2026年人工智能算法与模型构建练习题

2026年人工智能算法与模型构建练习题一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国金融风控领域，用于评估借款人信用风险的逻辑回归模型，其关键假设不包括：A.线性关系B.独立同分布C.无多重共线性D.样本正态分布2.以下哪种算法最适合处理高维稀疏数据（如电商用户行为日志）？A.决策树B.线性支持向量机（SVM）C.K近邻（KNN）D.神经网络3.在深圳某智能交通系统中，若需实时预测拥堵指数，应优先选择哪种模型？A.随机森林B.长短期记忆网络（LSTM）C.朴素贝叶斯D.逻辑回归4.关于过拟合现象，以下描述错误的是：A.模型训练误差低，测试误差高B.可通过增加数据量缓解C.通常伴随特征冗余D.适合小样本高噪声场景5.在上海医疗影像分析中，用于病灶检测的U-Net模型属于：A.自编码器B.卷积循环神经网络（CRNN）C.编码器-解码器结构D.生成对抗网络（GAN）6.若某电商推荐系统采用协同过滤算法，但冷启动问题突出，可尝试以下哪种改进？A.增加全局主题模型B.融合矩阵分解C.优先展示热门商品D.减少用户画像维度7.在杭州城市大脑项目中，用于处理时空序列数据的算法是：A.隐马尔可夫模型（HMM）B.时空图神经网络（STGNN）C.贝叶斯网络D.XGBoost8.以下哪种技术可用于解决自动驾驶中的样本不平衡问题？A.数据增强（如旋转）B.负采样C.重加权（代价敏感学习）D.均值漂移9.在北京某银行反欺诈系统中，若需检测异常交易模式，可选用：A.人工神经网络（ANN）B.生成对抗网络（GAN）C.孤立森林（IsolationForest）D.K均值聚类10.关于联邦学习，以下说法正确的是：A.需要共享原始数据B.仅适用于同构设备C.可解决数据孤岛问题D.训练效率必然低于集中式二、多选题（每题3分，共10题）1.在广州某物流公司路径规划中，可用的强化学习算法包括：A.Q学习B.深度确定性策略梯度（DDPG）C.遗传算法D.A3C2.针对工业质检中的小样本学习问题，以下方法有效：A.迁移学习B.数据增强（如CutMix）C.自监督预训练D.集成学习3.在成都智慧农业项目中，用于农作物病害识别的模型可结合：A.YOLOv5B.VisionTransformer（ViT）C.语义分割D.情感分析4.若某医疗诊断系统需同时预测多标签疾病，可用的算法包括：A.多标签逻辑回归B.互信息最大化C.生成对抗网络（GAN）D.基于图的方法5.在武汉某气象预测项目中，用于处理混沌时间序列的模型有：A.ARIMAB.混沌神经网络C.循环神经网络（RNN）D.梯度提升树（GBDT）6.针对社交网络用户行为分析，以下技术可融合：A.用户嵌入（如Word2Vec）B.图卷积网络（GCN）C.强化学习D.强化学习7.在深圳某智能客服系统中，用于意图识别的模型可包含：A.BiLSTM-CRFB.attention机制C.主题模型（LDA）D.DQN8.若某安防系统需检测视频中的异常行为，可用的模型有：A.3D卷积网络（C3D）B.动作检索网络（Siamese）C.关联规则挖掘D.时空图神经网络（STGNN）9.在上海某金融量化交易中，用于策略验证的模型包括：A.均值回归B.波动率聚类C.机器学习回测D.线性回归10.针对跨区域交通流量预测，以下方法适用：A.跨域注意力网络B.多尺度时间序列分析C.因子分解机（FM）D.联邦学习三、简答题（每题5分，共5题）1.简述在医疗影像分割中，U-Net模型如何通过跳跃连接提升性能。2.解释联邦学习中的“差分隐私”如何保护用户数据安全。3.描述在推荐系统中，如何平衡冷启动与热启动的优化策略。4.针对自动驾驶中的长尾问题，列举三种缓解方法。5.说明在时空数据建模中，图神经网络（GNN）相比传统方法的优势。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合中国智慧城市建设的实际需求，论述多模态数据融合在交通、医疗、安防领域的应用价值与挑战。2.针对金融风控场景，对比传统机器学习模型与深度学习模型的优劣，并分析未来技术发展趋势。答案与解析一、单选题1.D解析：逻辑回归假设样本独立同分布且误差项正态分布，但金融风控场景中样本通常非正态。2.B解析：SVM对高维数据鲁棒，适合处理稀疏矩阵（如用户行为向量）。3.B解析：LSTM能捕捉时间依赖性，适合动态交通流预测。4.D解析：过拟合需避免，小样本高噪声场景应优先去噪或采用集成学习。5.C解析：U-Net通过编码器-解码器结构实现像素级分割，结合多尺度特征融合。6.B解析：矩阵分解可缓解冷启动，通过潜在因子关联未交互商品。7.B解析：STGNN能联合处理时空信息，如城市交通流与时间分布。8.C解析：重加权通过调整代价矩阵解决类别不平衡问题。9.C解析：孤立森林对异常点敏感，适合欺诈检测中的小样本异常识别。10.C解析：联邦学习通过模型共享而非数据共享解决数据孤岛问题。二、多选题1.AB解析：Q学习和DDPG适合连续决策，A3C需离散动作空间。2.ABC解析：迁移学习可利用预训练模型，CutMix增强数据多样性。3.AB解析：YOLOv5和ViT结合了目标检测与视觉表征能力。4.ABC解析：多标签逻辑回归直接处理多标签，互信息用于特征选择。5.AB解析：ARIMA适合线性时间序列，混沌神经网络捕捉非线性动态。6.AB解析：用户嵌入和GCN用于社交网络关系建模。7.AB解析：BiLSTM-CRF和attention机制提升自然语言处理效果。8.AD解析：C3D和STGNN结合时空特征，适合视频异常检测。9.BC解析：机器学习回测和波动率聚类用于量化策略验证。10.AB解析：跨域注意力处理区域差异，多尺度分析适应不同时间粒度。三、简答题1.解析：U-Net通过跳跃连接将浅层高分辨率特征与深层语义特征融合，避免信息丢失，同时保留精细结构。2.解析：差分隐私通过添加噪声保护个体隐私，如联邦学习中的聚合函数加入拉普拉斯噪声，确保单用户数据对结果影响有限。3.解析：冷启动通过内容基推荐弥补（如商品属性），热启动通过协同过滤强化（如用户历史行为），两者结合可分阶段优化。4.解析：长尾问题可通过数据增强（如数据合成）、模型迁移（利用主流场景知识）或领域自适应（微调本地数据）缓解。5.解析：GNN通过邻域聚合捕捉时空依赖，相比传统方法能处理动态图结构，如城市路网变化。四、论述题1.解析：-应用价值：多模态融合可整合交通流（视频）、医疗（病历文本）、安防（人脸识别）数据，提升跨领域决策精度（如交通事故关联医疗急救调度）。-挑战：数据异构性（如视频与文本格式差异）、特征对齐（如时空对齐）、模型计算复杂度（如联邦学习中的通信开销）。2.解析：-传统机器学习：可