2026年AI技术与应用专业试题集

2026年AI技术与应用专业试题集一、单选题（共10题，每题2分，合计20分）1.在北京市智慧城市建设中，用于交通信号优化的AI技术最常用的是？A.深度强化学习B.朴素贝叶斯分类C.K-近邻算法D.决策树模型2.某电商平台利用AI进行用户行为分析，最适合处理海量稀疏数据的算法是？A.线性回归B.神经网络C.随机森林D.系统聚类3.在长三角地区智能制造中，用于设备故障预测的时序分析方法通常是？A.主成分分析（PCA）B.ARIMA模型C.决策树集成D.K-Means聚类4.某医院需构建医疗影像辅助诊断系统，最适合处理X光片特征提取的模型是？A.逻辑回归B.支持向量机（SVM）C.卷积神经网络（CNN）D.朴素贝叶斯5.粤港澳大湾区推动金融科技发展，用于反欺诈的异常检测算法中，对噪声数据鲁棒性较高的是？A.线性判别分析（LDA）B.One-ClassSVMC.K-Means聚类D.神经网络6.在贵州大数据产业发展中，用于用户画像构建的协同过滤算法属于？A.监督学习B.无监督学习C.半监督学习D.强化学习7.某电力公司需优化配电网调度，最适合解决多目标优化问题的AI技术是？A.遗传算法B.递归神经网络（RNN）C.逻辑回归D.决策树8.在粤港澳大湾区跨境物流中，用于路径规划的高效算法是？A.A搜索算法B.K-Means聚类C.神经网络D.朴素贝叶斯9.某制造业企业利用AI进行供应链管理，最适合处理长尾商品的推荐算法是？A.线性回归B.广义线性模型（GLM）C.DeepFMD.决策树10.在京津冀地区智慧农业中，用于作物病害识别的模型最可能是？A.随机森林B.逻辑回归C.卷积神经网络（CNN）D.系统聚类二、多选题（共5题，每题3分，合计15分）1.在上海市自动驾驶测试中，以下哪些技术可用于环境感知？A.LiDAR点云处理B.深度学习语义分割C.传统卡尔曼滤波D.高精度地图匹配2.粤港澳大湾区金融风控中，以下哪些属于异常检测方法？A.孤立森林（IsolationForest）B.One-ClassSVMC.逻辑回归D.深度神经网络3.某工厂利用AI优化生产排程，以下哪些算法可用于解决调度问题？A.遗传算法B.蚁群优化C.深度优先搜索（DFS）D.贝叶斯网络4.在长三角智慧医疗中，以下哪些技术可用于医学影像分析？A.U-Net网络B.递归神经网络（RNN）C.主动学习D.深度强化学习5.贵州省大数据产业发展中，以下哪些属于推荐系统技术？A.协同过滤B.基于内容的推荐C.强化学习D.随机梯度下降（SGD）三、简答题（共5题，每题5分，合计25分）1.简述北京市智慧交通中，AI如何优化信号灯配时？2.解释长三角智能制造中，时序数据分析在设备预测中的应用原理。3.粤港澳大湾区金融科技中，AI反欺诈的主要挑战及解决方案。4.贵州省大数据产业中，用户画像构建的数据预处理步骤。5.京津冀智慧农业中，作物病害识别的模型训练与部署流程。四、论述题（共2题，每题10分，合计20分）1.结合粤港澳大湾区金融科技发展现状，论述AI如何提升银行风控能力，并分析其局限性与改进方向。2.分析长三角制造业中，AI优化供应链管理的应用场景及实际效益，并探讨未来发展趋势。五、案例分析题（共2题，每题10分，合计20分）1.某电商平台利用AI推荐系统提升用户转化率，请分析其数据采集、模型选择及效果评估流程，并提出优化建议。2.某医院部署AI辅助诊断系统，但实际效果未达预期，请分析可能的原因并提出改进方案。答案与解析一、单选题答案与解析1.A解析：交通信号优化属于动态决策问题，深度强化学习（DRL）可通过与环境交互学习最优策略，适用于实时调整信号灯配时。2.C解析：电商平台用户行为数据通常高维度、稀疏，随机森林（RF）能处理不完整数据且泛化能力强。3.B解析：设备故障预测属于时间序列分析，ARIMA模型适合捕捉设备运行数据的周期性变化。4.C解析：医学影像分析需处理二维图像特征，CNN通过卷积层自动提取纹理、边缘等特征，优于传统分类器。5.B解析：金融反欺诈场景数据稀疏且噪声多，One-ClassSVM能有效识别偏离正常模式的异常交易。6.B解析：用户画像构建属于无监督学习，协同过滤通过用户行为相似性推荐商品或服务。7.A解析：电力调度涉及多目标（如负荷均衡、能耗最小）优化，遗传算法通过迭代搜索全局最优解。8.A解析：跨境物流路径规划需考虑成本、时效等因素，A搜索算法结合启发式函数高效找到最优路径。9.C解析：长尾商品推荐需融合深度特征与用户偏好，DeepFM结合FM与DNN，优于传统协同过滤。10.C解析：作物病害识别依赖图像分类技术，CNN在植物病理学图像分析中表现突出。二、多选题答案与解析1.A、B、D解析：LiDAR点云处理、深度学习语义分割、高精度地图匹配均用于环境感知，传统卡尔曼滤波主要用于状态估计。2.A、B解析：孤立森林和One-ClassSVM属于异常检测算法，逻辑回归和深度神经网络需标注数据，属于监督学习。3.A、B解析：遗传算法和蚁群优化适用于复杂调度问题，DFS为搜索算法，贝叶斯网络用于推理，不直接解决调度。4.A、B解析：U-Net和RNN分别用于医学影像分割和序列分析，主动学习用于优化模型训练，强化学习用于决策控制。5.A、B解析：协同过滤和基于内容的推荐是主流推荐技术，强化学习和SGD属于优化方法，非推荐技术。三、简答题答案与解析1.答案：AI通过分析实时交通流量（摄像头、地磁传感器数据），预测路口拥堵概率，动态调整信号灯配时，减少车辆等待时间。解析：深度学习模型（如LSTM）处理时序数据，优化配时策略，需结合城市交通特点（如早晚高峰）调整。2.答案：时序数据分析通过滑动窗口提取设备运行数据的趋势、波动特征，结合ARIMA或LSTM预测未来状态，提前预警故障。解析：制造业设备数据（如振动、温度）隐含时间依赖性，AI模型需捕捉异常模式。3.答案：挑战：数据稀疏、欺诈手段动态变化、隐私保护。方案：融合多模态数据（交易、设备），使用联邦学习保护隐私，动态更新模型。解析：金融风控需平衡准确性与时效性，AI需持续学习应对新型欺诈。4.答案：步骤：数据清洗（去重、缺失值填充）、特征工程（用户行为、商品属性）、模型训练（如PCA降维，聚类分群）。解析：大数据产业中，数据质量直接影响画像效果，需结合业务场景选择特征。5.答案：训练：收集病害图像，标注类别，使用CNN训练模型；部署：将模型嵌入边缘设备（如智能摄像头），实时识别。解析：智慧农业需兼顾模型精度与硬件成本，轻量化模型更适用于田间部署。四、论述题答案与解析1.答案：AI提升风控能力：-欺诈检测：通过图神经网络分析交易网络，识别团伙作案。-客户信用评估：结合多源数据（征信、社交），提升评分准确性。局限性：数据偏差、模型可解释性不足、监管合规风险。改进方向：融合因果推断，增强模型透明度，动态监管。解析：金融科技需兼顾技术先进性与风险控制，AI应用需持续迭代。2.答案：应用场景：-需求预测：基于历史销量和舆情数据，优化库存。-路径优化：AI规划最优配送路线，降低物流成本。效益：提升供应链韧性，减少缺货/积压。趋势：结合区块链实现溯源，融入工业互联网实现端到端优化。解析：制造业供应链复杂，AI需与业务流程深度融合。五、案例分析题答案与解析1.答案：数据采集：用户浏览、购买、评论数据，需匿名化处理。模型选择：DeepFM融合FM与DNN，处理稀疏特征。效果评估：A/B测试对比转化率，使用NDCG衡量推荐效果。优化建议：动态调整推荐策略，引入长尾商品曝光机制。解析：电商平台需平衡热