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2025年人工智能与机器人技术职业资格考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪种机器学习算法属于无监督学习？

A.支持向量机（SVM）

B.K均值聚类（K-Means）

C.逻辑回归（LogisticRegression）

D.梯度提升决策树（GBDT）

答案：B

解析：无监督学习的目标是从无标签数据中发现潜在结构，K均值聚类通过数据点间的距离自动分组，属于无监督学习；其余选项均需标签数据训练，属于监督学习。

2.卷积神经网络（CNN）中，池化层的主要作用是？

A.增加特征维度

B.减少计算量并保留平移不变性

C.增强特征的空间分辨率

D.防止过拟合

答案：B

解析：池化层（如最大池化、平均池化）通过降采样减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，同时保留局部区域的主要特征，增强模型对平移、缩放的鲁棒性。

3.在机器人运动规划中，A算法的启发函数h(n)通常选择？

A.欧氏距离

B.曼哈顿距离

C.实际路径长度

D.预测剩余路径的最小可能长度

答案：D

解析：A算法通过评估函数f(n)=g(n)+h(n)选择最优路径，其中h(n)是从当前节点到目标节点的启发式估计值，需满足可采纳性（不超过实际最短路径），通常取预测剩余路径的最小可能长度（如欧氏距离或曼哈顿距离的下界）。

4.自然语言处理（NLP）中，BERT模型的预训练任务包括？

A.文本分类和情感分析

B.掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）

C.命名实体识别和关系抽取

D.机器翻译和问答系统

答案：B

解析：BERT的核心预训练任务是掩码语言模型（随机遮盖部分输入词，预测被遮盖内容）和下一句预测（判断两句话是否连续），通过这两个任务学习通用语言表征。

5.工业机器人的重复定位精度是指？

A.机器人末端执行器到达同一目标点的多次位置的一致程度

B.机器人末端执行器从起点到终点的绝对位置误差

C.机器人在工作空间内的最大运动速度

D.机器人各关节的扭矩输出稳定性

答案：A

解析：重复定位精度（Repeatability）反映机器人多次执行同一指令时，末端位置的离散程度，是衡量机器人稳定性的关键指标；绝对定位精度（Accuracy）则是实际位置与目标位置的绝对误差。

6.强化学习中，“奖励延迟”问题的主要解决方法是？

A.增加训练数据量

B.使用时间差分（TD）学习

C.采用监督学习预训练

D.降低折扣因子γ

答案：B

解析：奖励延迟指当前动作的后果可能在多个时间步后才显现，时间差分学习通过结合当前奖励和后续状态的估计值（如Q-learning中的Q值），逐步更新策略，有效处理延迟奖励问题。

7.多机器人系统中，“一致性问题”主要研究？

A.多个机器人如何共享传感器数据

B.所有机器人状态（如位置、速度）收敛到同一值的控制方法

C.机器人之间的通信协议设计

D.任务分配的最优策略

答案：B

解析：一致性问题（ConsensusProblem）是多机器人协作的基础，目标是设计控制律使所有机器人的状态（如位置、方向）渐近一致，常见于编队控制、协同导航等场景。

8.计算机视觉中，YOLO（YouOnlyLookOnce）算法的核心优势是？

A.高精度的目标检测

B.端到端的实时目标检测

C.支持小目标检测

D.多尺度特征融合

答案：B

解析：YOLO将目标检测视为回归问题，通过单神经网络直接预测边界框和类别概率，实现端到端处理，速度远快于R-CNN系列的两阶段检测方法，适合实时应用。

9.服务机器人的“情感计算”主要依赖以下哪类技术？

A.语音合成与语音识别

B.面部表情识别与语调分析

C.路径规划与避障

D.机械臂力控制

答案：B

解析：情感计算通过分析用户的面部表情、语音语调、肢体语言等非语言信号，识别用户情绪状态，是服务机器人实现人性化交互的关键技术。

10.机器人操作系统（ROS）中，“节点（Node）”的定义是？

A.用于存储数据的话题（Topic）

B.执行具体功能的可执行程序

C.通信中的消息类型

D.服务（Service）的响应函数

答案：B

解析：ROS节点是运行在ROS网络中的独立进程，负责执行特定任务（如传感器数据采集、运动控制），节点间通过话题（Topic）、服务（Service）等机制通信。

二、简答题（每题8分，共40分）

1.简述Transformer模型中自注意力机制（Self-At