2026年智能系统实战题目集

2026年智能系统实战题目集一、单选题（每题2分，共20题）背景：考察智能系统在制造业质量检测中的应用，结合长三角地区产业特点。1.在使用深度学习进行工业零件缺陷检测时，以下哪种数据增强方法最适用于小样本缺陷数据？A.随机旋转B.放大噪声C.平移和裁剪D.翻转和镜像2.长三角地区某汽车零部件企业采用边缘计算进行实时质量监控，若边缘节点计算能力有限，优先部署哪种算法以降低延迟？A.CNNB.RNNC.LSTMD.MobileNet3.在智能仓储系统中，若需优化AGV（自动导引车）路径规划，以下哪种算法最适用于动态环境？A.DijkstraB.AC.蚁群算法D.Floyd-Warshall4.某纺织企业使用语音识别系统处理生产指令，若方言口音导致识别率低，应优先采用哪种技术？A.感知机B.LSTNetC.声学模型微调D.逻辑回归5.在浙江省某智慧农业项目中，若需监测作物生长状态，以下哪种传感器组合最有效？A.温湿度+红外B.光谱+湿度C.GPS+土壤湿度D.摄像头+湿度6.深圳某科技公司开发无人配送机器人，若需在复杂环境中导航，以下哪种定位技术最可靠？A.GPSB.LiDARSLAMC.RFIDD.蓝牙信标7.在智能客服系统中，若需减少人工干预，应优先采用哪种技术？A.决策树B.情感分析C.生成式对话模型D.支持向量机8.在山东省某煤矿安全监控系统中，若需检测瓦斯泄漏，以下哪种算法最适用于异常检测？A.K-MeansB.One-ClassSVMC.决策树D.神经网络9.某港口采用计算机视觉系统进行集装箱识别，若光照变化影响识别率，应优先采用哪种技术？A.传统模板匹配B.YOLOv8C.光照归一化D.HOG特征10.在广东省某智慧城市项目中，若需分析交通流量，以下哪种模型最适用于时间序列预测？A.ARIMAB.LSTMC.GRUD.朴素贝叶斯二、多选题（每题3分，共10题）背景：考察智能系统在医疗健康领域的应用，结合京津冀地区医疗资源特点。11.在智能辅助诊断系统中，以下哪些技术有助于提高诊断准确率？A.图像分割B.语义分割C.融合学习D.贝叶斯网络12.在北京市某三甲医院中，若需实现电子病历智能检索，以下哪些技术可辅助实现？A.自然语言处理B.信息抽取C.知识图谱D.模糊匹配13.在河北省某基层医院中，若需部署远程监护系统，以下哪些设备是必要的？A.可穿戴传感器B.5G通信模块C.边缘计算网关D.云服务器14.在上海市某智慧养老项目中，以下哪些技术可提高老年人生活安全？A.跌倒检测B.异常行为识别C.远程急救D.语音交互15.在江苏省某药企中，若需实现药品溯源，以下哪些技术可应用？A.区块链B.RFIDC.视频监控D.传感器融合16.在天津市某疾控中心，若需分析传染病传播趋势，以下哪些模型可使用？A.SIR模型B.SEIR模型C.粒子滤波D.卷积神经网络17.在山东省某康复中心，若需实现智能康复训练，以下哪些技术可辅助？A.虚拟现实B.运动捕捉C.人机交互D.强化学习18.在浙江省某体检中心，若需优化预约系统，以下哪些技术可应用？A.机器学习B.神经网络C.预测模型D.排队算法19.在深圳市某基因测序实验室，若需实现自动化数据分析，以下哪些技术可使用？A.BERTB.TransformerC.光谱分析D.数据清洗20.在广东省某医疗器械企业，若需开发智能手术机器人，以下哪些技术是关键？A.机器人控制B.视觉引导C.多模态融合D.精密传感器三、简答题（每题5分，共5题）背景：考察智能系统在能源领域的应用，结合内蒙古地区风电场特点。21.简述在内蒙古某风电场中，如何利用边缘计算提高风力预测精度。22.解释在智能电网中，分布式电源并网时如何实现功率平衡。23.描述在山西某煤矿中，如何利用计算机视觉系统进行煤质检测。24.说明在宁夏某光伏电站中，如何通过传感器网络实现智能运维。25.分析在新疆某电网中，如何利用强化学习优化输电线路调度。四、编程题（每题15分，共2题）背景：考察Python编程能力，结合智能交通系统场景。26.编写Python代码，实现一个基于卡尔曼滤波的车辆定位算法，输入为GPS测量值和惯性传感器数据，输出为车辆位置。27.编写Python代码，实现一个基于深度学习的交通标志识别模型，输入为图像数据，输出为标志类别及置信度。答案与解析一、单选题答案1.C解析：小样本缺陷数据需要通过平移和裁剪增强数据多样性，提高模型泛化能力。2.D解析：MobileNet轻量化结构适合边缘计算场景，可降低延迟。3.B解析：A算法支持动态路径调整，适合AGV在实时变化环境中导航。4.C解析：声学模型微调可适应方言口音，提高语音识别准确率。5.A解析：温湿度+红外组合可全面监测作物生长状态。6.B解析：LiDARSLAM在复杂环境中可靠性高，不受光照影响。7.C解析：生成式对话模型可模拟人类对话，减少人工干预。8.B解析：One-ClassSVM适用于无监督异常检测，适合瓦斯泄漏检测。9.C解析：光照归一化可减少光照变化对识别率的影响。10.B解析：LSTM适合处理交通流量等时间序列数据。二、多选题答案11.A,B,C解析：图像分割、语义分割和融合学习可提高诊断精度。12.A,B,C解析：自然语言处理、信息抽取和知识图谱可辅助病历检索。13.A,B,C解析：可穿戴传感器、5G通信和边缘计算网关是远程监护系统的核心设备。14.A,B,D解析：跌倒检测、异常行为识别和语音交互可提高老年人安全。15.A,B,D解析：区块链、RFID和传感器融合可实现药品溯源。16.A,B解析：SIR和SEIR模型适合传染病传播趋势分析。17.A,B,C解析：虚拟现实、运动捕捉和人机交互可辅助智能康复训练。18.A,C,D解析：机器学习、预测模型和排队算法可优化预约系统。19.A,B解析：BERT和Transformer适合基因测序数据分析。20.A,B,C解析：机器人控制、视觉引导和多模态融合是智能手术机器人的关键技术。三、简答题答案21.边缘计算提高风力预测精度：-部署边缘节点采集实时风速、风向数据；-利用轻量级神经网络在边缘节点进行快速预测；-将边缘预测结果与云端模型结合，修正误差。22.分布式电源并网功率平衡：-通过智能调度算法动态调整分布式电源输出；-利用储能系统平滑功率波动；-实时监测电网负荷，优化调度策略。23.煤质检测：-使用计算机视觉系统采集煤质图像；-利用图像分割算法提取煤块区域；-通过深度学习模型分析煤质特征（灰分、硫分等）。24.光伏电站智能运维：-部署传感器网络监测光伏板状态；-利用边缘计算分析数据，识别故障；-通过预测模型优化运维计划。25.输电线路调度优化：-利用强化学习训练调度模型；-实时监测线路负载，动态调整功率分配；-通过仿真验证调度策略有效性。四、编程题答案26.卡尔曼滤波代码示例（简化版）：pythonimportnumpyasnpclassKalmanFilter:def__init__(self,process_noise,measurement_noise):self.x=np.zeros(2)#位置和速度self.P=np.eye(2)#协方差矩阵self.Q=process_noiseself.R=measurement_noiseself.F=np.array([[1,1],[0,1]])#状态转移矩阵self.H=np.array([[1,0]])#测量矩阵defupdate(self,z):y=z-np.dot(self.H,self.x)S=np.dot(np.dot(self.H,self.P),self.H.T)+self.RK=np.dot(self.P,self.H.T)@np.linalg.inv(S)self.x+=np.dot(K,y)self.P=(np.eye(2)-np.dot(K,self.H))@self.Pdefpredict(self):self.x=np.dot(self.F,self.x)self.P=np.dot(self.F,np.dot(self.P,self.F.T))+self.Qreturnself.x示例kf=KalmanFilter(process_noise=0.1,measurement_noise=1.0)gpsmeasurements=[10,10.1,10.2]#假设数据forzingps_measurements:kf.update(z)kf.predict()print("Position:",kf.x[0])27.交通标志识别代码示例（简化版）：pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorchvision.transformsastransformsfromtorchvisionimportmodelsclassTrafficSignModel(nn.Module):def__init__(self):super(TrafficSignModel,self).__init__()self.model=models.resnet18(pretrained=True)self.model.fc=nn.Linear(512,43)#假设有43类标志defforward(self,x):returnself.model(x)数据预处理transform=transforms.Compose([transforms.Resize(256),transforms.CenterCrop(224),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize(mean=[0.485,0.456,0.406],std=[0.229,0.224,0.225])])加载模型mod