2026年机器学习与深度学习应用实践试题

2026年机器学习与深度学习应用实践试题一、单选题（每题2分，共20题）1.在中国金融风控领域，用于检测异常交易行为的深度学习模型中，以下哪种网络结构最适合处理时序数据特征？（）A.卷积神经网络（CNN）B.长短期记忆网络（LSTM）C.生成对抗网络（GAN）D.自编码器（Autoencoder）2.某电商平台需优化用户推荐系统，数据集中包含用户浏览历史和商品标签。以下哪种协同过滤算法适用于处理稀疏数据？（）A.基于用户的协同过滤B.基于物品的协同过滤C.矩阵分解（SVD）D.深度学习推荐模型（如Wide&Deep）3.在智慧城市建设中，用于交通流量预测的多模态深度学习模型应优先考虑哪种数据融合策略？（）A.早期融合B.中期融合C.晚期融合D.基于注意力机制的融合4.某医疗企业需分析医学影像数据，以下哪种模型在病灶检测任务中具有较高的鲁棒性和泛化能力？（）A.传统的二维CNNB.三维U-NetC.基于Transformer的图像分类模型D.基于生成对抗网络的图像修复模型5.在零售行业，用于预测销售趋势的时间序列分析中，ARIMA模型与深度学习模型相比，主要优势是什么？（）A.模型解释性强B.对非线性趋势拟合能力更强C.计算效率更高D.适用于小样本数据6.在自动驾驶领域，用于车道线检测的模型应优先考虑哪种损失函数？（）A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.Dice损失D.L1损失7.在中国制造业，用于设备故障预测的深度学习模型中，以下哪种特征工程方法最适用于处理高维传感器数据？（）A.主成分分析（PCA）B.特征选择C.自动特征提取（如Autoencoder）D.基于规则的特征组合8.在社交网络分析中，用于识别虚假账户的图神经网络（GNN）模型中，以下哪种机制能有效缓解数据稀疏性问题？（）A.图卷积网络（GCN）B.图注意力网络（GAT）C.图自编码器D.基于边嵌入的模型9.在智慧农业中，用于农作物病害识别的模型应优先考虑哪种数据增强技术？（）A.随机裁剪B.光照增强C.颜色抖动D.弹性变形10.在金融欺诈检测中，用于异常行为识别的深度学习模型中，以下哪种评估指标最适用于不平衡数据集？（）A.准确率（Accuracy）B.F1分数C.AUCD.精确率二、多选题（每题3分，共10题）1.在中国电商行业，用于优化商品搜索排序的深度学习模型中，以下哪些技术能有效提升召回率？（）A.多任务学习B.嵌入式特征学习C.强化学习优化D.基于链式规则的排序模型2.在智慧医疗领域，用于病理图像分割的3D深度学习模型中，以下哪些网络结构适用于处理多模态数据？（）A.3DU-NetB.V-NetC.时空图卷积网络（STGAT）D.ResNet3D3.在零售行业，用于客户流失预测的深度学习模型中，以下哪些特征工程方法适用于处理高维交易数据？（）A.基于聚类的特征聚类B.时间序列分解C.基于距离的特征嵌入D.基于规则的异常值检测4.在自动驾驶领域，用于语义分割的深度学习模型中，以下哪些技术能有效提升小目标检测能力？（）A.融合多尺度特征B.FocalLossC.批归一化（BatchNormalization）D.数据增强（如Mosaicaugmentation）5.在中国制造业，用于供应链需求预测的深度学习模型中，以下哪些技术适用于处理多步预测问题？（）A.LSTMB.TransformerC.多步时间序列分解D.基于强化学习的滚动预测6.在社交网络分析中，用于用户行为预测的图神经网络（GNN）模型中，以下哪些机制能有效缓解数据稀疏性问题？（）A.图注意力机制B.图池化（GraphPooling）C.基于边嵌入的聚合D.图自编码器7.在智慧农业中，用于农作物产量预测的深度学习模型中，以下哪些数据源可提供有效信息？（）A.传感器数据B.遥感影像C.历史销售数据D.天气预报8.在金融风控领域，用于反欺诈的深度学习模型中，以下哪些技术适用于处理多模态数据？（）A.多模态注意力机制B.嵌入式特征融合C.混合模型（如CNN+RNN）D.基于规则的异常检测9.在电商推荐系统优化中，以下哪些技术能有效提升冷启动问题解决方案？（）A.基于内容的推荐B.嵌入式特征学习C.混合推荐模型D.强化学习优化10.在智慧城市交通管理中，用于交通流预测的深度学习模型中，以下哪些技术适用于处理多场景数据？（）A.多模态融合（如交通流+天气）B.基于Transformer的序列建模C.基于LSTM的时空预测D.强化学习动态调度三、简答题（每题5分，共6题）1.在中国金融行业，如何利用深度学习模型提升反欺诈系统的准确率？请简述关键技术步骤。2.在智慧医疗领域，如何利用多模态深度学习模型提升医学影像诊断的鲁棒性？请简述模型设计要点。3.在零售行业，如何利用时间序列深度学习模型优化库存管理？请简述模型选择和优化策略。4.在自动驾驶领域，如何利用图神经网络（GNN）提升场景理解能力？请简述关键技术步骤。5.在智慧农业中，如何利用深度学习模型优化农作物病虫害检测？请简述数据预处理和模型选择要点。6.在电商推荐系统优化中，如何利用多任务学习提升用户行为预测的准确性？请简述任务设计和技术要点。四、编程题（每题15分，共2题）1.题目：在中国零售行业，某电商平台需利用深度学习模型预测用户购买行为。数据集包含用户ID、商品ID、浏览时间、购买金额等字段。请设计一个基于Wide&Deep模型的推荐系统框架，并简述模型训练和评估步骤。2.题目：在智慧城市交通管理中，某城市需利用深度学习模型预测未来30分钟的交通流量。数据集包含路口ID、时间戳、车流量等字段。请设计一个基于LSTM的时序预测模型，并简述数据预处理和模型优化策略。答案与解析一、单选题答案与解析1.B解析：金融风控中的异常交易检测通常涉及时序数据（如交易时间、金额等），LSTM能有效捕捉时序依赖性。CNN适用于空间特征提取，GAN用于生成数据，自编码器用于异常检测但不如LSTM直观。2.C解析：协同过滤算法适用于稀疏数据，矩阵分解（SVD）通过降维解决稀疏性问题，而其他选项更适用于稠密数据或推荐系统框架。3.A解析：多模态数据融合中，早期融合（如直接输入特征拼接）能有效保留原始信息，适用于交通流量预测中的多源数据（如摄像头、传感器）。4.B解析：三维U-Net适用于医学影像分割，能同时处理空间和时间维度，优于二维CNN和生成模型。5.A解析：ARIMA模型解释性强，适用于业务分析；深度学习模型对非线性拟合更好但解释性弱。6.D解析：车道线检测属于回归问题，L1损失对噪声鲁棒性更强。7.C解析：制造业传感器数据高维且动态，自动特征提取（如Autoencoder）能高效降维并保留关键特征。8.B解析：图注意力机制通过动态权重聚合缓解数据稀疏性，优于静态的GCN和自编码器。9.B解析：农作物病害识别需增强光照条件，光照增强能有效模拟不同光照环境。10.B解析：金融欺诈检测数据不平衡，F1分数兼顾精确率和召回率。二、多选题答案与解析1.A、B、C解析：多任务学习可共享特征，嵌入式特征学习提升稀疏数据利用率，强化学习优化动态排序。链式规则模型效率低。2.A、B、C解析：3DU-Net和V-Net适用于3D医学影像，STGAT融合时空特征，ResNet3D效率低。3.A、B、D解析：聚类和异常值检测适用于高维交易数据，时间序列分解不适用。4.A、B、D解析：多尺度特征和Mosaicaugmentation提升小目标检测，FocalLoss缓解类别不平衡，BatchNormalization影响较小。5.A、B、C解析：LSTM和Transformer适用于多步预测，时间序列分解有效处理季节性趋势。强化学习不直接用于预测。6.A、C解析：图注意力机制和边嵌入聚合缓解稀疏性，图池化和自编码器不直接针对稀疏性。7.A、B、C解析：传感器和遥感数据可直接用于产量预测，天气数据间接影响。8.A、B、C解析：多模态注意力机制和嵌入式融合有效处理反欺诈中的文本、图像、交易数据，规则模型效率低。9.A、B、C解析：基于内容推荐和混合模型解决冷启动，强化学习适用于动态优化。10.A、B、C解析：多模态融合和时空预测有效处理交通流，Transformer优于LSTM但需更多数据。三、简答题答案与解析1.反欺诈系统提升关键步骤：-特征工程：提取交易金额、时间间隔、设备信息等特征。-模型选择：使用深度学习模型（如LSTM或图神经网络）捕捉异常模式。-不平衡处理：采用过采样或代价敏感学习。-实时反馈：结合在线学习动态调整模型。2.多模态深度学习设计要点：-数据融合：融合医学影像（CT/MRI）和临床报告（文本）。-模型结构：使用多分支网络（如CNN+RNN）处理不同模态。-注意力机制：动态聚焦关键区域，提升鲁棒性。3.库存管理优化策略：-模型选择：使用LSTM或Transformer处理季节性趋势。-特征工程：加入促销、天气等外部因素。-动态调整：结合强化学习优化补货策略。4.GNN场景理解提升步骤：-数据预处理：构建路口-车辆交互图。-模型设计：使用GAT融合时空特征。-评估指标：使用mIoU评估分割效果。5.病虫害检测要点：-数据预处理：增强病害区域特征，去除背景干扰。-模型选择：使用ResNet或EfficientNet进行图像分类。6.多任务学习设计要点：-任务设计：包含推荐、点击率预测、购买概率预测。-损失函数：共享底层特征，动态加权各任务损失。四、编程题答案与解析1.Wide