常同时出现的元素集合C.数据的分布规律D.数据的趋势变化8.对于地质数据的可视化，以下哪种图形不适合展示多变量之间的关系？A.散点图矩阵B.柱状图C.平行坐标图D.桑基图9.进行地质数据的主成分分析时，新生成的主成分之间？A.相互独立B.高度相关C.部分相关D.关系不确定10.在地质数据分类算法中，支持向量机（SVM）主要是基于什么原理进行分类？A.最小二乘法B.最大间隔分类C.概率密度估计D.决策树划分第II卷（非选择题共70分）二、填空题（本大题共5小题，每小题4分，共20分）1.地质数据的来源主要包括野外调查、遥感数据、________等。2.在地质数据预处理中，数据清洗的主要任务是处理缺失值、异常值和________。3.地质数据的多元统计分析方法除了主成分分析，还有________等。4.时间序列分析中的趋势分解法通常将时间序列分解为趋势项、季节项、________和随机项。5.地质数据挖掘中的关联规则挖掘，常用的支持度和置信度度量标准是用来衡量规则的________和可靠性。三、简答题（本大题共3小题，每小题10分，共30分）1.简述地质数据中常用的特征选择方法及其原理。2.说明聚类分析在地质研究中的应用场景及优势。3.举例说明如何运用回归分析解决地质中的实际问题。四、材料分析题（本大题共1小题，20分）材料：在某地区的地质勘探中，获取了一系列岩石样本的化学成分数据，包括硅含量、铁含量、铝含量等多个指标。经过初步分析，发现部分样本的某些化学成分含量与其他样本差异较大。研究人员希望通过数据分析方法找出这些异常样本，并进一步探索不同化学成分之间的潜在关系。问题：请你运用所学的地质数据分析知识，提出一种可行的分析方案，并阐述其步骤及预期结果。五、综合应用题（本大题共1小题，20分）材料：有一批地质钻孔数据，记录了不同深度处的岩石密度、孔隙率等参数。现要对该地区的地质结构进行初步分析，判断是否存在潜在的地质异常区域。要求：请设计一个综合的数据分析流程，利用合适的方法对钻孔数据进行处理和分析，以实现上述目标。并详细说明每个步骤所采用的方法及理由。答案：一、选择题1.B2.C3.C4.A5.D6.D7.B8.B9.A10.B二、填空题1.地球物理勘探数据2.重复数据3.因子分析4.周期项5.实用性三、简答题1.常用特征选择方法有：-过滤法：基于单个特征的统计量（如相关性、信息增益等）对特征进行排序，然后选择排名靠前的特征。原理是通过计算特征与目标变量的关联程度，保留关联度高的特征。-包装法：将机器学习算法作为黑盒，通过不断尝试不同的特征子集，根据算法的性能来选择最优特征子集。-嵌入法：在模型训练过程中自动进行特征选择，例如某些算法会给出特征的重要性权重，从而选择重要性高的特征。2.应用场景：划分岩石类型、识别地质单元边界、研究地质体分布规律等。优势：能自动发现数据中的自然分组结构，无需预先设定类别；可处理高维复杂地质数据；能揭示数据的内在结构和关系，为地质研究提供新视角。3.例如预测地层压力与深度的关系。收集深度和地层压力数据，建立线性回归模型y=ax+b，其中y是地层压力，x是深度。通过最小二乘法确定a和b的值。预期结果是得到一个能根据深度预测地层压力的数学模型，可用于评估未知深度处的地层压力情况，辅助地质工程决策。四、可采用聚类分析方法。步骤：首先对所有样本的化学成分数据进行标准化处理，消除量纲影响。然后选择合适的聚类算法（如K-Means算法），设定聚类数（可通过多次尝试或根据经验确定）。运行算法得到聚类结果。预期结果：能将样本分为不同类别，异常样本可能会单独聚为一类或在某类中占比较小。通过分析各类别的化学成分均值等特征，可探索不同化学成分之间的潜在关系。五、数据分析流程：1.数据预处理：检查数据的完整性和准确性，处理缺失值和异常值。理由是确保数据质量，避免影响后续分析。2.相关性分析：计算岩石密度、孔隙率等参数之间的相关性。理由是了解各参数之间的关联程度，为后续分析提供基础。3.聚类分析：采用合适的聚类算法对钻孔数据进行聚类。理由是划分地质结