2025年中国香道AI香方编程师认证考试专项练习含答案

2025年中国香道AI香方编程师认证考试专项练习含答案一、单项选择题（每题2分，共30题）1.以下哪种香材属于“沉水香”范畴？A.海南黎母山产含油率18%的熟结沉香B.越南芽庄产含油率12%的生结奇楠C.印尼加里曼丹产含油率8%的倒架沉香D.马来西亚产含油率5%的蚁漏香材答案：A（沉水香需满足密度＞水，通常含油率≥16%，A选项符合；奇楠因油脂呈软丝结构，含油率12%可能半沉；C、D含油率不足）2.AI香方编程中，若需优化“安神助眠”类香方的稳定性，优先调整的模型参数是？A.气味分子挥发性指数（OMVI）权重B.香材文化属性情感值（CAEV）阈值C.用户体质适配度（BMI）偏移量D.环境湿度影响系数（EHIC）平滑因子答案：A（稳定性核心是气味释放的持续性，OMVI直接反映分子挥发速率，调整其权重可平衡前中后调挥发节奏）3.传统香方“四和香”（沉、檀、龙、麝）的AI编程中，需重点标注的特征维度不包括？A.四大香材的分子互作指数（MII）B.历史文献中记载的使用场景（祭祀/雅集）C.用户年龄对应的嗅觉敏感度衰减曲线D.香材炮制工艺对有效成分的保留率（如檀香的“慢火烘焙”）答案：C（四和香作为经典香方，编程重点在传统配伍逻辑与现代分子验证，用户年龄属于个性化推荐维度，非基础标注项）4.以下哪种AI算法最适合用于挖掘“辛温香材与寒凉香材”的潜在配伍模式？A.逻辑回归（LogisticRegression）B.关联规则挖掘（Apriori算法）C.支持向量机（SVM）D.长短期记忆网络（LSTM）答案：B（需发现不同属性香材间的关联关系，Apriori算法擅长从数据集中挖掘频繁项集和关联规则）5.香道AI系统中，“气味指纹图谱”的构建需整合的核心数据不包括？A.气相色谱-质谱联用（GC-MS）检测的挥发性成分数据B.电子鼻传感器阵列的响应模式数据C.调香师主观评价的“前调-中调-后调”时间序列数据D.香材产地的经纬度及海拔高度地理信息答案：D（气味指纹图谱聚焦气味本身的化学与感知特征，地理信息属于溯源数据，非气味特征核心）6.当用户输入“需要一款适合梅雨季使用的醒神香方”时，AI系统的首要处理步骤是？A.调用历史相似需求的香方案例库B.分析梅雨季环境特征（高湿度、低气压）对气味释放的影响C.提取“醒神”关键词对应的目标气味分子（如桉叶素、薄荷醇）D.评估用户可能的体质类型（如湿热体质需避免过于辛散）答案：B（环境因素直接影响香方实际使用效果，需优先分析环境对气味释放的干扰，再结合目标功效）7.传统香方“雪中春信”（以腊梅香为主调）的AI复刻中，关键技术难点是？A.腊梅花瓣挥发性成分的全谱采集（含易挥发的短链酯类）B.模拟自然状态下腊梅香“清而不薄”的嗅觉层次C.匹配古代“蒸香”工艺对香材活性成分的保留率D.以上均是答案：D（需同时解决成分采集、层次模拟、工艺复现三个维度的技术问题）8.香方编程中，“嗅觉阈值补偿机制”主要用于解决？A.不同用户对同一气味分子的敏感度差异B.香材因存放时间导致的有效成分衰减C.AI模型预测与实际调香结果的偏差D.混合香材时分子间的竞争性挥发答案：A（嗅觉阈值因人而异，补偿机制通过用户历史嗅觉测试数据调整香方浓度，确保不同人感知强度一致）9.以下哪种香材炮制方法会显著改变其气味分子组成？A.沉香的“阴干”处理（通风避光放置30天）B.檀香的“劈成米粒大小”碎料处理C.降真香的“酒浸”炮制（用黄酒浸泡24小时后烘干）D.乳香的“去油”处理（加热使油脂部分渗出）答案：C（酒浸过程中，酒精会溶出部分极性成分并促进化学反应，改变分子组成；阴干、碎料、去油主要影响物理状态或浓度）10.AI香方推荐系统中，“用户隐式反馈”数据不包括？A.用户停留某香方页面的时长B.用户将香方加入“收藏夹”的操作C.用户实际购买并使用后的复购行为D.用户填写的“气味偏好问卷”评分答案：D（隐式反馈指用户非主动提供的行为数据，问卷评分属于显式反馈）11.评估香方“安全性”的AI指标中，核心需监测的是？A.香材的LD50（半数致死量）数值B.挥发性有机物（VOCs）的浓度是否符合室内空气质量标准C.香材配伍后是否产生致敏性新物质（如某些萜类氧化产物）D.以上均是答案：D（安全性需综合毒理学数据、环境标准、配伍风险三方面）12.传统“隔火熏香”技法的AI模拟中，关键参数是？A.香灰厚度与透气性（影响温度传导）B.炭火种类（松炭/竹炭）的燃烧热值C.香材与炭火的垂直距离（影响受热均匀度）D.以上均是答案：D（温度控制是隔火熏香的核心，涉及香灰、炭种、距离三个参数）13.香道AI数据库中，“文化维度”数据的主要作用是？A.提升香方的历史还原度（如复刻宋代贡香）B.辅助用户根据场景选择文化适配的香方（如茶道用香）C.为调香师提供灵感来源（如从诗词中提取意象）D.以上均是答案：D（文化数据同时服务于还原、场景适配、创意激发）14.当AI提供的香方出现“前调过冲，中调断层”问题时，优化策略应优先调整？A.增加中调香材的分子挥发性指数（OMVI）权重B.降低前调香材的浓度比例C.引入“过渡香材”（分子挥发性介于前中调之间）D.调整模型的时间序列预测窗口（延长中调预测周期）答案：C（断层问题本质是前中调挥发速率衔接不畅，过渡香材可平滑挥发曲线）15.以下哪种香材组合的“协同增效”效应最显著？A.沉香（含沉香醇）+檀香（含α-檀香醇）B.薄荷（含薄荷醇）+艾草（含桉叶素）C.乳香（含α-乳香酸）+没药（含没药酸）D.龙脑（含右旋龙脑）+麝香（含麝香酮）答案：C（乳香与没药的有效成分结构相似，配伍后可增强抗炎、镇痛效果，协同效应明确）二、多项选择题（每题3分，共10题，少选得1分，错选不得分）1.影响香方“嗅觉层次感”的关键因素包括：A.不同香材的挥发性差异（前/中/后调）B.香材分子间的相互作用（如协同挥发或抑制）C.用户嗅觉受体的基因多态性（如OR2J3受体敏感度）D.香品形态（线香/香粉/香膏）的物理释放特性答案：ABCD（层次感由香材特性、分子互作、用户感知、物理形态共同决定）2.AI香方编程中，“数据清洗”阶段需处理的问题包括：A.历史香方记录中的成分名称不统一（如“海南沉”与“琼脂”）B.古代文献中香材用量的模糊描述（如“少许”“一两”）C.调香师主观评价的语义歧义（如“甜润”可能指代不同分子组合）D.现代检测数据与传统经验数据的量纲不一致（如百分比浓度vs“七分水”）答案：ABCD（数据清洗需解决命名不统一、量纲模糊、语义歧义、跨数据源兼容问题）3.适合用于香方情感化设计的AI技术有：A.自然语言处理（NLP）分析诗词中的香文化意象B.情感计算（AffectiveComputing）识别用户情绪状态C.提供对抗网络（GAN）提供符合特定情感的香方组合D.知识图谱（KnowledgeGraph）关联香材与情感标签答案：ABCD（NLP提取文化意象，情感计算感知情绪，GAN提供组合，知识图谱建立关联，均支持情感化设计）4.传统香道“和香十二法”（如“君臣佐使”“气类相感”）在AI编程中的转化方式包括：A.将“君药”定义为目标功效的核心成分（如安神香方中的沉香醇）B.“臣药”定义为增强君药效果的辅助成分（如檀香醇协同沉香醇）C.“佐药”定义为平衡刺激性的成分（如少量乳香缓解龙脑的辛烈）D.“使药”定义为引导气味扩散的成分（如麝香的高扩散性分子）答案：ABCD（传统配伍原则可通过成分功能定位转化为AI的权重分配规则）5.香道AI系统的“可解释性”需满足的要求包括：A.能说明香方中某成分被选中的原因（如“因含1.2%沉香呋喃，增强安神效果”）B.能解释不同成分间的配伍逻辑（如“檀香醇与沉香醇的分子互作指数为0.82，协同增效”）C.能追溯模型决策所依据的数据来源（如“参考宋代《香乘》中12例安神香方”）D.能预测香方在不同环境下的表现差异（如“在25℃/60%湿度下，前调持续时间为8分钟”）答案：ABCD（可解释性涵盖成分选择原因、配伍逻辑、数据溯源、环境预测）6.香材“年份”对AI编程的影响体现在：A.陈化时间越长，部分挥发性成分（如单萜类）可能减少B.老料可能提供新的次生代谢产物（如沉香的二萜类衍生物）C.年份数据可用于建立“香材陈化曲线”模型（成分随时间变化规律）D.年份标注能提升香方的市场价值（属于附加信息，但非功能必需）答案：ABC（年份直接影响成分组成，是功能相关数据；D属于市场因素，非编程核心）7.香方“个性化推荐”需整合的用户数据包括：A.基础生理数据（年龄、性别、嗅觉阈值）B.健康状态（如鼻炎患者需避免高刺激性成分）C.生活习惯（如吸烟者对苦味阈值较高）D.文化背景（如北方用户偏好浓郁香，南方偏好清雅）答案：ABCD（个性化需综合生理、健康、习惯、文化多维度数据）8.AI辅助调香时，“虚拟调香实验”的优势包括：A.减少真实调香的材料浪费（如昂贵香材）B.快速测试数千种成分组合的理论效果C.模拟极端条件下的香方表现（如高原低氧环境）D.提供传统调香师未尝试过的创新组合答案：ABCD（虚拟实验在成本、效率、场景覆盖、创新方面均有优势）9.香道AI伦理需关注的问题包括：A.用户嗅觉数据的隐私保护（如基因检测信息）B.过度依赖AI导致传统调香技艺失传C.香方推荐的算法偏见（如忽略小众文化偏好）D.虚拟香方的“真实性”争议（如宣称“复刻故宫古方”但实际修改成分）答案：ABCD（伦理涉及隐私、文化传承、算法公平、信息真实性）10.提升香方“环境适应性”的AI策略包括：A.建立不同环境（温湿度、海拔）下的气味释放模型B.为用户推荐可调节浓度的香方（如通过香插控制燃烧速度）C.引入“环境感知传感器”实时调整香方释放参数D.预计算香方在极端环境下的失效风险（如高湿导致霉变）答案：ABCD（通过模型、调节设计、传感器、风险预计算提升适应性）三、判断题（每题1分，共20题）1.香道AI编程中，“气味分子数据库”只需包含GC-MS检测的化学成分数据。（×）（需同时包含感官评价数据，如“甜感”“辛感”等感知维度）2.传统“合香”强调“气”的调和，AI编程中可通过“气味分子的振动频率”模型模拟这一特性。（√）（部分研究认为气味感知与分子振动频率相关，可用于模拟“气”的调和）3.儿童用香方的AI设计中，需将“挥发性有机物（VOCs）浓度”阈值设置为成人标准的1/3。（√）（儿童呼吸系统更敏感，需更严格的安全阈值）4.AI提供的香方若与某传统名方成分相似度超过70%，可直接标注为“复刻名方”。（×）（需结合炮制工艺、用量比例、历史文献佐证，单纯成分相似不足）5.香材“产地”信息对AI编程无实质影响，只需关注成分含量。（×）（不同产地香材可能含微量特征成分，影响气味独特性）6.电子香薰设备的AI联动中，需将“设备雾化效率”作为参数输入香方模型。（√）（雾化效率影响实际释放的气味浓度，需纳入模型）7.香方“前调”的核心是高挥发性分子（如单萜类），“后调”是低挥发性分子（如倍半萜类）。（√）（挥发性决定气味释放顺序，符合前调、后调的定义）8.AI推荐香方时，若用户未提供健康数据，可默认其为“健康体质”。（×）（需提示用户补充数据，避免因体质差异导致不适）9.传统“窖藏”工艺（将香品埋于地下陈化）的AI模拟中，关键是控制温湿度与时间变量。（√）（窖藏效果主要由温湿度和时间决定，可通过变量控制模拟）10.香道AI系统的“创意模式”应限制使用稀有香材，鼓励常见香材的创新配伍。（√）（促进香道普及，避免资源过度消耗）11.用户反馈“香方气味单薄”时，AI应优先增加所有香材的浓度。（×）（可能因前中后调失衡，需分析具体挥发阶段的问题）12.香材“炮制温度”会影响其气味分子的热稳定性（如部分酯类在高温下分解）。（√）（温度直接影响成分的热分解，是炮制的关键参数）13.AI香方的“文化适配性”可通过知识图谱关联香材与节日、场合标签实现。（√）（知识图谱能建立香材-文化场景的关联关系）14.孕妇用香方需完全避免“辛香走窜”类成分（如麝香、冰片）。（√）（此类成分可能刺激子宫，需严格规避）15.香道AI的“教育功能”可通过模拟调香实验帮助学习者理解配伍逻辑。（√）（虚拟实验是有效的教学工具）16.香材“含水率”超过15%时，会显著影响线香的燃烧稳定性（如断火、焦黑）。（√）（高含水率导致燃烧不充分，影响稳定性）17.AI提供香方后，必须通过“真人嗅感测试”验证，不能仅依赖仪器数据。（√）（嗅觉感知具有主观性，需结合真人测试）18.古代香方中的“蜜丸”剂型（以蜂蜜为粘合剂），AI编程中需考虑蜂蜜的气味贡献（如甜香）。（√）（蜂蜜含挥发性成分，会影响整体气味）19.香道AI的“可持续性”设计应优先选择人工种植香材（如人工沉香）而非野生资源。（√）（保护野生资源，符合可持续发展要求）20.用户反馈“香方气味与描述不符”时，AI需检查模型的“感知-分子”映射是否偏差。（√）（感知与分子数据的映射准确性直接影响气味还原度）四、案例分析题（共2题，每题20分）案例1：某用户需求为“设计一款适合办公室使用的提神香方，需满足：①气味清新不刺激；②持续作用4小时以上；③符合《室内空气质量标准》（GB/T18883-2002）”。现有数据：用户办公室环境为25℃、55%湿度，面积15㎡；用户无特殊健康问题，偏好“草木调”；可用香材包括迷迭香（含1.2%1,8-桉叶素）、柠檬草（含3.5%柠檬醛）、雪松（含2.8%α-雪松醇）、艾草（含0.9%樟脑）、甜罗勒（含2.1%芳樟醇）。问题1：请设计AI香方提供的核心流程（8分）答案：①需求解析：提取“提神”（目标成分为1,8-桉叶素、柠檬醛等）、“清新不刺激”（避免高浓度单萜类）、“4小时持续”（需中后调平衡）、“国标合规”（VOCs≤0.6mg/m³）；②数据筛选：选择草木调香材（迷迭香、柠檬草、雪松、甜罗勒），排除艾草（樟脑可能刺激）；③分子建模：计算各香材的挥发性指数（迷迭香OMVI=0.75，柠檬草=0.82，雪松=0.35，甜罗勒=0.68），设计前调（柠檬草，30%）、中调（迷迭香+甜罗勒，50%）、后调（雪松，20%）；④安全验证：模拟15㎡环境下的VOCs浓度（假设总用量5g，计算各成分释放量，确保≤0.6mg/m³）；⑤感知测试：通过电子鼻+真人测试验证清新度与刺激度。问题2：若实验室检测发现该香方前30分钟提神效果显著，但2小时后衰减明显，需如何优化？（12分）答案：①分析衰减原因：可能中后调香材挥发性不足或比例过低；②调整中后调比例：增加雪松（后调）比例至30%，甜罗勒（中调）至40%，柠檬草（前调）降至30%；③引入“缓释成分”：添加少量低挥发性的倍半萜类（如雪松中的α-雪松醇，OMVI=0.25），延长释放时间；④优化分子互作：检测迷迭香与甜罗勒的分子互作指数（假设原MII=0.6，可调整比例使MII≥0.7，增强协同释放）；⑤工艺改进：建议采用香膏剂型（比线香释放更缓慢），或添加少量蜂蜡（延缓挥发）；⑥重新验证：在相同环境下测试，确保4小时内提神成分浓度维持在有效阈值（如1,8-桉叶素≥0.05mg/m³）。案例2：某AI香方编程师需复刻明代《遵生八笺》中的“梅花香”（原方：白梅瓣、甘松、零陵香、檀香、