2026年人工智能算法与模型应用练习题

2026年人工智能算法与模型应用练习题一、单选题（每题2分，共20题）1.在金融风控领域，用于检测欺诈交易的人工智能模型，最适合采用哪种算法？A.决策树B.支持向量机C.神经网络D.K-近邻2.在医疗影像诊断中，提高模型对罕见病识别准确率的最佳做法是？A.增加数据集规模B.采用迁移学习C.降低模型复杂度D.减少训练轮数3.在自动驾驶领域，用于实时路径规划的算法，最应优先考虑？A.聚类分析B.A搜索算法C.主成分分析D.关联规则挖掘4.在电商推荐系统中，提升用户点击率的常用策略是？A.线性回归B.深度强化学习C.协同过滤D.贝叶斯网络5.在智慧城市交通管理中，预测拥堵状况的关键因素是？A.随机森林B.时间序列分析C.神经网络D.决策树6.在智能制造中，用于缺陷检测的模型，最适合采用？A.逻辑回归B.卷积神经网络C.线性判别分析D.系统聚类7.在舆情分析中，识别虚假信息的算法是？A.朴素贝叶斯B.生成对抗网络C.XGBoostD.K-Means8.在电力负荷预测中，考虑季节性波动的最佳模型是？A.支持向量回归B.ARIMA模型C.线性回归D.逻辑回归9.在农业产量预测中，结合气象和土壤数据的算法是？A.神经模糊推理系统B.随机游走模型C.K-Means聚类D.朴素贝叶斯10.在金融量化交易中，用于高频数据分析的算法是？A.卷积神经网络B.LSTMC.决策树D.朴素贝叶斯二、多选题（每题3分，共10题）11.在自然语言处理领域，文本分类常用的算法包括？A.逻辑回归B.支持向量机C.递归神经网络D.卷积神经网络12.在自动驾驶感知系统中，常用的传感器包括？A.激光雷达B.摄像头C.GPSD.温湿度传感器13.在医疗诊断中，深度学习模型的优势包括？A.高准确率B.可解释性强C.数据需求低D.泛化能力强14.在智慧零售中，用户画像常用的数据源包括？A.购买记录B.社交媒体数据C.网页浏览日志D.信用卡交易信息15.在金融反欺诈中，异常检测常用的方法包括？A.孤立森林B.生成对抗网络C.LOF算法D.线性回归16.在电力系统故障诊断中，常用的算法包括？A.朴素贝叶斯B.时间序列分析C.神经网络D.支持向量机17.在智能客服中，对话生成常用的技术包括？A.生成式预训练模型B.上下文向量C.逻辑回归D.决策树18.在智能制造中，预测性维护常用的模型包括？A.随机森林B.LSTMC.线性回归D.朴素贝叶斯19.在智慧农业中，精准灌溉常用的算法包括？A.神经模糊推理系统B.支持向量回归C.K-Means聚类D.逻辑回归20.在电商物流中，路径优化常用的算法包括？A.Dijkstra算法B.模拟退火C.粒子群优化D.决策树三、简答题（每题5分，共6题）21.简述在金融风控中，如何通过特征工程提升模型效果。22.解释在自动驾驶中，传感器融合技术的意义和应用场景。23.描述在医疗影像分析中，深度学习模型如何克服数据稀疏性问题。24.说明在电商推荐系统中，冷启动问题的解决方案及其优缺点。25.阐述在智慧城市交通管理中，时间序列预测模型的构建步骤。26.分析在农业产量预测中，如何结合多源数据提高模型的鲁棒性。四、论述题（每题10分，共2题）27.结合中国交通行业的现状，论述自动驾驶中，高精度地图与实时定位技术的协同应用。28.针对金融领域的监管需求，论述如何通过AI技术实现合规性检测与风险预警，并分析其面临的挑战。答案与解析一、单选题1.B解析：金融风控中的欺诈交易检测属于二分类问题，支持向量机（SVM）在高维空间中表现优异，适合处理此类任务。决策树和神经网络在数据量较小或噪声较大时易过拟合，K-近邻算法计算复杂度高，不适合实时检测。2.B解析：迁移学习可以利用已有的医疗影像数据（如常见病）训练模型，再迁移到罕见病识别任务，有效解决数据量不足的问题。增加数据集规模可能无效，降低模型复杂度会导致性能下降，减少训练轮数会欠拟合。3.B解析：自动驾驶的路径规划需实时响应环境变化，A搜索算法结合启发式搜索，能在复杂场景中高效找到最优路径。聚类分析、主成分分析和关联规则挖掘与路径规划无关。4.C解析：协同过滤通过用户行为数据（如购买、浏览）推荐商品，是电商推荐的核心技术。线性回归和贝叶斯网络不适用于推荐系统，深度强化学习计算成本高，不适用于实时推荐。5.B解析：交通拥堵预测依赖于历史流量数据和时间依赖性，时间序列分析最适合捕捉周期性、趋势性变化。随机森林和神经网络可能忽略时间关联，系统聚类不适用于预测任务。6.B解析：缺陷检测属于图像分类任务，卷积神经网络（CNN）能有效提取局部特征。逻辑回归和线性判别分析不适用于图像处理，系统聚类和朴素贝叶斯无法处理像素级信息。7.A解析：虚假信息检测属于文本分类问题，朴素贝叶斯适用于处理高维文本特征。生成对抗网络和XGBoost不适用于检测任务，K-Means聚类无法判断信息真实性。8.B解析：电力负荷预测需考虑季节性、节假日等周期性因素，ARIMA模型专门处理时间序列数据。支持向量回归和线性回归忽略时间依赖性，逻辑回归不适用于预测。9.A解析：神经模糊推理系统结合神经网络的非线性映射和模糊逻辑的规则推理，能处理气象和土壤的多源数据。随机游走模型和K-Means聚类不适用于预测任务，朴素贝叶斯泛化能力弱。10.B解析：高频交易依赖快速数据分析和决策，LSTM能捕捉金融时间序列的长期依赖性。卷积神经网络和决策树不适用于高频数据，朴素贝叶斯延迟性高。二、多选题11.A、B、D解析：文本分类常用算法包括逻辑回归、SVM和CNN。递归神经网络（RNN）适用于序列数据，但计算成本高，不优于前两者。12.A、B、C解析：自动驾驶传感器包括激光雷达（感知环境）、摄像头（视觉识别）和GPS（定位），温湿度传感器与感知无关。13.A、D解析：深度学习模型在医疗影像中表现优异，但可解释性差，数据需求高。高准确率和泛化能力是其核心优势。14.A、B、C解析：用户画像数据源包括购买记录、社交媒体和网页浏览日志，信用卡交易信息涉及隐私，不常用。15.A、C解析：异常检测常用孤立森林和LOF算法，生成对抗网络主要用于数据生成，线性回归不适用于异常检测。16.B、C、D解析：电力故障诊断依赖时间序列分析、神经网络和SVM，朴素贝叶斯不适用于此类任务。17.A、B解析：对话生成技术包括生成式预训练模型（如GPT）和上下文向量（如BERT），逻辑回归和决策树不适用于自然语言生成。18.A、B解析：预测性维护常用随机森林和LSTM，能处理传感器时序数据。线性回归和朴素贝叶斯不适用于预测性任务。19.A、B解析：精准灌溉依赖神经模糊推理系统和支持向量回归，结合气象和土壤数据。K-Means聚类和逻辑回归不适用于控制任务。20.A、C解析：电商物流路径优化常用Dijkstra算法和粒子群优化，模拟退火适用于优化问题，但决策树不适用。三、简答题21.特征工程在金融风控中的应用答：特征工程通过数据清洗、降维、交互特征生成等方法提升模型效果。具体措施包括：-数据清洗：剔除异常值、缺失值，如删除收入负数记录；-降维：使用PCA或LDA减少特征维度，如将10个信用指标压缩为3个主成分；-交互特征：结合多个特征，如“年龄×负债率”作为欺诈风险指标；-业务规则嵌入：如“是否近期频繁更换银行卡”作为风险特征。22.传感器融合技术在自动驾驶中的意义答：传感器融合通过整合激光雷达、摄像头、IMU等数据，提升感知鲁棒性。意义包括：-冗余备份：单一传感器易失效，融合后提高可靠性；-信息互补：激光雷达提供距离，摄像头提供纹理，协同识别障碍物；-场景增强：在恶劣天气（如雨雾）中，融合数据能弥补单传感器的性能下降。应用场景包括：车道检测、行人识别、自适应巡航。23.深度学习模型如何克服医疗影像数据稀疏性问题答：解决方案包括：-迁移学习：使用大规模公开数据（如ImageNet）预训练模型，再迁移到罕见病数据；-数据增强：通过旋转、翻转扩充数据集，如罕见病样本可放大10倍；-半监督学习：利用大量标注数据（常见病）和少量标注数据（罕见病）训练。24.电商推荐系统冷启动问题的解决方案答：解决方案及优缺点：-基于内容的推荐：根据用户历史浏览行为推荐相似商品（优点：实时性高；缺点：覆盖面窄）；-基于规则的推荐：推荐热门商品（优点：简单；缺点：无个性化）；-混合推荐：结合前两者，初期用规则推荐，后期用协同过滤（优点：平衡；缺点：系统复杂）。25.智慧城市交通管理中时间序列预测模型的构建步骤答：步骤：1.数据收集：整合历史流量、天气、事件数据；2.预处理：填充缺失值、平滑周期性波动；3.特征工程：提取小时、星期几、节假日等特征；4.模型选择：如ARIMA或LSTM；5.评估与调优：使用MAE/RMSE指标优化。26.农业产量预测中多源数据结合的方法答：方法及作用：-气象数据：温度、湿度影响作物生长；-土壤数据：氮磷钾含量决定肥力；-遥感数据：卫星图像监测生长状况；-模型：使用集成学习（如随机森林）融合多源数据，提高预测精度。四、论述题27.高精度地图与实时定位技术在自动驾驶中的协同应用答：协同应用如下：-高精度地图提供静态环境信息（道路边界、车道线），实时定位技术（如RTK-GPS）确定车辆位置；-场景：在复杂交叉路口，地图提供车道偏移信息，定位校准车辆姿态，实现精准转向；-挑战：地图更新成本高，定位在隧道或信号弱区域易漂移，需动态融合传感器数据。中国交通特点（如混合路况）对技术协同提出更高要求。28.金融领域AI合规性