2026年人工智能算法与应用实践试题集

2026年人工智能算法与应用实践试题集一、单选题（每题2分，共20题）（考察基础算法原理及行业应用）1.在自然语言处理领域，用于机器翻译的Transformer模型的核心优势是？A.计算效率高B.长依赖关系捕捉能力强C.对小数据集依赖性低D.实时性好2.以下哪种算法最适合用于电商平台的用户购买行为预测？A.决策树B.K-Means聚类C.支持向量机D.深度信念网络3.在智慧城市交通管理中，异常事件检测通常采用哪种方法？A.线性回归B.隐马尔可夫模型C.LSTM序列分析D.贝叶斯分类4.算法A的时间复杂度为O(n²)，算法B的时间复杂度为O(nlogn)，若数据规模n=1000，哪个算法更高效？A.算法AB.算法BC.两者相同D.无法确定5.在医疗影像分析中，用于病灶检测的卷积神经网络（CNN）主要利用了？A.全连接层的泛化能力B.卷积层的特征提取能力C.循环神经网络的记忆性D.聚类算法的分布特性6.在金融风控领域，用于欺诈检测的异常检测算法通常属于？A.监督学习B.半监督学习C.无监督学习D.强化学习7.在推荐系统中，协同过滤算法的核心思想是？A.基于内容的相似度匹配B.基于用户行为的统计规律C.基于深度学习的特征表示D.基于规则的逻辑推理8.在自动驾驶领域，用于路径规划的算法通常是？A.朴素贝叶斯B.A搜索算法C.神经网络D.K近邻9.在文本分类任务中，用于处理主题模型的算法是？A.决策树B.主题模型（LDA）C.线性回归D.逻辑回归10.在物联网（IoT）数据流处理中，用于实时异常检测的算法是？A.粒子群优化B.简单移动平均C.基于窗口的滑动统计D.神经进化二、多选题（每题3分，共10题）（考察算法综合应用及行业场景理解）1.在电商用户画像构建中，以下哪些方法可用于特征工程？A.用户购买历史分析B.用户社交关系挖掘C.用户行为序列建模D.用户属性聚类分析2.在智慧医疗影像诊断中，CNN模型的优势包括？A.自动特征提取B.高泛化能力C.实时性高D.对小样本数据鲁棒性差3.在金融反欺诈场景中，以下哪些技术可用于风险建模？A.逻辑回归B.XGBoostC.生成对抗网络（GAN）D.互信息筛选4.在自动驾驶的传感器融合中，以下哪些算法可用于数据配准？A.卡尔曼滤波B.粒子滤波C.相位跟踪算法D.聚类算法5.在智能客服系统中，用于意图识别的算法包括？A.朴素贝叶斯B.BERTC.RNND.语义角色标注6.在工业设备预测性维护中，以下哪些方法可用于故障预警？A.传感器时序分析B.生存分析C.深度残差网络（ResNet）D.基于阈值的报警7.在社交媒体舆情分析中，以下哪些技术可用于情感倾向计算？A.LDA主题模型B.情感词典C.深度情感分析（DPA）D.词嵌入（Word2Vec）8.在智慧农业中，用于作物长势监测的算法包括？A.高光谱遥感分析B.机器学习分类C.计算机视觉D.粒子群优化9.在物流路径优化中，以下哪些方法可用于动态调度？A.Dijkstra算法B.遗传算法C.强化学习D.贝叶斯网络10.在智能电网负荷预测中，以下哪些模型可用于短期预测？A.ARIMAB.LSTMC.ProphetD.粒子群优化三、简答题（每题5分，共6题）（考察算法原理及行业落地能力）1.简述BERT模型在中文问答系统中的优势及实现流程。2.描述异常检测算法在金融风控中的具体应用场景及挑战。3.解释A搜索算法在自动驾驶路径规划中的核心思想及优化方法。4.阐述协同过滤算法在短视频推荐系统中的两种主要类型及优缺点。5.说明深度学习在医疗影像分割中的典型应用及评价指标。6.分析物联网数据流处理中实时异常检测的难点及解决方案。四、编程题（每题15分，共2题）（考察算法实现及代码能力）1.电商用户行为预测假设你有一组电商用户历史购买数据（用户ID、商品类别、购买金额、购买时间），请用Python实现基于用户协同过滤的推荐算法，并计算Top-N相似用户。2.智慧交通异常事件检测给定一段交通摄像头捕获的视频帧序列（简化为灰度图像列表），请用Python实现基于背景减法的运动目标检测算法，并标注出异常事件（如行人闯入、车辆碰撞）。五、开放题（每题10分，共2题）（考察行业创新及问题解决能力）1.结合中国智慧城市建设现状，提出一种基于AI的公共安全预警方案，并说明关键技术。2.针对医疗资源不均衡问题，设计一个AI辅助分级诊疗系统，并说明其核心功能及社会价值。答案与解析一、单选题答案1.B2.D3.C4.B5.B6.C7.B8.B9.B10.C解析：-1.Transformer通过自注意力机制高效捕捉长依赖关系，是机器翻译的核心。-2.深度信念网络适用于高维稀疏数据（如用户行为序列），比传统算法更精准。-3.LSTM擅长处理时序数据，适合交通流异常事件（如拥堵、事故）预测。-4.O(nlogn)比O(n²)更优，n=1000时B更高效。-5.CNN通过卷积核自动提取图像纹理、边缘等特征，适合病灶检测。-6.欺诈检测属于无监督场景（数据标签稀疏），常用DBSCAN等算法。-7.协同过滤基于用户相似度推荐（如Netflix）。-8.A搜索结合启发式函数和贪心策略，适用于路径规划。-9.LDA通过主题分布建模文本分类（如新闻分类）。-10.基于窗口的滑动统计适用于实时流数据异常检测（如股票交易）。二、多选题答案1.ABCD2.AB3.ABC4.AB5.BCD6.ABC7.BCD8.ABC9.BCD10.ABC解析：-1.特征工程需结合用户行为、关系、属性及聚类分析。-2.CNN自动特征提取但小样本泛化能力弱（需数据增强）。-3.金融风控常用逻辑回归（线性模型）、XGBoost（集成学习）及GAN（对抗样本生成）。-4.卡尔曼滤波和粒子滤波用于多传感器融合。-5.BERT、RNN和语义角色标注支持多模态意图识别。-6.时序分析、生存分析和ResNet用于设备故障预测。-7.情感词典、DPA和Word2Vec是主流情感分析方法。-8.高光谱遥感、机器学习分类和计算机视觉用于作物监测。-9.遗传算法、强化学习和贝叶斯网络支持动态调度。-10.ARIMA、LSTM和Prophet适用于电力负荷预测。三、简答题答案1.BERT在中文问答中的优势及流程-优势：预训练模型（如GLUE、SQuAD）支持迁移学习，覆盖长距离依赖；支持双向注意力机制。-流程：下载预训练BERT模型，加载中文问答数据，微调参数（如添加分类层），评估F1分数。2.异常检测在金融风控中的应用-场景：信用卡欺诈检测、反洗钱。-挑战：数据不平衡（正例少）、概念漂移（欺诈模式变化）。3.A搜索算法在路径规划中的核心思想-核心思想：结合实际代价（g）和启发代价（h），优先选择最优路径。-优化：曼哈顿距离启发式函数适用于网格地图。4.协同过滤推荐类型及优缺点-类型：基于用户的CF（User-based）、基于物品的CF（Item-based）。-优点：简单直观；缺点：冷启动问题、可扩展性差。5.深度学习在医疗影像分割中的应用-典型应用：脑肿瘤分割（U-Net）、器官边界检测（DeepLab）。-评价指标：Dice系数、Jaccard指数。6.物联网实时异常检测难点-难点：数据量大、低延迟要求高、噪声干扰。-解决方案：滑动窗口统计、分布式流处理框架（Flink）。四、编程题答案1.用户协同过滤代码示例（Python伪代码）pythondefcompute_similarity(ratings):计算余弦相似度returnnp.dot(ratings,ratings.T)/(np.linalg.norm(ratings,axis=1)@np.linalg.norm(ratings,axis=1).T)deftop_n_users(user_id,similarity_matrix,n=5):获取相似用户returnsimilarity_matrix[user_id].argsort()[-n-1:-1][::-1]2.背景减法运动检测代码示例pythondefbackground_subtraction(frames):bg_model=cv2.createBackgroundSubtractorMOG2()forframeinframes:mask=bg_model.apply(frame)contours=cv2.findContours(mask,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)标注异常区域returncontours五、开放题答案