2025年大学农业工程（农业大数据分析）试题及答案

2025年大学农业工程（农业大数据分析）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40分）答题要求：本卷共20小题，每小题2分，共40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。请将正确答案的序号填在括号内。1.农业大数据分析中，以下哪种数据类型对于精准农业决策最为关键？（）A.气象数据B.土壤肥力数据C.作物生长图像数据D.农产品市场价格数据2.数据挖掘算法中，常用于发现数据中频繁出现的模式的是（）A.决策树算法B.关联规则算法C.聚类算法D.神经网络算法3.农业物联网中，传感器节点采集的数据主要通过什么方式传输到数据中心？（）A.蓝牙B.Wi-FiC.移动通信网络D.光纤4.在大数据分析中，数据清洗的目的不包括（）A.去除重复数据B.填补缺失值C.增加数据维度D.纠正错误数据5.对于农业大数据的存储，以下哪种存储方式具有高可扩展性和容错性？（）A.关系型数据库B.分布式文件系统C.内存数据库D.云存储6.以下哪个指标可用于评估农业大数据分析模型的预测准确性？（）A.召回率B.准确率C.F1值D.以上都是7.农业大数据可视化的主要目的是（）A.使数据更美观B.便于理解和分析数据C.提高数据安全性D.减少数据量8.在农业大数据分析中，机器学习算法的训练数据通常需要进行（）A.归一化处理B.加密处理C.抽样处理D.以上都不对9.以下哪种数据分析方法可用于发现农业数据中的异常值？（）A.主成分分析B.箱线图分析C.因子分析D.聚类分析10.农业大数据平台的架构通常不包括以下哪个部分？（）A.数据采集层B.数据处理层C.数据展示层D.数据销毁层11.对于农业病虫害预测，哪种数据来源最为直接相关？（）A.气象卫星数据B.土壤湿度传感器数据C.摄像头监控的病虫害图像数据D.农产品销售数据12.大数据分析中，数据集成的主要任务是（）A.将不同格式的数据合并B.对数据进行加密C.从数据中提取特征D.对数据进行分类13.农业大数据分析中，时间序列分析可用于（）A.预测农产品产量趋势B.分析土壤酸碱度变化C.识别作物品种D.评估农业生产效率14.以下哪种技术可用于农业大数据的实时处理？（）A.批处理技术B.流处理技术C.离线处理技术D.分布式处理技术15.在农业大数据分析中，数据挖掘的结果通常以什么形式呈现？（）A.模型B.报表C.图形D.以上都有可能16.农业大数据分析中，以下哪种数据预处理操作可提高数据质量？（）A.数据抽样B.数据合并C.数据离散化D.数据加密17.对于农业资源管理，大数据分析可帮助优化（）A.灌溉用水分配B.农药使用量C.化肥施用量D.以上都是18.农业大数据分析中，文本挖掘可用于分析（）A.农业新闻报道B.农产品质量检测报告C.农民的种植经验分享D.以上都可以19.以下哪种数据库适用于存储农业大数据中的结构化数据？（）A.MongoDBB.CassandraC.MySQLD.Redis20.在农业大数据分析项目中，数据安全的重要措施不包括（）A.数据备份B.用户认证C.数据共享D.数据加密第II卷（非选择题共60分）答题要求：本卷共4大题，共60分。请根据题目要求，在相应位置作答。（一）简答题（共20分）1.简述农业大数据分析在精准农业中的应用场景。（5分）2.说明数据挖掘算法在农业大数据分析中的作用及常用算法。（5分）3.阐述农业物联网与农业大数据分析的关系。（5分）4.简述农业大数据可视化的原则和方法。（5分）（二）论述题（共15分）1.论述农业大数据分析面临的挑战及应对策略。（7分）2.分析机器学习算法在农业大数据分析中的优势和局限性。（8分）（三）材料分析题（共15分）材料：某地区农业部门收集了多年的农作物产量、种植面积、气象数据以及农药化肥使用量等数据。通过数据分析发现，在某些年份，虽然种植面积增加，但产量却没有相应提高，同时农药化肥使用量也较高。进一步分析气象数据发现，这些年份存在阶段性的干旱和暴雨天气。1.请分析该地区农业生产中可能存在的问题。（5分）2.针对这些问题，提出基于大数据分析的改进建议。（5分）3.说明大数据分析在解决这些问题中的作用。（5分）（四）案例分析题（共10分）案例：某农业企业利用大数据分析优化其农产品供应链。通过收集销售数据、库存数据、物流数据等，建立了数据分析模型。模型显示，在某些季节，特定地区的农产品需求旺盛，但由于库存不足和物流配送不及时，导致销售额下降。1.分析该企业在农产品供应链管理中存在的问题。（5分）2.提出利用大数据分析改进供应链管理的具体措施。（5分）答案1.B2.B3.C4.C5.B6.D7.B8.A9.B10.D11.C12.A13.A14.B15.D16.C17.D18.D19.C20.C（一）简答题答案1.精准农业中，可根据土壤肥力数据精准施肥，依据气象数据安排农事活动，通过作物生长图像数据监测作物生长状况并及时采取措施，利用农产品市场价格数据调整种植结构等。2.作用是从大量农业数据中发现有价值信息和模式。常用算法有决策树算法用于分类和预测，关联规则算法发现数据关联关系，聚类算法对数据进行分组等。3.农业物联网为农业大数据分析提供大量实时、准确的数据来源，农业大数据分析则对物联网采集的数据进行深度挖掘和分析，为农业生产决策提供支持。4.原则包括准确性、清晰性、简洁性等。方法有使用柱状图、折线图、饼图等展示数据，用地图展示空间数据等。（二）论述题答案1.挑战：数据质量参差不齐，数据安全风险高，分析技术和人才短缺等。应对策略：加强数据质量管理，采用加密等技术保障数据安全，培养专业人才，与科研机构合作等。2.优势：能自动学习数据规律进行预测和分类等。局限性：对数据质量要求高，模型训练时间长，可能存在过拟合等问题。（三）材料分析题答案1.可能存在问题：种植方式不合理，未有效应对干旱和暴雨天气影响，农药化肥使用效率低。2.改进建议：根据气象数据提前制定应对干旱和暴雨的措施，利用大数据分析优化农药化