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2025年无人机驾驶员执照飞行数据机器学习应用专题试卷及解析1

2025年无人机驾驶员执照飞行数据机器学习应用专题试卷

及解析

2025年无人机驾驶员执照飞行数据机器学习应用专题试卷及解析

第一部分：单项选择题（共10题，每题2分）

1、在无人机飞行数据机器学习应用中，以下哪项不属于监督学习算法的典型应用

场景？

A、基于历史飞行轨迹预测未来航点位置

B、通过飞行姿态数据识别异常飞行模式

C、对未标记的飞行数据进行聚类分析

D、利用传感器数据训练模型预测电池剩余寿命

【答案】C

【解析】正确答案是C。监督学习需要标记数据训练模型，而聚类分析属于无监督

学习。A、B、D选项均涉及有明确标签或预测目标的任务。知识点：机器学习分类。易

错点：容易混淆监督学习与无监督学习的应用场景。

2、无人机飞行数据预处理中，处理缺失值最常用的方法是？

A、直接删除包含缺失值的整条记录

B、用均值或中位数填充

C、保留原始数据不做处理

D、随机生成数值填充

【答案】B

【解析】正确答案是B。均值/中位数填充是飞行数据处理的常用方法，既保留数据

完整性又减少偏差。A选项可能导致数据损失，C选项会影响模型效果，D选项会引入

噪声。知识点：数据清洗技术。易错点：容易忽视不同填充方法对后续模型的影响。

3、在无人机故障诊断中，决策树算法的主要优势是？

A、处理高维数据能力强

B、模型可解释性强

C、训练速度最快

D、对小样本数据效果最好

【答案】B

【解析】正确答案是B。决策树的优势在于可视化决策过程，便于驾驶员理解故障

诊断逻辑。A选项是神经网络的优势，C选项不准确，D选项是支持向量机的特点。知

识点：算法特性比较。易错点：容易混淆不同算法的核心优势。

4、无人机飞行数据特征工程中，以下哪项不属于时间序列特征？

A、飞行高度的一阶差分

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B、连续3秒的加速度均值

C、GPS坐标的经纬度值

D、陀螺仪数据的滑动窗口标准差

【答案】C

【解析】正确答案是C。经纬度是空间特征而非时间序列特征。A、B、D都是典型

的时间序列衍生特征。知识点：特征工程方法。易错点：容易混淆空间特征与时间特征

的区别。

5、在无人机飞行模式识别中，以下哪个评估指标最能反映模型对异常飞行的检测

能力？

A、准确率

B、精确率

C、召回率

D、F1分数

【答案】C

【解析】正确答案是C。召回率衡量模型识别出所有异常飞行的能力，对安全监控

至关重要。A选项可能因数据不平衡产生误导，B选项关注预测准确性，D选项是综合

指标。知识点：分类评估指标。易错点：容易忽视不同应用场景对指标的侧重。

6、无人机飞行数据可视化中，热力图最适合展示？

A、飞行轨迹的3D路径

B、传感器数据的相关性

C、电池电压随时间变化

D、不同飞行模式的占比

【答案】B

【解析】正确答案是B。热力图能直观展示多变量间的相关性关系。A选项适合3D

轨迹图，C选项适合折线图，D选项适合饼图。知识点：可视化技术选择。易错点：容

易混淆不同图表的适用场景。

7、在无人机飞行数据机器学习项目中，数据集划分通常采用？

A、100%训练集

B、50%训练集，50%测试集

C、70%训练集，30%测试集

D、90%训练集，10%测试集

【答案】C

【解析】正确答案是C。7:3或8:2是机器学习项目中的常见划分比例，保证模型有

足够训练数据的同时有效评估性能。A选项无法评估模型，B选项训练数据不足，D选

项测试数据过少。知识点：数据集划分原则。易错点：容易忽视数据量与模型性能的平

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