2025年中国香道NFT香牌AI编程师认证考试预测试题及答案

2025年中国香道NFT香牌AI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20题，总分40分）1.以下哪项不属于中国传统香道“和香”的核心原则？A.气味层次调和B.香材产地溯源C.药性配伍平衡D.季节气候适配答案：B2.NFT香牌的“链上唯一性”主要通过以下哪种技术实现？A.哈希算法B.对称加密C.智能合约D.分布式存储答案：A（注：NFT的唯一性由元数据哈希与区块链上的唯一标识符共同保证，智能合约定义规则但非直接实现唯一性）3.训练香牌风格分类的AI模型时，若输入为香牌纹理图像（3通道，224×224像素），第一层卷积层的正确参数设置应为？A.输入通道3，输出通道64，核大小3×3，步长2B.输入通道1，输出通道32，核大小5×5，步长1C.输入通道3，输出通道16，核大小7×7，步长4D.输入通道3，输出通道128，核大小1×1，步长1答案：A（符合常见图像分类模型初始卷积层设计，兼顾特征提取与计算效率）4.以下哪种香材属于“沉水香”范畴？A.海南黎母山老山檀B.越南芽庄奇楠C.云南野生降真香D.日本白木线香答案：B（奇楠、沉水级沉香因油脂含量高可沉水，老山檀为檀香类，降真香多为半沉，线香为加工品）5.设计香道NFT元数据时，“香牌燃香时长”应归类为以下哪类字段？A.基础信息（名称、编号）B.香道属性（香韵、配伍）C.技术参数（链上地址、哈希值）D.扩展信息（用户评价、使用场景）答案：B（燃香时长直接关联香材配比与香道体验，属于核心属性）6.AI提供香牌推荐方案时，若需避免“过拟合经典香方”，应优先调整以下哪个超参数？A.学习率B.批量大小（BatchSize）C.丢弃率（DropoutRate）D.迭代次数（Epoch）答案：C（Dropout通过随机失活神经元，强制模型学习更鲁棒的特征，缓解过拟合）7.以下哪项是香道NFT智能合约中“转让权限”的典型逻辑？A.仅允许原作者二次创作B.自动扣除10%版权费至创作者钱包C.限制转让次数不超过3次D.要求受让方完成香道知识测试答案：B（常见NFT合约包含创作者版税机制，其他选项非典型设计）8.用Python的Pandas处理香材数据库时，若需筛选“含麝香且油脂含量＞30%”的香材，正确的代码是？A.df[(df['成分'].str.contains('麝香'))&(df['油脂含量']>30)]B.df[df['成分']=='麝香'&df['油脂含量']>30]C.df.loc[df['成分'].contains('麝香')|df['油脂含量']>30]D.df.query("成分=='麝香'and油脂含量>30")答案：A（str.contains用于模糊匹配，&为逻辑与，B缺少括号，C为或逻辑，D需成分完全等于“麝香”）9.传统香道中的“窖藏”工艺，对应AI模型训练中的哪种技术？A.数据增强（DataAugmentation）B.模型微调（Fine-tuning）C.迁移学习（TransferLearning）D.持续学习（ContinualLearning）答案：D（窖藏通过时间积累优化香韵，类似持续学习中模型随新数据迭代优化）10.评估香牌AI推荐系统时，“用户实际购买推荐香牌的比例”对应以下哪个指标？A.准确率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.转化率（ConversionRate）D.F1分数答案：C（业务指标，直接反映推荐效果对用户行为的影响）11.以下哪项是ERC-721标准与ERC-1155标准的核心区别？A.ERC-721支持批量转账，ERC-1155不支持B.ERC-721为同质化代币，ERC-1155为非同质化C.ERC-721每个代币唯一，ERC-1155可发行多份相同代币D.ERC-721基于以太坊，ERC-1155基于波场答案：C（ERC-721是单一代币唯一，ERC-1155支持半同质化，可发行多个相同NFT）12.训练香牌气味分类模型时，输入为电子鼻采集的10维气味特征向量，合适的模型结构是？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.多层感知机（MLP）D.提供对抗网络（GAN）答案：C（MLP适合低维结构化数据，CNN用于图像，RNN用于序列，GAN用于提供）13.香道NFT的“文化确权”需在元数据中明确记录的关键信息是？A.香牌重量B.设计灵感来源（如宋代《香谱》）C.铸造时间戳D.区块链节点地址答案：B（文化确权需关联创作依据或文化背景，其他为技术或物理属性）14.若AI模型预测香牌燃烧时的“烟型”（直烟/旋烟/散烟），应选择以下哪种损失函数？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失（Cross-Entropy）C.平均绝对误差（MAE）D.铰链损失（HingeLoss）答案：B（多分类任务，交叉熵适用于类别标签）15.以下哪种香材配伍违反“香道五行”原则？A.沉水香（属水）+檀香（属火）B.乳香（属木）+龙脑（属金）C.艾草（属土）+降真香（属土）D.藿香（属阳）+零陵香（属阴）答案：C（五行中同属性过多易失衡，传统和香讲究五行调和）16.部署香道NFT智能合约时，为降低Gas费用，应优先优化以下哪项？A.增加事件日志（EventLog）B.使用更复杂的条件判断C.合并多次转账操作为批量转账D.存储所有历史交易记录上链答案：C（批量操作减少交易次数，降低Gas消耗；A、B、D会增加链上计算量）17.用OpenCV处理香牌图像时，若需增强纹理细节，应选择以下哪种滤波器？A.高斯模糊B.中值滤波C.索贝尔边缘检测D.双边滤波答案：D（双边滤波保留边缘同时平滑噪声，适合增强纹理；索贝尔仅检测边缘）18.香道AI推荐系统的“冷启动”问题主要指？A.新用户无历史行为数据时难以推荐B.冬季香牌需求下降导致模型失效C.服务器在低温环境下运行缓慢D.新香材缺乏燃烧特性数据答案：A（冷启动指用户或物品无历史交互数据时的推荐难题）19.以下哪项是NFT香牌“数字孪生”的核心特征？A.数字香牌与实物香牌材质相同B.数字香牌元数据包含实物香牌的全部物理参数C.数字香牌可在虚拟空间燃烧，实物香牌不可D.数字香牌所有权独立于实物香牌答案：B（数字孪生需映射实物的关键属性，材质相同非必要）20.训练香牌风格迁移模型（如将现代设计风格迁移到传统香牌）时，应选择以下哪种AI框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.StableDiffusionD.Scikit-learn答案：C（StableDiffusion是扩散模型，适合图像风格迁移；A、B为通用框架，D为传统机器学习）二、多项选择题（每题3分，共10题，总分30分，少选得1分，错选不得分）1.以下属于中国香道“香事仪轨”核心环节的有？A.净手焚香B.观烟辨韵C.香材称重D.记香志感答案：ABD（香事仪轨包括净器、选香、点香、闻香、记香等，称重为和香工艺步骤）2.NFT香牌元数据应包含的必要字段有？A.香牌唯一编号B.创作者钱包地址C.香材配伍比例D.用户评价星级答案：ABC（用户评价为可选扩展信息，非必要）3.AI模型训练香牌燃烧预测时，需考虑的关键特征有？A.香材油脂含量B.环境湿度C.香牌厚度D.区块链网络拥堵度答案：ABC（网络拥堵度与燃烧物理过程无关）4.以下符合“香道NFT合规性”要求的措施有？A.标注香材来源是否为濒危物种B.限制未成年人购买高价值香牌NFTC.存储所有用户隐私信息上链D.提供实物香牌与NFT的绑定证书答案：ABD（用户隐私上链违反数据保护法规）5.优化香牌分类模型泛化能力的方法包括？A.增加训练数据多样性（不同光照、角度的香牌图像）B.减少全连接层神经元数量C.应用L2正则化D.提高学习率答案：ABC（提高学习率可能导致训练不稳定，降低泛化能力）6.智能合约中“香牌NFT铸造”的逻辑应包含？A.验证香材来源真实性（如区块链溯源数据）B.提供唯一哈希值绑定实物香牌C.设置创作者版税比例D.自动为用户提供香道学习报告答案：ABC（学习报告为附加功能，非铸造核心逻辑）7.以下属于“香道AI”应用场景的有？A.基于用户气味偏好提供定制香方B.分析历史香谱数据挖掘经典配伍规律C.预测不同香牌在特定节气的市场需求D.计算NFT香牌的链上交易手续费答案：ABC（手续费由区块链规则决定，非AI应用）8.处理香材数据库中的缺失值时，合理的方法有？A.删除缺失值超过50%的香材记录B.用该香材所属类别的平均值填充C.用随机数填充缺失的油脂含量D.基于其他特征构建回归模型预测缺失值答案：ABD（随机数填充会引入噪声，不合理）9.NFT香牌的“跨链流通”需解决的技术问题包括？A.不同区块链的共识机制差异B.元数据格式标准化C.用户私钥管理兼容性D.香道文化内涵的跨链传递答案：ABC（文化内涵为非技术问题）10.评估香牌AI推荐系统时，需关注的业务指标有？A.用户停留时长B.推荐列表点击率C.模型训练时间D.香牌NFT销售额增长答案：ABD（训练时间为技术指标，非业务效果）三、案例分析题（每题15分，共2题，总分30分）案例1：某香道工作室计划推出“二十四节气NFT香牌”系列，要求每个香牌关联对应节气的传统香方（如春分用“杏雨疏香方”），并通过AI推荐系统为用户匹配最适合的节气香牌。需解决以下问题：（1）设计NFT香牌的元数据结构，需包含节气关联信息、香方信息、技术信息。（2）AI推荐系统需考虑用户哪些特征？请列举3个关键特征并说明原因。（3）若用户反馈“推荐的香牌气味与节气感知不符”，可能的模型问题是什么？如何优化？答案：（1）元数据结构示例：{"基本信息":{"名称":"春分·杏雨疏香","编号":"24SolarTerms-04","节气":"春分","农历日期":"二月十五"},"香方信息":{"古方出处":"《陈氏香谱·卷三》","香材配伍":[{"名称":"降真香","比例":"40%"},{"名称":"桃花瓣","比例":"30%"},{"名称":"龙脑","比例":"10%"}],"燃香特性":{"烟型":"旋烟","时长":"90分钟","香韵层次":"前调清润，中调甜暖，尾调微辛"}},"技术信息":{"区块链":"以太坊","NFT标准":"ERC-721","元数据哈希":"0xabc123...","创作者地址":"0x1234...","版权声明":"非商业用途可二次创作"}}（2）用户关键特征及原因：①气味偏好历史：通过用户过往购买/评价的香牌气味（如偏好“清润”或“醇厚”），匹配节气香方的香韵特征（春分香方多清润）。②地域气候：不同地区春分的实际湿度、温度差异会影响燃香体验（如南方潮湿需调整香材油脂含量）。③文化背景：对节气习俗的重视程度（如重视传统的用户更倾向匹配古方原香）。（3）可能问题及优化：问题：模型未充分学习节气与香韵的关联特征，或训练数据中节气标签与实际香韵标注不一致。优化方法：①增强数据标注：邀请香道专家为每个节气香方标注“节气感知关键词”（如春分标注“生机”“清润”），作为监督信号。②引入外部知识图谱：将节气的气候特征（如春分“阴阳平衡”）、传统习俗（如踏青）与香韵特征（清润）建立关联规则，融入模型特征工程。③增加用户反馈闭环：收集用户对“节气感知”的评分，作为模型迭代的训练数据，调整推荐权重。案例2：某公司开发“香道NFT香牌AI设计工具”，需实现“输入用户偏好（气味类型、香牌图案风格）→AI提供香方配伍+NFT图案→自动铸造NFT并关联实物香牌”的全流程。（1）AI提供香方配伍时，需融合哪些香道领域知识？列举3项并说明作用。（2）设计NFT图案提供模块的技术方案（需包含输入、模型、输出）。（3）实物香牌与NFT的绑定需解决哪些关键问题？答案：（1）需融合的香道知识及作用：①香材药性理论：如“辛香走窜”（如麝香）与“甘香润养”（如檀香）的配伍平衡，避免药性冲突影响使用体验。②季节香用规律：如夏季多用“清凉化湿”香材（如薄荷、藿香），确保提供香方符合季节适用性。③和香工艺规范：如“头香-本香-尾香”的三阶段气味结构设计，保证香韵层次丰富。（2）NFT图案提供模块技术方案：输入：用户选择的风格标签（如“宋代工笔”“现代极简”）、香方关键元素（如主香材“沉香”、燃香特性“旋烟”）。模型：基于StableDiffusion的微调模型，预训练于香道图像数据集（包含古画香具、现代香牌设计图），通过文本-图像对齐学习风格与元素的关联。输出：符合用户风格偏好的香牌图案（PNG格式，1024×1024像素），包含香材元素（如沉香纹理）、燃香动态（如旋烟线条）的视觉化表达。（3）实物与NFT绑定的关键问题：①唯一性验证：为实物香牌提供唯一物理标识（如激光雕刻的哈希码），与NFT元数据中的“实物哈希”字段绑定，通过区块链存证防篡改。②生命周期同步：实物香牌损坏或丢失时，需设计NFT状态变更规则（如标记为“失效”），避免数字资产与实物脱节。③权益对应：明确NFT持有者的实物权益（如仅限本人兑换、不可转赠），通过智能合约限制实物发放条件（如NFT未转让）。四、编程题（20分）请用Python和PyTorch编写一个香牌风格分类模型（输入为224×224×3的香牌图像，输出为5种风格：“宋代雅韵”“明清宫廷”“江南文人”“现代极简”“民族特色”），要求包含数据预处理、模型定义、训练循环（仅需写出前3个epoch的关键代码）。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimporttransforms,datasetsfromtorch.utils.dataimportDataLoader数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.Resize((224,224)),统一尺寸transforms.RandomHorizontalFlip(),数据增强transforms.ToTensor(),转换为张量transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])ImageNet预训练均值方差])加载数据集（假设数据集路径为'./fragrance_brands'，分5个子目录对应5种风格）train_dataset=datasets.ImageFolder(root='./fragrance_brands/train',transform=transform)train_loader=DataLoader(train_dataset,batch_size=32,shuffle=True,num_workers=4)定义模型（基于ResNet-18微调）classFragranceStyleNet(nn.Module):def__init__(self,num_classes=5):super(FragranceStyleNet,self).__init__()self.base_model=torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0','resnet18',pretrained=True)冻结前几层参数forparaminself.base_model.parameters():param.requires_grad=False替换全连接层self.base_model.fc=nn.Sequential(nn.Linear(512,256),nn.ReLU(),nn.Dropout(0.5),nn.Linear(256,num_class