对基于人工神经网络的效益预测模型进行优化调整网络结构、参数等提高模型的预测精度和泛化能力并通过实际案例验证模型的优化效果为方案效益评估提供更可靠的预测工具要点试题库及答案.docVIP

对基于人工神经网络的效益预测模型进行优化调整网络结构、参数等提高模型的预测精度和泛化能力并通过实际案例验证模型的优化效果为方案效益评估提供更可靠的预测工具要点试题库及答案

一、单项选择题（每题2分，共10题）

1.人工神经网络优化时，调整以下哪项能直接影响模型精度？

A.样本数量B.网络层数C.学习时间

答案：B

2.提高模型泛化能力可采取的方法是？

A.增加噪声B.减少数据C.正则化

答案：C

3.优化人工神经网络结构不包括以下哪种方式？

A.增加神经元B.改变激活函数C.调整样本顺序

答案：C

4.以下哪个是人工神经网络的参数？

A.数据集大小B.权重C.预测值

答案：B

5.验证模型优化效果常用的是？

A.理论推导B.实际案例C.随机数据

答案：B

6.优化人工神经网络的目的不包括？

A.降低计算成本B.降低预测精度C.提高泛化能力

答案：B

7.调整学习率属于优化什么？

A.网络结构B.模型参数C.数据预处理

答案：B

8.以下哪种激活函数较为常用？

A.线性函数B.sigmoidC.常数函数

答案：B

9.人工神经网络优化中，数据归一化是为了？

A.加快收敛B.减少数据量C.改变网络结构

答案：A

10.实际案例验证模型优化效果主要看？

A.计算时间B.预测误差变化C.网络复杂度

答案：B

二、多项选择题（每题2分，共10题）

1.优化人工神经网络结构可从哪些方面入手？

A.层数调整B.神经元数量C.连接方式D.输出格式

答案：ABC

2.影响人工神经网络预测精度的因素有？

A.数据质量B.网络参数C.激活函数D.训练次数

答案：ABCD

3.提高模型泛化能力的方法包括？

A.数据增强B.正则化C.减少神经元D.交叉验证

答案：ABD

4.人工神经网络参数优化包含？

A.权重调整B.学习率设置C.阈值设定D.网络层数确定

答案：ABC

5.实际案例验证模型优化效果可对比哪些指标？

A.均方误差B.准确率C.召回率D.模型复杂度

答案：ABC

6.优化人工神经网络时，数据预处理包括？

A.归一化B.标准化C.缺失值处理D.数据清洗

答案：ABCD

7.激活函数的作用有？

A.引入非线性B.加快收敛C.防止过拟合D.调整网络结构

答案：AB

8.人工神经网络训练过程中涉及的操作有？

A.前向传播B.反向传播C.梯度下降D.误差计算

答案：ABCD

9.以下哪些可作为优化后的模型评估指标？

A.损失函数值B.F1值C.曲线下面积D.网络连接数

答案：ABC

10.优化人工神经网络的目标有？

A.提高预测精度B.增强泛化能力C.减少训练时间D.降低成本

答案：ABCD

三、判断题（每题2分，共10题）

1.增加网络层数一定能提高模型预测精度。（）

答案：×

2.优化参数可以完全消除模型的误差。（）

答案：×

3.数据增强有助于提高模型泛化能力。（）

答案：√

4.激活函数对人工神经网络性能无影响。（）

答案：×

5.模型优化后不需要实际案例验证。（）

答案：×

6.调整学习率不会影响模型收敛速度。（）

答案：×

7.减少神经元数量能提高模型精度。（）

答案：×

8.正则化能有效防止模型过拟合。（）

答案：√

9.人工神经网络的预测精度只取决于数据量。（）

答案：×

10.网络结构和参数优化可以同步进行。（）

答案：√

四、简答题（每题5分，共4题）

1.简述优化人工神经网络结构的主要方式。

答案：主要方式有调整层数，增加或减少隐藏层数量；改变神经元数量，根据需求调整每层神经元数目；还可改变连接方式，如采用全连接、局部连接等不同连接模式。

2.说明提高模型泛化能力的两种常见方法。

答案：一是数据增强，通过对原始数据进行变换扩充数据集；二是正则化，在损失函数中加入正则项，约束模型复杂度，避免过拟合，从而提高泛化能力。

3.人工神经网络参数优化包括哪些关键参数？

答案：关键参数有权重，它决定神经元间连接强度；学习率，控制每次参数更新步长；阈值，影响神经元激活与否。这些参数优化对模型性能影响大。

4.简述实际案例验证模型优化效果的流程。

答案：首先选择合适实际案例，准备好相关数据；用优化前模型进行预测并记录指标；再用优化后模型预测记录指标；最后对比两者指标，如误差