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2025年超星尔雅学习通《智能控制与机器学习》章节测试题库及答案解析

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一、选择题

1.智能控制系统中，反馈控制的主要目的是（）

A.提高系统的响应速度

B.减少系统的能量消耗

C.保持系统稳定运行

D.增强系统的抗干扰能力

答案：C

解析：反馈控制的核心是通过不断检测系统的输出，并与期望值进行比较，从而调整控制输入，以减小误差，保持系统稳定运行。虽然反馈控制也能提高系统的抗干扰能力和响应速度，但其主要目的是确保系统在动态变化的环境中保持稳定。减少能量消耗通常不是反馈控制的主要目标。

2.机器学习中，监督学习的主要特点是（）

A.利用未标记数据进行训练

B.通过算法自动发现数据中的模式

C.需要预先定义输入和输出之间的关系

D.主要用于处理非线性问题

答案：C

解析：监督学习需要使用带有标签的数据集进行训练，学习输入和输出之间的映射关系。这种关系需要预先定义，以便算法能够根据输入预测输出。未标记数据进行训练的是无监督学习，自动发现数据模式通常是无监督学习的目标，处理非线性问题是机器学习的通用目标，并非监督学习的独有特点。

3.神经网络中，激活函数的主要作用是（）

A.增加网络的层数

B.减少网络的参数数量

C.引入非线性因素

D.提高网络的计算速度

答案：C

解析：激活函数为神经网络引入了非线性特性，使得神经网络能够学习和模拟复杂的非线性关系。如果没有激活函数，无论神经网络有多少层，其本质上仍然是线性模型。增加网络层数和减少参数数量是网络设计的考虑因素，而提高计算速度通常通过优化算法实现。

4.决策树算法中，信息增益通常用于（）

A.选择分裂属性

B.评估模型复杂度

C.预测输出类别

D.减少过拟合

答案：A

解析：在决策树构建过程中，信息增益是衡量不同属性对数据集划分能力的指标。选择具有最高信息增益的属性作为分裂点，可以最大化数据集的纯度，从而构建更有效的决策树。评估模型复杂度通常使用其他指标，如树的深度或叶子节点数量，预测输出类别是决策树的应用结果，而减少过拟合通常通过剪枝等方法实现。

5.支持向量机（SVM）的基本思想是（）

A.寻找最优的决策边界

B.增加特征维度

C.减少特征数量

D.提高模型的泛化能力

答案：A

解析：支持向量机通过寻找一个最优的决策边界（超平面），使得该边界能够将不同类别的数据点分隔开，并且距离边界最近的点（支持向量）距离最大化。这个最优边界不仅能够正确分类训练数据，还能有效区分新的数据点。增加或减少特征维度是特征工程的操作，提高泛化能力是机器学习的通用目标。

6.机器学习模型评估中，交叉验证的主要目的是（）

A.减少模型训练时间

B.避免过拟合

C.获得更可靠的模型性能估计

D.选择合适的模型参数

答案：C

解析：交叉验证通过将数据集分成多个子集，轮流使用其中一个子集作为验证集，其余作为训练集，多次评估模型的性能，从而获得更稳健和可靠的模型性能估计。虽然交叉验证也能帮助选择合适的模型参数和在一定程度上避免过拟合，但其主要目的是提高性能估计的可靠性。

7.深度学习中，反向传播算法的主要作用是（）

A.增加神经网络的层数

B.计算梯度

C.更新网络参数

D.选择合适的激活函数

答案：B

解析：反向传播算法是深度学习训练的核心，其主要作用是根据损失函数计算网络参数的梯度。通过这些梯度，可以使用优化算法（如梯度下降）更新网络参数，以最小化损失函数。增加网络层数是模型设计的操作，更新网络参数是优化过程的结果，选择激活函数是模型设计的考虑因素。

8.强化学习中，智能体学习的主要目标是（）

A.获得最大的奖励

B.最小化行动成本

C.提高学习效率

D.增强模型的泛化能力

答案：A

解析：在强化学习中，智能体通过与环境交互，根据获得的奖励来学习最优的策略，以最大化累积奖励。这是强化学习的基本目标。最小化行动成本和提高学习效率是优化学习过程的目标，增强泛化能力是提高模型性能的目标，但不是智能体学习的主要目标。

9.控制系统中，前馈控制的主要特点是（）

A.基于系统模型进行控制

B.主要用于补偿系统的非线性

C.不需要系统的精确模型

D.主要用于提高系统的响应速度

答案：A

解析：前馈控制基于对系统模型的了解，根据输入信号预测系统的输出，并生成一个补偿信号，将其与输入信号结合后用于控制系统。这种方法可以有效地补偿系统的可测量扰动，如负载变化或环境变化。虽然前馈控制也可以用于补偿非线性，但主要优势在于利用系统模型进行精确控制。它通常需要系统的精确模型，并且主要目标是提高控制精度，而不仅仅是响应速度。

10.修改机器学习中，集成学