2026年大学大三（人工智能）智能算法应用综合测试试题及答案

2025年大学大三（人工智能）智能算法应用综合测试试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。在每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。请将正确答案的序号填在题后的括号内。1.以下哪种算法不属于人工智能中的搜索算法？（）A.深度优先搜索B.广度优先搜索C.梯度下降算法D.A算法2.下列关于遗传算法的说法，错误的是（）A.遗传算法是基于自然选择和遗传变异的原理B.它通过不断迭代优化目标函数C.交叉操作是遗传算法的核心步骤之一D.遗传算法只适用于解决连续变量的优化问题3.支持向量机（SVM）主要用于解决什么问题？（）A.分类问题B.回归问题C.聚类问题D.关联规则挖掘4.神经网络中，激活函数的作用是（）A.增加模型的复杂度B.对输入数据进行归一化C.引入非线性因素，使模型能够处理非线性问题D.加速模型的收敛速度5.以下哪个不是深度学习中的优化器？（）A.AdamB.SGDC.LSTMD.RMSProp6.强化学习中，智能体通过什么来学习最优策略？（）A.环境反馈的奖励信号B.预定义的规则C.专家的指导D.随机探索第II卷（非选择题共70分）简答题（共20分）答题要求：本卷共2题，每题10分。请简要回答问题，要求语言简洁、准确。1.简述梯度下降算法的基本原理。2.请说明K近邻算法的优缺点。算法设计题（共20分）答题要求：本卷共1题，20分。请设计一个简单的基于决策树的分类算法，用于判断一个学生是否能通过考试，假设考虑的因素有平时成绩、作业完成情况、考试前复习时间等。要求描述算法的基本步骤和关键决策点。案例分析题（共15分）材料：在一个电商推荐系统中，使用了协同过滤算法为用户推荐商品。经过一段时间的运行，发现推荐的商品用户点击率较低。答题要求：请分析可能导致这种情况的原因，并提出改进的建议。综合应用题（共15分）材料：有一个数据集，包含多个特征和一个目标变量，目标变量为两类（0和1）。要求使用合适的智能算法对数据进行分类，并评估模型的性能。答题要求：请选择一种合适的算法进行建模，描述建模的步骤，包括数据预处理、模型选择与训练、模型评估等环节，并给出最终的模型评估结果。答案：第I卷：1.C2.D3.A4.C5.C6.A第II卷：简答题：1.梯度下降算法是一种迭代优化算法，用于求解目标函数的最小值。它通过不断调整参数，使目标函数沿着梯度下降的方向逐步减小。每次迭代时，根据当前参数计算目标函数的梯度，然后按照一定的步长更新参数，直到目标函数收敛到最小值或达到设定的迭代次数。2.优点：简单易懂，容易实现；无需训练模型，直接进行分类；对数据分布适应性强。缺点：计算复杂度高，尤其是数据量较大时；预测结果受K值影响较大，K值选择不当会导致分类效果不佳；对噪声数据敏感。算法设计题：首先，根据平时成绩、作业完成情况、考试前复习时间等因素构建决策树。对于每个节点，根据信息增益等指标选择最佳分裂特征。例如，若平时成绩是重要特征，可按一定分数区间进行分裂。关键决策点在于特征选择和分裂阈值的确定，要使分裂后的子节点纯度更高。然后，对于新的学生数据，按照决策树的路径进行分类判断是否能通过考试。案例分析题：可能原因：数据稀疏，用户之间的相似性计算不准确；推荐的商品与用户兴趣不匹配，协同过滤算法没有很好地捕捉用户偏好；冷启动问题，新用户或新商品数据不足。改进建议：增加数据维度，提高数据的丰富度；结合用户的浏览历史、购买记录等更多信息来精准计算相似性；对于新用户和新商品，采用基于内容的推荐等辅助方法进行初始化推荐。综合应用题：选择逻辑回归算法。建模步骤：数据预处理，包括缺失值处理、特征缩放等。模型选择逻辑回归，使用训练数据