2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在灾害恢复技术中的应用试题.docxVIP

2025年人工智能工程师专业知识考核试卷：人工智能在灾害恢复技术中的应用试题

考试时间：______分钟总分：______分姓名：______

一、

简述人工智能在灾害恢复过程中可以发挥哪些关键作用，并说明选择这些技术的主要原因。

二、

灾害发生初期，现场信息混乱且获取困难。请分别阐述利用计算机视觉技术和自然语言处理（NLP）技术从社交媒体数据中提取有价值信息（如受灾位置、人员需求、资源分布）的原理和方法。并分析这两种方法各自面临的主要挑战。

三、

描述机器学习模型在灾害损失评估中的应用。选择一种具体的机器学习算法（如回归、分类或聚类），说明其如何被用于估计地震、洪水或飓风等灾害造成的经济损失或人员伤亡，并简述模型训练和验证的关键步骤。

四、

假设你需要设计一个基于AI的智能灾害资源调度系统。请说明该系统需要整合哪些类型的数据（内部和外部），以及可以利用哪些AI技术来优化资源（如救援队伍、物资、设备）的分配和运输路径，以最快速度响应多个受灾点。

五、

灾害恢复阶段需要大量处理地理空间信息。请结合GIS和遥感技术，描述如何利用AI方法分析灾后卫星影像或无人机照片，以快速识别受损的关键基础设施（如桥梁、医院、道路），并说明AI在其中扮演的角色。

六、

在利用AI技术进行灾害预测时（例如，洪水预测、疫情传播预测），数据隐私和安全问题变得尤为重要。请讨论在收集、处理和利用涉及个人位置、健康状况等敏感信息进行灾害预测时，可能遇到的伦理挑战，并提出至少三种应对策略。

七、

强化学习在优化灾害恢复决策方面具有潜力。举例说明强化学习可以应用于灾害恢复中的哪些具体决策场景（如救援队任务分配、应急避难所选址、电力恢复规划），并简述其基本原理如何适用于这些场景。

八、

结合你了解的AI技术，构思一个针对特定类型灾害（如森林火灾）的智能化监测与早期预警系统的概念方案。描述系统的核心组成部分、涉及的关键AI技术以及它们如何协同工作以实现早期预警和辅助决策。

九、

试卷答案

一、

二、

利用计算机视觉技术处理灾害现场图像/视频，可通过目标检测算法（如YOLO）识别特定地标、被困人员特征、受损设施（如倒塌建筑、道路障碍），或通过图像分割技术评估灾区地表变化、建筑物损毁程度。利用NLP技术处理社交媒体数据，可通过情感分析判断公众恐慌程度和主要关切点；通过命名实体识别（NER）提取关键地理信息（位置）、实体（机构、人物）、事件（灾情描述）；通过主题建模或文本分类归纳灾情信息、资源需求类型。计算机视觉主要挑战在于光照、天气、视角等条件限制下的识别准确率，以及需要大量标注数据进行训练。NLP主要挑战在于社交媒体信息的噪音（广告、无关内容）、语言多样性、信息碎片化、以及可能存在的虚假信息或偏见。

三、

机器学习模型在灾害损失评估中应用广泛。以回归算法为例，如支持向量回归（SVR）或梯度提升树（GBDT），可被用于估计地震后的经济损失。其原理是利用历史灾害数据（包括灾害等级、影响区域社会经济指标、基础设施价值、灾后调查数据等）作为输入特征，损失金额（直接经济损失、间接经济损失）作为目标变量进行训练。模型通过学习特征与损失之间的复杂非线性关系，建立预测模型。训练关键步骤包括：数据收集与清洗、特征工程（选择、构造相关特征）、划分训练集与测试集、选择模型并设置超参数、使用训练集训练模型、使用测试集评估模型性能（如均方误差RMSE、决定系数R2）。验证则包括模型稳定性测试、敏感性分析以及与实际情况的对比。

四、

智能灾害资源调度系统需整合的数据包括：1）内部数据：救援队伍技能、位置、状态；物资种类、数量、存放点；设备可用性；应急避难所容量；预定的运输能力和路线。2）外部数据：灾害实时位置、范围、强度；受灾点具体需求（医疗、食品、水、住所）；道路、桥梁等交通状况；天气预测；周边可用资源（其他机构物资、志愿者）。可利用的AI技术包括：1）路径规划算法（如A*、Dijkstra、遗传算法）结合实时交通信息，为救援队伍、物资车辆规划最优运输路径，考虑时间、距离、风险等因素。2）优化模型（如线性规划、整数规划、启发式算法），用于多目标资源分配，在满足各受灾点基本需求的前提下，最小化总响应时间或总成本。3）机器学习预测各受灾点随时间变化的需求趋势，指导资源预置和动态调度。4）强化学习让系统通过与环境的交互学习最优调度策略，适应不断变化的灾情和资源状况。

五、

利用GIS和遥感技术分析灾后影像，AI方法可显著提高效率。例如，使用深度学习中的语义分割网络（如U-Net）对灾后卫星或无人机高分辨率影像进行像素级分类，自动区分地表覆盖类型（如水体、植被、道路、建筑区），并特别识别出建筑物、桥梁、医院等关键基础设施的轮廓。利用目标检测算法（如FasterR-CNN）在影像中定位特