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农业数据挖掘试题库及答案
一、单项选择题(每题2分,共10题)
1.以下哪种算法常用于分类任务?()
A.K-均值B.决策树C.关联规则D.主成分分析
2.数据挖掘中,数据清洗主要处理()
A.数据缺失B.数据格式C.数据噪声D.以上都是
3.农业数据挖掘中,分析农作物产量与气候关系属于()
A.聚类分析B.关联分析C.回归分析D.分类分析
4.以下属于监督学习算法的是()
A.DBSCANB.AprioriC.SVMD.PCA
5.数据挖掘过程的第一步是()
A.数据预处理B.模型选择C.数据收集D.结果评估
6.哪项不是农业数据的特点()
A.多样性B.准确性高C.时空性D.复杂性
7.决策树节点分裂依据通常是()
A.信息增益B.距离度量C.相似度D.密度
8.聚类分析的目标是()
A.找到数据中的类别B.预测数据值C.发现数据关系D.降维
9.在农业图像数据挖掘中,常用来提取特征的是()
A.傅里叶变换B.小波变换C.主成分变换D.余弦变换
10.以下关于数据挖掘说法错误的是()
A.能发现新知识B.完全替代人工分析C.需合适算法D.依赖大量数据
二、多项选择题(每题2分,共10题)
1.农业数据挖掘可应用于()
A.病虫害预测B.精准施肥C.农产品质量检测D.农业市场分析
2.数据预处理包括()
A.数据归一化B.特征选择C.数据采样D.数据编码
3.常用的分类算法有()
A.朴素贝叶斯B.K近邻C.神经网络D.K-均值
4.关联规则挖掘中,常用的衡量指标有()
A.支持度B.置信度C.提升度D.相似度
5.聚类算法有()
A.K-均值聚类B.层次聚类C.DBSCAND.Apriori
6.农业数据的来源有()
A.传感器监测B.卫星遥感C.人工调查D.电商平台数据
7.数据挖掘在农业生产管理中的作用有()
A.优化生产流程B.降低成本C.提高产量D.减少劳动力
8.以下哪些是数据挖掘的评估指标()
A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差
9.特征工程的主要任务包括()
A.特征提取B.特征构造C.特征选择D.特征缩放
10.农业大数据特点包含()
A.海量性B.高价值性C.快速性D.多样性
三、判断题(每题2分,共10题)
1.数据挖掘只能处理结构化数据。()
2.监督学习需要有标记的数据进行训练。()
3.关联规则挖掘可以发现数据中的因果关系。()
4.K-均值聚类中K值是算法自动确定的。()
5.决策树算法对缺失值敏感。()
6.农业数据挖掘能直接提高农作物产量。()
7.主成分分析是一种无监督学习方法。()
8.数据挖掘结果一定具有实际应用价值。()
9.提升度小于1说明规则有正向关联。()
10.神经网络可以自动提取数据特征。()
四、简答题(每题5分,共4题)
1.简述数据挖掘在农业病虫害防治中的应用方式。
答案:通过收集病虫害发生的历史数据、环境数据等,利用数据挖掘算法建立预测模型,预测病虫害的发生时间、地点和严重程度,以便提前采取防治措施。
2.什么是特征选择,其目的是什么?
答案:特征选择是从原始特征中挑选出最相关、最有效的特征子集。目的是减少数据维度,降低计算复杂度,提高模型性能,避免过拟合。
3.简述无监督学习和监督学习的区别。
答案:监督学习有标记的训练数据,学习目标是建立输入到输出的映射关系用于预测;无监督学习没有标记数据,主要发现数据中的结构和规律,如聚类。
4.请说明农业数据挖掘中模型评估的重要性。
答案:评估可判断模型的优劣,了解其在准确性、稳定性等方面的表现。有助于选择最佳模型,调整参数,确保模型能有效应用于农业实际问题,避免错误决策。
五、讨论题(每题5分,共4题)
1.讨论数据挖掘在精准农业中的作用和面临的挑战。
答案:作用是实现精准种植、施肥、灌溉等,提高生产效率和质量。挑战包括数据质量参差不齐、数据安全与隐私问题、专业人才缺乏、算法在复杂农业环境适应性等。
2.结合实际,谈谈如何利用数据挖掘优化农业供应链管理。
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