學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南京師范大學泰州學院

《智能數據挖掘與處理技術》2023-2024學年第二學期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型的性能至關重要。假設我們訓練了一個分類模型，以下哪個評估指標在類別不平衡的情況下可能不太適用？（）A.準確率B.召回率C.F1值D.混淆矩陣2、在人工智能的優化算法中，隨機梯度下降（SGD）是常用的方法之一。假設在訓練一個深度學習模型時，發現模型收斂速度較慢。以下哪種改進的SGD變種或優化策略能夠加快模型的收斂速度，同時避免陷入局部最優解？（）A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.以上策略結合使用3、在人工智能的模型評估中，除了準確率和召回率等常見指標，以下哪種指標對于衡量模型的性能也很重要？（）A.F1值，綜合考慮準確率和召回率B.均方誤差，用于回歸問題C.混淆矩陣，詳細展示分類結果D.以上都是4、在人工智能的知識圖譜構建中，需要整合大量的結構化和非結構化數據，以建立實體之間的關系。假設要構建一個關于歷史人物和事件的知識圖譜，以下哪種數據源對于豐富和準確的圖譜構建是最有價值的？（）A.百科全書和歷史書籍B.社交媒體上的相關討論C.個人博客和論壇帖子D.未經證實的網絡傳聞5、人工智能在物流領域的應用能夠提高物流效率和服務質量。以下關于人工智能在物流應用的敘述，不正確的是（）A.可以通過路徑規劃算法優化貨物運輸路線，降低運輸成本B.利用圖像識別技術實現貨物的自動分揀和識別C.人工智能在物流領域的應用面臨數據安全和隱私保護等挑戰D.物流領域對人工智能技術的需求不高，傳統的管理方法已經足夠滿足需求6、人工智能中的知識圖譜技術可以將實體、關系和屬性以圖的形式表示，為智能應用提供豐富的語義信息。假設要構建一個關于歷史事件的知識圖譜，需要整合大量的文本、圖像和音頻資料。以下哪種方法在知識抽取和融合方面最為關鍵？（）A.自然語言處理技術B.圖像識別技術C.音頻處理技術D.以上技術綜合運用7、在人工智能的研究中，模型的評估指標對于衡量模型性能非常重要。假設要評估一個圖像分類模型的性能。以下關于評估指標的描述，哪一項是不準確的？（）A.準確率是常用的評估指標之一，表示正確分類的樣本比例B.召回率衡量了模型能夠正確識別正例的能力C.F1分數綜合考慮了準確率和召回率，是一個更全面的評估指標D.只要模型的準確率高，就說明模型在實際應用中一定表現良好8、在人工智能的研究領域中，自然語言處理是重要的一部分。假設我們要開發一個能夠自動回答用戶問題的智能客服系統，需要對大量的文本數據進行學習和分析。以下哪種技術在處理自然語言的語義理解方面可能發揮關鍵作用？（）A.詞法分析B.句法分析C.語義網絡D.語音識別9、在人工智能的文本分類任務中，假設要對大量的新聞文章進行分類，如政治、經濟、體育等。以下關于特征提取的方法，哪一項是最常用的？（）A.使用詞袋模型，將文本表示為詞的頻率向量B.直接將原始文本作為輸入，不進行任何特征提取C.運用句法分析，提取句子的結構特征D.僅考慮文本的標題，忽略正文內容10、在人工智能的語音識別領域，假設要開發一個能夠準確識別不同口音和背景噪聲下的語音識別系統，以下關于語音識別技術的描述，正確的是：（）A.語音識別系統只需要對清晰、標準的語音進行訓練，就能應對各種復雜情況B.增加訓練數據中的口音和噪聲樣本可以提高系統在復雜環境下的識別能力C.語音識別的準確率只取決于聲學模型，與語言模型無關D.現有的語音識別技術已經能夠達到100%的準確率，無需進一步改進11、人工智能中的模型評估指標對于衡量模型性能至關重要。假設要評估一個二分類模型的性能，除了準確率之外，以下哪種指標在某些情況下更能反映模型的實際效果，特別是當類別分布不均衡時？（）A.召回率B.F1值C.精確率D.均方誤差12、人工智能在金融領域的風險管理中具有潛在應用價值。假設一家銀行要利用人工智能評估客戶的信用風險，以下關于其應用的描述，哪一項是不準確的？（）A.可以分析客戶的交易記錄、財務狀況等多維度數據，進行信用評估B.深度學習模型能夠自動提取數據中的隱藏特征，提高信用評估的準確性C.人工智能評估的信用結果可以完全取代傳統的信用評估方法，無需人工審核D.為了保證評估的公正性和可靠性，需要對人工智能模型進行定期監測和驗證13、在人工智能的發展中，可解釋性是一個重要的研究方向。假設一個用于信用評估的人工智能模型，以下關于模型可解釋性的描述，正確的是：（）A.復雜的人工智能模型不需要具備可解釋性，只要預測結果準確就行B.可解釋性只對研究人員有意義，對于實際應用中的用戶不重要C.通過特征重要性分析和可視化等方法，可以提高人工智能模型的可解釋性，增強用戶對模型決策的信任D.所有的人工智能模型都可以被完全解釋清楚，不存在無法解釋的黑盒部分14、在人工智能的語音識別任務中，為了提高在嘈雜環境下的識別準確率，以下哪種技術或方法可能會被重點研究和應用？（）A.聲學模型的改進B.噪聲抑制技術C.多模態信息融合D.以上都是15、在人工智能的應用中，自動駕駛是一個具有挑戰性的領域。假設一輛自動駕駛汽車需要在復雜的交通環境中做出安全、高效的駕駛決策。那么，以下關于自動駕駛中的人工智能技術，哪一項是不準確的？（）A.需要依靠多種傳感器獲取環境信息，如攝像頭、激光雷達等B.基于深度學習的目標檢測算法可以準確識別道路上的行人和車輛C.自動駕駛系統一旦訓練完成，就不需要再進行更新和改進D.決策算法需要考慮交通規則、道德倫理等多方面因素二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋人臉識別的原理和流程。2、（本題5分）簡述人工智能在智能物流客戶細分中的策略。3、（本題5分）解釋人工智能在供應商評估和選擇中的方法。4、（本題5分）說明如何選擇合適的機器學習算法。三、操作題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）在PyTorch中，構建一個基于生成對抗網絡（GAN）的音樂生成模型，能夠創作出新的音樂片段。研究不同的音樂表示方式和損失函數對生成音樂質量的影響，評估生成音樂的創新性和藝術性。2、（本題5分）運用OpenCV和深度學習模型，實現對行人的跟蹤和計數。在公共場所的視頻流中準確跟蹤行人并統計人數。3、（本題5分）借助TensorFlow構建一個圖像風格遷移模型，能夠實現多種藝術風格的遷移。評估不同風格的效果和用戶滿意度。4、（本題5分）利用Python中的Scikit-learn庫，實現OPTICS聚類算法對數據進行層次聚類，分析不同參數對聚類結果的影響。5、（本題5分）利用PyTorch構建一個知識圖譜補全模型，根據已有的知識圖譜結構和部分節點信息，預測缺失的關系和節點。評估模型在不同領域知識圖譜上的補全效果和準確性。四、案例分析題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）分析一個基于人工智能的圖像生成模型，如生成對抗網絡（GA