2025年中国香道AI香方生成编程师认证考试预测试题及答案

2025年中国香道AI香方提供编程师认证考试预测试题及答案一、单项选择题（每题2分，共30分）1.以下哪项不属于中国传统香道“和香”理论的核心原则？A.君臣佐使配伍B.四气五味调和C.香材产地溯源D.时节气候适配答案：C2.在AI香方提供模型中，用于捕捉香材序列上下文依赖关系的常用神经网络层是？A.全连接层B.卷积层C.循环神经网络（RNN）D.池化层答案：C3.香材数据库中“挥发性指数”的标准测量条件是？A.25℃/1atm/6小时挥发量B.30℃/1.5atm/12小时挥发量C.20℃/0.8atm/24小时挥发量D.35℃/1atm/8小时挥发量答案：A4.当需要提供“禅修用香”时，AI模型应优先强化以下哪类香材的权重？A.辛温开窍类（如麝香）B.甘平安神类（如沉香）C.苦寒清热类（如薄荷）D.咸涩收敛类（如龙骨）答案：B5.香方提供系统中，用于验证香材配伍禁忌的知识库通常采用哪种数据结构？A.关系型数据库表B.图数据库（知识图谱）C.键值对存储D.文档型数据库答案：B6.以下哪种损失函数最适合香方提供模型的多标签分类任务？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失（Cross-Entropy）C.对比损失（ContrastiveLoss）D.Dice损失答案：B7.传统香方“沉水香”的核心香材配比中，沉香与辅助香材的质量比通常不低于？A.1:1B.2:1C.3:1D.4:1答案：C8.AI香方提供时，若需模拟“文人雅集”用香的历史风格，应采用哪种数据增强方法？A.随机替换现代香材B.叠加古籍香方的词频特征C.增加海洋调香材比例D.降低香材种类数量答案：B9.香材“乳香”的主要化学成分是？A.龙脑B.乳香酸C.芳樟醇D.丁香油酚答案：B10.在香方挥发性预测模型中，输入特征不包括？A.香材颗粒度（目数）B.环境湿度（%）C.香材产地经纬度D.燃烧温度（℃）答案：C11.用于评估AI香方“嗅感协调性”的客观指标是？A.香材种类数量B.前中后调挥发时间差C.总香材成本D.香材产地多样性答案：B12.当训练数据中“药用香方”样本占比过高时，模型可能出现的偏差是？A.过度偏好辛温香材B.忽略香道美学属性C.降低香材配伍复杂度D.提高海洋调提供概率答案：B13.香道AI系统中，“香调分层算法”的核心是？A.香材挥发性排序B.香材颜色聚类C.香材成本分级D.香材文化属性分类答案：A14.以下哪项属于香方提供的“硬约束”？A.符合用户偏好的前调类型B.不使用濒危香材C.香材成本低于500元/100gD.前调持续时间30分钟以上答案：B15.为提升模型对“合香意境”的理解，最有效的训练方法是？A.增加香材化学成分数据B.引入古籍香方的文本语义标注C.强化香材产地信息训练D.优化挥发性预测模型精度答案：B二、填空题（每空1分，共20分）1.中国香道“六香”理论包括：篆香、线香、盘香、______、______、______。答案：香丸、香粉、香膏2.AI香方提供模型的输入层通常需要将香材编码为______向量，常用的编码方法包括______和______。答案：嵌入（Embedding）、独热编码（One-Hot）、词向量（Word2Vec）3.香材配伍中的“相畏”关系指______，“相恶”关系指______。答案：一种香材的毒性或副作用能被另一种香材减轻或消除；一种香材能降低或破坏另一种香材的功效4.香方挥发性预测模型的输出参数通常包括______、______和______三个维度。答案：初始挥发速率、持续挥发时间、终末残留量5.传统香道中的“窖藏”工艺对AI香方提供的启示是需要考虑______与______的动态反应。答案：香材成分、存储环境（或时间）6.为避免模型提供“无效香方”，需在训练阶段加入______约束，常用方法包括______和______。答案：先验知识、规则过滤（Rule-basedFiltering）、强化学习奖励函数（RLRewardFunction）7.香材“檀香”的主要香韵类型是______，其核心成分______具有______的药理作用。答案：甜暖木质调、α-檀香醇、镇静安神三、简答题（每题8分，共40分）1.简述AI香方提供中“香材特征工程”的主要步骤及关键考量因素。答案：主要步骤包括：（1）数据采集：收集香材的物理属性（挥发性、颗粒度）、化学属性（主要成分、含量）、香道属性（四气五味、君臣佐使角色）、文化属性（历史应用场景、文献记载）；（2）特征提取：通过主成分分析（PCA）降维，或基于领域知识构建复合特征（如“温性指数=辛味强度×温性系数”）；（3）特征选择：使用卡方检验、随机森林重要性评分筛选对香方质量影响显著的特征。关键考量因素包括：香道传统理论的适配性（如君臣佐使需转化为权重特征）、多模态数据的融合（化学数据与文化语义的关联）、特征的可解释性（避免模型成为“黑箱”）。2.说明如何利用知识图谱优化AI香方提供的配伍禁忌判断。答案：步骤如下：（1）构建香材知识图谱：节点包括香材（如沉香）、属性（如性味：辛、微温）、关系（如“相畏于”、“相须于”）；（2）定义规则库：基于《证类本草》《香乘》等古籍整理配伍规则（如“人参恶莱菔子”转化为“人参”与“莱菔子”节点间的“相恶”边）；（3）实时推理：提供香方时，通过图遍历检查候选香材组合是否存在禁忌关系（如查询“香材A”与“香材B”之间是否存在“相恶”边）；（4）动态更新：结合现代研究（如香材成分反应实验）更新图谱关系（如新增“丁香与郁金成分反应提供有害物质”的“相害”边）。3.分析传统手工合香与AI提供香方在“香韵层次感”构建上的差异及AI的优化方向。答案：差异：（1）传统方法依赖调香师经验，通过“试香-调整”迭代构建层次，耗时且受限于个体经验；AI通过模型学习大量香方数据，可快速计算前中后调的挥发时间差、香韵强度曲线。（2）传统方法更注重“主观意境”（如“空谷幽兰”的抽象表达），AI初期可能偏向“客观数据匹配”（如前调挥发速率=3mg/h，中调=1.5mg/h）。优化方向：（1）引入情感计算：将“意境描述”转化为香韵强度、变化速率的量化指标（如“空谷”对应缓慢递增的香韵曲线）；（2）多模态学习：结合调香师口述的“层次感”描述文本与香材数据，训练跨模态模型；（3）交互提供：允许用户调整“层次鲜明度”参数（如0-100分），模型动态调整香材挥发性配比。4.阐述在香方提供模型中引入“用户场景感知”的技术实现路径。答案：实现路径包括：（1）场景特征定义：将场景分解为环境参数（温度、湿度、空间大小）、用户属性（年龄、嗅觉敏感度）、使用目的（禅修/社交/疗愈）；（2）数据融合：构建多输入模型，主输入为香材特征，辅助输入为场景向量（通过独热编码或嵌入层处理）；（3）条件提供：使用条件提供对抗网络（CGAN）或带控制变量的Transformer，将场景参数作为条件变量注入模型；（4）动态调整：部署时通过传感器实时获取环境数据（如温湿度），通过API调用模型实时调整香方配比（如湿度高时增加低挥发性香材比例）；（5）反馈优化：收集用户对场景适配性的评分，通过强化学习更新模型的场景权重参数。5.列举AI香方提供需遵守的三项行业规范，并说明其技术实现方法。答案：（1）濒危香材禁用规范：建立濒危香材白名单（如檀香属某些品种），模型训练时过滤含濒危香材的样本，提供阶段通过关键词匹配或知识图谱查询禁止使用；（2）安全性规范：基于毒理学数据库（如TCMSP），提取香材毒性成分阈值，模型输出时计算组合毒性（如总黄樟素含量≤0.1%），超过则拒绝提供；（3）文化真实性规范：针对“传统名方复刻”任务，引入古籍语料库训练的文本分类模型，对提供香方的“传统相似度”评分（如使用BERT计算与《陈氏香谱》文本的语义相似度），低于阈值则触发人工审核。四、编程题（每题15分，共30分）1.请编写Python代码，实现基于协同过滤的香方推荐模型。已知用户香方使用记录数据集格式为：user_id（用户ID）、formula_id（香方ID）、rating（评分，1-5分），香方特征数据集格式为：formula_id、top_note（前调香材列表）、middle_note（中调香材列表）、base_note（后调香材列表）。要求：（1）使用Surprise库实现用户协同过滤（UserCF）；（2）输出为指定用户（user_id=1024）的前5个推荐香方ID；（3）添加注释说明如何结合香方特征优化推荐结果。答案：```pythonfromsurpriseimportDataset,Reader,KNNWithMeansfromsurprise.model_selectionimporttrain_test_splitimportpandasaspd加载用户评分数据rating_data=pd.read_csv('user_formula_ratings.csv')reader=Reader(rating_scale=(1,5))data=Dataset.load_from_df(rating_data[['user_id','formula_id','rating']],reader)训练UserCF模型trainset=data.build_full_trainset()sim_options={'name':'pearson','user_based':True}用户协同过滤model=KNNWithMeans(sim_options=sim_options)model.fit(trainset)获取用户1024未评分的香方IDuser_inner_id=trainset.to_inner_uid(1024)rated_formulas=set([trainset.to_raw_iid(iid)for(iid,_)intrainset.ur[user_inner_id]])all_formulas=set(rating_data['formula_id'].unique())unrated_formulas=all_formulasrated_formulas预测评分并排序predictions=[]forformula_idinunrated_formulas:pred=model.predict(1024,formula_id)predictions.append((formula_id,pred.est))取前5推荐top5=sorted(predictions,key=lambdax:x[1],reverse=True)[:5]print("推荐香方ID（UserCF）:",[fidforfid,_intop5])结合香方特征优化（示例）步骤1：加载香方特征数据formula_features=pd.read_csv('formula_features.csv')步骤2：为每个香方计算特征向量（如前调香材独热编码）fromsklearn.preprocessingimportMultiLabelBinarizermlb=MultiLabelBinarizer()top_note_encoded=mlb.fit_transform(formula_features['top_note'].apply(eval))步骤3：计算用户偏好特征（用户评分高的香方的特征均值）user_rated=rating_data[rating_data['user_id']==1024]user_fav_features=formula_features[formula_features['formula_id'].isin(user_rated['formula_id'])]user_fav_vec=top_note_encoded[user_fav_features.index].mean(axis=0)步骤4：计算未评分香方与用户偏好的余弦相似度fromsklearn.metrics.pairwiseimportcosine_similaritycandidates=formula_features[formula_features['formula_id'].isin(unrated_formulas)]candidate_vecs=top_note_encoded[candidates.index]similarities=cosine_similarity([user_fav_vec],candidate_vecs)[0]步骤5：融合协同过滤评分与特征相似度（如加权平均）final_scores=[0.7est+0.3simfor(_,est),siminzip(top5,similarities)]optimized_top5=sorted(zip([fidforfid,_intop5],final_scores),key=lambdax:x[1],reverse=True)[:5]print("优化后推荐香方ID:",[fidforfid,_inoptimized_top5])```2.请设计一个基于Transformer的香方提供模型架构，要求能够提供符合“前调：柑橘调（持续15-20分钟）、中调：花香调（持续30-40分钟）、后调：木质调（持续60分钟以上）”约束的香方。需说明各模块功能、输入输出格式及损失函数设计。答案：模型架构设计如下：（1）输入模块：输入类型：条件约束：包括香调结构（前/中/后调类型）、各调持续时间范围（如前调15-20分钟）、香材禁忌列表（如禁用麝香）。历史香方上下文：前k步选择的香材序列（如[柠檬,佛手柑]）。输入格式：条件约束编码为长度为C的向量（C为约束维度，如调型用独热编码，时间范围用标准化数值）。香材序列通过嵌入层转换为词向量（维度E），并添加位置编码（处理序列顺序）。（2）Transformer编码器：功能：融合条件约束与历史香材序列的上下