2025年中国宫灯太阳能AI编程师认证考试题库附答案

2025年中国宫灯太阳能AI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.传统宫灯的骨架材料多采用以下哪种？A.铝合金B.竹篾C.碳纤维D.塑料答案：B2.太阳能宫灯中常用的柔性太阳能电池主要基于哪种技术？A.单晶硅B.铜铟镓硒（CIGS）C.多晶硅D.钙钛矿答案：B3.在AI编程中，用于处理时序光照数据的典型模型是？A.卷积神经网络（CNN）B.循环神经网络（RNN）C.自编码器（AE）D.提供对抗网络（GAN）答案：B4.宫灯太阳能系统的储能单元通常选用？A.铅酸电池B.镍氢电池C.磷酸铁锂电池D.钠硫电池答案：C5.以下哪项不是宫灯智能化改造的核心需求？A.远程控制B.能耗自优化C.传统工艺保留D.材料完全替换为金属答案：D6.AI模型训练时，若输入为宫灯表面光照强度（单位：勒克斯），输出为LED亮度（0-255级），该任务属于？A.分类B.回归C.聚类D.降维答案：B7.太阳能板最佳倾角计算需重点考虑的参数是？A.当地年降水量B.所在纬度C.宫灯高度D.周边建筑颜色答案：B8.宫灯AI控制系统中，用于实时采集环境数据的传感器不包括？A.温湿度传感器B.加速度传感器C.气压传感器D.光照传感器答案：C9.以下哪种AI框架更适合部署在宫灯边缘计算设备上？A.TensorFlowB.PyTorchC.TensorFlowLiteD.Keras答案：C10.太阳能宫灯的“光控开关”功能需检测的关键阈值是？A.环境温度B.电池电量C.环境光照强度D.宫灯倾斜角度答案：C11.宫灯图案识别任务中，若需区分“龙凤纹”和“花鸟纹”，应采用？A.二分类模型B.多标签分类模型C.目标检测模型D.语义分割模型答案：A12.太阳能电池的开路电压主要取决于？A.电池面积B.材料禁带宽度C.光照均匀度D.串联电阻答案：B13.在强化学习中，宫灯能耗优化的“奖励函数”应设计为？A.亮度越高奖励越大B.能耗越低奖励越大C.用户满意度评分D.环境光照与亮度的匹配度答案：D14.宫灯AI系统的离线训练与在线推理的主要区别是？A.训练需要标注数据，推理不需要B.训练使用GPU，推理使用CPUC.训练更新模型参数，推理使用固定参数D.训练处理静态数据，推理处理动态数据答案：C15.柔性太阳能板与宫灯曲面贴合时，关键要解决的问题是？A.防水性能B.曲率匹配C.颜色协调D.重量平衡答案：B16.以下哪项是宫灯AI编程中“过拟合”的典型表现？A.训练集准确率高，测试集准确率低B.训练集和测试集准确率都低C.模型运行速度慢D.输出结果波动大答案：A17.太阳能宫灯的“智能定时”功能需结合的技术是？A.GPS定位B.陀螺仪C.日历算法D.气压传感答案：C18.用于宫灯故障诊断的AI模型输入应包括？A.历史能耗数据B.用户评价文本C.宫灯装饰图案D.天气预测信息答案：A19.宫灯太阳能系统的“MPPT”（最大功率点跟踪）算法的核心是？A.保持电压恒定B.动态调整工作点以匹配负载C.提高电池充电速度D.降低系统成本答案：B20.在Python中，读取光照传感器串口数据的常用库是？A.NumPyB.PandasC.PySerialD.Matplotlib答案：C二、填空题（每题2分，共20分）1.传统宫灯的透光材料多采用______（填材质）。答案：丝绸/薄纱2.太阳能电池的转换效率是指______与入射光功率的比值。答案：输出电功率3.AI模型的“泛化能力”是指模型对______数据的预测能力。答案：未训练过的4.宫灯太阳能系统的充电控制策略需考虑电池的______特性（如过充保护）。答案：荷电状态（SOC）5.处理宫灯时序光照数据时，RNN的关键结构是______（填组件）。答案：循环单元（或记忆单元）6.柔性太阳能板的弯曲半径需小于宫灯曲面的______（填参数）。答案：最小曲率半径7.在强化学习中，“状态-动作-奖励-状态”的转移过程称为______。答案：经验片段（或轨迹）8.宫灯AI系统部署时，为降低计算资源消耗，常用______技术压缩模型。答案：模型剪枝/量化9.太阳能宫灯的“自适应调光”需建立______与LED亮度的映射关系。答案：环境光照强度10.Python中用于可视化光照数据变化的常用库是______。答案：Matplotlib三、简答题（每题8分，共40分）1.简述宫灯太阳能供电系统的组成及各部分功能。答案：主要由三部分组成：（1）太阳能板：将光能转换为电能；（2）储能电池（如磷酸铁锂电池）：存储多余电能，供夜间使用；（3）充电控制器：实现MPPT（最大功率点跟踪），防止电池过充/过放，调节输出电压适配负载（宫灯LED）。2.AI在宫灯光影控制中的典型应用场景有哪些？答案：（1）自适应调光：根据环境光照强度动态调整LED亮度，平衡照明效果与能耗；（2）图案动态投影：通过AI识别用户偏好（如节日主题），控制投影模块切换宫灯图案；（3）故障预测：分析历史能耗、温度等数据，预测LED或电池故障并报警；（4）交互响应：结合语音/手势识别，实现“人-灯”互动调光。3.设计宫灯用太阳能板倾角时，需考虑哪些因素？如何计算最优倾角？答案：需考虑因素：当地纬度、季节光照变化、宫灯安装角度（如悬挂高度与方向）。最优倾角计算通常采用经验公式：冬季倾角=纬度+10°~15°，夏季倾角=纬度-10°~15°，全年最优倾角≈纬度±5°（具体需结合当地太阳辐射数据修正）。4.简述在Python中实现宫灯光照数据预处理的主要步骤。答案：（1）数据采集：通过串口（如PySerial库）读取光照传感器（如BH1750）的原始数据（单位：勒克斯）；（2）数据清洗：去除异常值（如超出传感器量程的跳变值），填充缺失值（如线性插值）；（3）特征工程：计算时间窗口内的平均值、最大值、变化率等衍生特征；（4）归一化：将数据缩放至[0,1]区间（如Min-Max标准化），适配AI模型输入要求。5.对比监督学习与无监督学习在宫灯AI编程中的应用场景。答案：监督学习需标注数据，适用于目标明确的任务，如“根据光照强度预测LED最佳亮度”（输入输出有明确对应关系）；无监督学习无需标注，适用于挖掘数据内在规律，如“聚类分析不同时间段的宫灯能耗模式”（发现隐藏的能耗分组）。四、编程题（每题10分，共30分）1.请用Python编写一个函数，实现基于光照强度的宫灯亮度自适应调节。要求：输入为当前环境光照强度（lux），输出为LED亮度值（0-255）；当光照≤50lux时，亮度设为200；50lux<光照≤300lux时，亮度线性递减至50；光照>300lux时，亮度设为0。答案：```pythondefadjust_brightness(lux):iflux<=50:return200elif50<lux<=300:线性计算：从200降到50，跨度250lux（300-50）slope=(50200)/(30050)returnint(200+slope(lux50))else:return0示例测试print(adjust_brightness(30))输出200print(adjust_brightness(150))输出200+(-150/250)100=200-60=140print(adjust_brightness(400))输出0```2.假设已获取某宫灯30天的hourly光照数据（维度：30×24，单位：lux）和对应小时的太阳能发电量（维度：30×24，单位：Wh），请用PyTorch构建一个LSTM模型，预测未来1小时的发电量。要求：包含数据预处理（归一化）、模型定义（2层LSTM，隐藏层大小64）、前向传播逻辑。答案：```pythonimporttorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnp数据预处理（示例）defnormalize(data):data_min=np.min(data)data_max=np.max(data)return(datadata_min)/(data_maxdata_min),data_min,data_max假设输入数据X（光照）和标签y（发电量）已归一化X=np.random.rand(3024,1)示例数据：(720,1)y=np.random.rand(3024,1)X_norm,X_min,X_max=normalize(X)y_norm,y_min,y_max=normalize(y)转换为PyTorch张量X_tensor=torch.tensor(X_norm,dtype=torch.float32)y_tensor=torch.tensor(y_norm,dtype=torch.float32)定义LSTM模型classLSTMGenerator(nn.Module):def__init__(self,input_size=1,hidden_size=64,num_layers=2):super().__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True输入格式：(batch,seq_len,input_size))self.fc=nn.Linear(hidden_size,1)输出1维（发电量）defforward(self,x):x形状：(batch_size,seq_len,input_size)lstm_out,_=self.lstm(x)lstm_out形状：(batch_size,seq_len,hidden_size)output=self.fc(lstm_out[:,-1,:])取最后一个时间步的输出returnoutput初始化模型model=LSTMGenerator(input_size=1,hidden_size=64,num_layers=2)示例前向传播（假设输入序列长度为24）batch_size=10seq_len=24sample_input=torch.randn(batch_size,seq_len,1)模拟24小时的历史光照数据prediction=model(sample_input)输出形状：(batch_size,1)（未来1小时发电量）```3.设计一个基于Q-learning的宫灯能耗优化策略。要求：状态定义为[当前电池电量（0-100%）、环境光照（0-1000lux）]，动作定义为[降低亮度1档、保持亮度、提高亮度1档]（共3个动作），奖励函数需平衡亮度需求与能耗（亮度越高用户满意度越高，但能耗越大）。答案：```pythonimportnumpyasnpclassQLearningAgent:def__init__(self,state_bins,action_space=3,alpha=0.1,gamma=0.9,epsilon=0.1):self.state_bins=state_bins状态离散化分箱参数（电量分10档，光照分20档）self.action_space=action_spaceself.alpha=alpha学习率self.gamma=gamma折扣因子self.epsilon=epsilon探索率初始化Q表：状态数=电量档数×光照档数，动作数=3self.q_table=np.zeros((state_bins[0],state_bins[1],action_space))defdiscretize_state(self,battery,light):离散化电量（0-100%分10档）battery_bin=np.digitize(battery,bins=np.linspace(0,100,self.state_bins[0]+1))1离散化光照（0-1000lux分20档）light_bin=np.digitize(light,bins=np.linspace(0,1000,self.state_bins[1]+1))1return(battery_bin,light_bin)defget_action(self,state):ε-贪心策略ifnp.random.random()<self.epsilon:returnnp.random.choice(self.action_space)探索else:returnnp.argmax(self.q_table[state])利用defupdate_q_table(self,state,action,reward,next_state):Q-learning更新公式：Q(s,a)=Q(s,a)+α[R+γmaxQ(s',a')Q(s,a)]current_q=self.q_table[state][action]max_next_q=np.max(self.q_table[next_state])new_q=current_q+self.alpha(reward+self.gammamax_next_qcurrent_q)self.q_table[state][action]=new_q奖励函数设计示例defcalculate_reward(battery,light,action):亮度与动作的关系：动作0（降亮度）→亮度-10，动作1（保持）→亮度不变，动作2（升亮度）→亮度+10brightness=50+(action1)10基础亮度50，动作调节±10用户满意度奖励（亮度越高满意度越高，最高+10）satisfaction_reward=m