2025年中国香道AI香方生成编程师认证考试题库附答案

2025年中国香道AI香方提供编程师认证考试题库附答案一、单项选择题（每题2分，共40分）1.以下哪项不属于中国传统香道“和香”六要中的核心要素？A.药性配伍B.香气层次C.燃香时长D.季节适配答案：C2.在AI香方提供系统中，用于表征香材挥发性的关键参数是？A.香材密度B.蒸汽压曲线C.产地经纬度D.历史使用频率答案：B3.《香乘》中记载的“衙香”主要用于以下哪种场景？A.宫廷祭祀B.文人雅集C.市井日常D.医家疗愈答案：A4.基于深度学习的香方提供模型中，若需保留香材配伍的传统经验规则，最有效的技术手段是？A.增加训练数据量B.引入规则约束的损失函数C.更换为循环神经网络（RNN）D.提升模型参数量答案：B5.以下哪种香材的主要成分属于倍半萜类，常用于调和香气的甜润感？A.檀香（白檀）B.沉香（莞香）C.乳香D.龙脑答案：C6.在构建香材数据库时，“头香-中香-尾香”的时间维度标注需参考的核心指标是？A.香材价格B.挥发速率常数C.香材含水率D.历史文献提及次数答案：B7.当用户需求为“夏季清心除烦”香方时，AI模型需优先强化以下哪类香材的权重？A.辛温解表类（如紫苏）B.清热凉血类（如薄荷）C.温肾助阳类（如附子）D.化痰止咳类（如陈皮）答案：B8.评估AI提供香方“调和度”的量化指标通常不包括？A.香材化学成分相似性B.前中后调时间衔接偏差C.目标功效成分浓度D.香材市场供应稳定性答案：D9.传统香方“鹅梨帐中香”的核心配伍逻辑是？A.以梨汁调和沉脑，利用果酸促进香气释放B.以梨肉吸附香粉，延长燃香时间C.以梨香为引，增强其他香材的扩散性D.以梨的寒性平衡香材温性，避免燥烈答案：A10.在香方提供模型的训练过程中，若出现“过拟合传统经典香方，创新度不足”的问题，最有效的优化方法是？A.增加现代实验香方作为训练数据B.降低学习率C.减少模型层数D.引入随机dropout层答案：A11.以下哪种AI技术最适合用于预测香材配伍的“协同效应”（即混合后功效强于单味香材之和）？A.卷积神经网络（CNN）B.图神经网络（GNN）C.提供对抗网络（GAN）D.决策树答案：B12.《陈氏香谱》中“四和香”的标准配伍比例为“沉、檀、脑、麝”，其核心调和逻辑是？A.以沉香定基，檀香提韵，龙脑透发，麝香聚气B.以檀香为主，沉香辅助，龙脑调和，麝香增甜C.以龙脑为引，沉香固本，檀香解郁，麝香通窍D.以麝香定调，檀香增温，龙脑清凉，沉香稳神答案：A13.香方提供系统中，“禁忌库”需重点标注的内容不包括？A.香材间的拮抗反应（如A+B降低功效）B.香材的CITES濒危等级C.香材的历史文化寓意D.香材对特定人群的禁忌（如孕妇慎用）答案：C14.若需提供“禅修用香”，AI模型需优先优化以下哪项指标？A.香气扩散速度B.单萜类化合物占比（如α-蒎烯）C.倍半萜内酯含量（如愈创木薁）D.香材燃烧后的烟量答案：C15.传统合香“隔火熏香”对香方的核心要求是？A.高挥发性，快速释放香气B.低灰分，燃烧后无残渣C.慢挥发，香气层次渐进显现D.高树脂含量，维持稳定燃烧答案：C16.在香材特征向量化过程中，“香气维度”通常需拆解为以下哪组子维度？A.甜、酸、苦、辣、咸B.清、雅、浓、沉、透C.前调、中调、后调D.凉、温、平、燥、润答案：B17.以下哪种香材的“香韵标签”应标注为“蜜甜-脂粉-微辛”？A.降真香B.老山檀香C.柬埔寨沉香D.苏合香答案：D18.为提升AI香方提供的“文化适配性”，需在模型中嵌入的关键数据层是？A.香材化学成分数据库B.历史香方文献语义库C.现代调香师经验知识库D.香材市场价格波动库答案：B19.当用户输入“前调清新、中调沉稳、后调温暖”的需求时，模型需优先调整的参数是？A.头香类香材的挥发速率上限B.中香类香材的分子量分布C.尾香类香材的脂溶性指数D.三类香材的比例权重系数答案：D20.传统香道“炉瓶三事”中的“香箸”主要用于？A.夹取香灰B.拨弄香炭C.持取香品D.清理炉壁答案：C二、填空题（每题2分，共20分）1.中国香道“和香”的核心原则是“______、______、______”（三字短语），强调香材配伍的整体协调性。答案：君臣佐使2.AI香方提供模型中，用于衡量香方与用户需求匹配度的常用算法是______（如余弦相似度、欧氏距离等）。答案：余弦相似度3.香材“龙脑”的主要化学成分是______，其挥发性极强，通常在香方中作为______（头/中/尾）香使用。答案：右旋龙脑；头4.传统合香“黄熟香”以______（香材名）为基，配伍茅香、零陵香等，多用于______（场景）。答案：黄熟沉香；日常熏香5.在构建香材数据库时，“功效维度”需至少包含______、______、______三类标签（如安神、驱虫、醒神）。答案：生理功效；心理功效；环境功效6.为避免AI提供香方使用濒危香材，需在系统中嵌入______（国际公约简称）的实时数据接口。答案：CITES7.香方“层次感”的量化评估需分析______、______、______三个时间节点的香气强度变化曲线。答案：5分钟；30分钟；60分钟8.传统香道中“香席”的核心要素包括______、______、______（如香品、香具、仪轨）。答案：香品；香具；仪轨9.AI香方提供系统的“规则引擎”需至少包含______规则（如“头香占比不超过30%”）和______规则（如“孕妇慎用麝香”）。答案：比例约束；禁忌约束10.香材“乳香”的主要香气特征是______，其在合香中的核心作用是______。答案：甜润带微辛；调和诸香三、简答题（每题8分，共40分）1.简述AI香方提供中“香材特征向量化”的具体步骤及关键注意事项。答案：步骤：①确定特征维度（如香气维度、化学成分、功效、挥发性等）；②对每个维度进行量化标注（如香气“清-雅-浓”赋值1-5分）；③构建多维度特征向量（如[清4,雅3,浓2,单萜类5%…]）；④标准化处理（如Z-score归一化）。注意事项：需保留传统香道的主观评价（如“韵”）与客观数据（如成分含量）的平衡；需定期更新特征维度（如新增“可持续性”指标）；需处理缺失值（如历史文献未记载的香材采用专家评估补全）。2.说明传统香方“韩魏公浓梅香”的配伍逻辑，并阐述AI模型如何学习此类经验。答案：配伍逻辑：以沉香为君（稳神定气），腊梅蕊为臣（清透梅香），龙脑为佐（提韵透发），麝香为使（聚气留芳），通过“辛散-酸收-甘缓”的药性调和达到“浓而不浊，梅香透骨”的效果。AI学习方法：①提取文献中的配伍描述（如“沉香为主，梅蕊次之”）进行语义分析，转化为比例约束规则；②分析历史成品香方的化学成分（如沉香中倍半萜含量与梅蕊中芳樟醇的协同比例）；③引入专家标注的“优秀度”标签（如古籍评价“妙绝”对应高权重），优化模型的损失函数。3.当用户需求为“儿童安神香方”时，AI提供系统需重点规避哪些风险？请提出3项具体技术应对措施。答案：风险：①使用刺激性香材（如龙脑）导致儿童不适；②含易致敏成分（如某些萜类化合物）；③燃烧后产生有害物质（如高灰分香材）。应对措施：①在禁忌库中强化“儿童慎用”标签（如龙脑权重降为0）；②增加致敏成分检测模块（如通过化学成分数据库筛选低致敏性香材）；③引入燃烧安全性模型（如预测烟量、PM2.5排放，优先选择低烟香材）。4.比较规则引擎与深度学习模型在香方提供中的优缺点，并说明二者协同的最佳场景。答案：规则引擎优点：可解释性强（如“头香占比≤25%”）、能严格遵守传统经验；缺点：灵活性差（难以处理复杂配伍）、依赖专家规则的全面性。深度学习优点：能捕捉复杂非线性关系（如多味香材的协同效应）、可提供创新配伍；缺点：可解释性弱（“黑箱”问题）、可能突破传统禁忌。协同场景：规则引擎作为“约束层”（设定基础比例、禁忌），深度学习作为“提供层”（在约束范围内探索创新），例如提供“传统节日限定香方”时，先用规则引擎固定核心香材（如春节用艾草、檀香），再用深度学习调整次要香材比例以提升新意。5.简述“香方提供-验证-优化”闭环的技术流程，并说明每一步的关键输出。答案：流程：①提供阶段：基于用户需求（如“秋季润燥”），模型输出初始香方（关键输出：香材清单及比例）；②验证阶段：通过模拟燃烧（如挥发性模拟软件）评估香气层次，通过功效预测模型（如基于化学成分的安神指数计算）验证目标功效，通过禁忌库检查合规性（关键输出：验证报告，标注“合格”或“需优化”的维度）；③优化阶段：针对验证问题调整参数（如提升中香类香材比例以延长留香），重新提供并验证，直至满足要求（关键输出：最终香方及优化日志）。四、案例分析题（每题10分，共20分）案例1：某用户需求为“书房用香，要求香气雅致不燥，辅助阅读专注”，现有香材库包含：老山檀香（温、甜雅、单萜醇类）、海南沉香（温、醇厚、倍半萜类）、薄荷（凉、清透、单萜类）、雪松（温、沉稳、二萜类）、甘松（温、微辛、环烯醚萜类）。问题：设计AI提供该香方的具体步骤，并说明各步骤的技术依据。答案：步骤1：需求解析。提取关键词“雅致”（对应香气维度“雅”）、“不燥”（需平衡温性，避免过热）、“辅助专注”（对应功效“提神醒脑”，需单萜醇类或倍半萜类成分）。技术依据：通过自然语言处理（NLP）模型解析用户需求，映射到香材特征库。步骤2：香材筛选。排除甘松（微辛可能刺激）、薄荷（凉性过强，书房需温和）；保留檀香（甜雅，单萜醇类助专注）、沉香（醇厚稳神）、雪松（沉稳，二萜类延长留香）。技术依据：基于禁忌库（排除刺激性香材）和功效数据库（单萜醇类有镇静-提神双效）。步骤3：比例分配。头香：雪松（5%，二萜类慢挥发，奠定沉稳基调）；中香：檀香（60%，单萜醇类为主，维持雅致）；尾香：沉香（35%，倍半萜类留芳，避免燥感）。技术依据：挥发性模型（雪松挥发速率＜檀香＜沉香），调和度计算（化学成分相似性：檀香与沉香的萜类成分协同度＞0.8）。步骤4：验证优化。模拟燃烧后评估：前10分钟雪松沉稳，20-60分钟檀香雅韵，60分钟后沉香余韵；功效预测：单萜醇类含量45%（达标），温性指数2.5（不燥）。若验证通过，输出最终香方；若“雅致”不足，可微调檀香比例至65%，沉香至30%。案例2：某AI香方提供系统在训练中出现“提供香方与传统经典香方相似度高达92%，但用户满意度仅65%”的问题。问题：分析可能原因，并提出3项具体优化策略。答案：可能原因：①训练数据集中传统香方占比过