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2025年超星尔雅学习通《人工智能算法原理》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.人工智能算法的核心目标是（）

A.模拟人类思维过程

B.实现计算机自主决策

C.提高计算效率

D.优化硬件资源分配

答案：B

解析：人工智能算法的主要目的是赋予计算机模拟人类智能行为的能力，特别是自主决策能力。虽然模拟人类思维和优化资源分配是人工智能的次要目标或应用场景，但核心目标在于使计算机能够独立做出判断和选择。

2.以下哪种方法不属于监督学习算法？（）

A.线性回归

B.决策树

C.K-近邻算法

D.主成分分析

答案：D

解析：监督学习算法通过学习带标签的数据集来建立预测模型。线性回归、决策树和K-近邻算法都属于典型的监督学习算法。而主成分分析是一种降维方法，属于无监督学习范畴，不依赖于带标签的数据。

3.在神经网络中，激活函数的主要作用是（）

A.增加网络层数

B.放大输入信号

C.引入非线性因素

D.减少参数数量

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。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。

4.决策树算法中，选择分裂属性时常用的指标是（）

A.信息熵

B.相关系数

C.方差分析

D.均值绝对偏差

答案：A

解析：决策树算法通过信息熵（或增益率、基尼不纯度等指标）来衡量不同属性对数据集划分的质量，选择信息熵最低（或增益最大）的属性进行分裂，以实现最优的决策树结构。

5.支持向量机（SVM）的基本思想是（）

A.寻找最优划分超平面

B.将数据点映射到高维空间

C.基于距离的最近邻分类

D.迭代优化权重向量

答案：A

解析：支持向量机通过寻找一个最优的超平面，使得该超平面能够最大化不同类别数据之间的间隔，从而实现最优的分类效果。这是SVM算法的核心思想。

6.以下哪种算法不属于聚类算法？（）

A.K-均值聚类

B.层次聚类

C.DBSCAN聚类

D.K-近邻分类

答案：D

解析：聚类算法的目标是将数据集划分为若干个内在紧密的组（簇），而分类算法的目标是根据已知标签对数据进行分类。K-近邻分类是一种分类算法，不属于聚类算法范畴。

7.在贝叶斯网络中，节点之间的连接表示（）

A.线性关系

B.因果关系

C.相似关系

D.独立关系

答案：B

解析：贝叶斯网络是一种概率图模型，其中节点表示随机变量，有向边表示变量之间的因果关系。网络结构通过有向边直观地展示了变量间的因果依赖关系。

8.深度学习算法通常需要大量的训练数据，这是因为（）

A.深度学习模型复杂度高

B.深度学习算法计算量大

C.深度学习依赖统计规律

D.以上都是

答案：D

解析：深度学习模型通常包含大量参数，需要通过大量数据来学习数据中的统计规律，避免过拟合。同时，模型复杂度和计算量也使得深度学习对数据量有较高要求。

9.在强化学习中，智能体通过与环境交互来（）

A.学习最优策略

B.获取最大收益

C.探索环境状态

D.以上都是

答案：D

解析：强化学习的核心思想是智能体通过与环境交互，根据获得的奖励或惩罚来学习最优策略，以实现最大化长期累积奖励的目标。这个过程通常包含对环境的探索和学习。

10.修改以下哪个不是人工智能伦理问题？（）

A.算法偏见

B.数据隐私

C.计算机病毒

D.自动化就业

答案：C

解析：算法偏见、数据隐私和自动化就业都是人工智能领域的重要伦理问题，而计算机病毒属于网络安全范畴，与人工智能的伦理讨论没有直接关系。

11.人工神经网络中，反向传播算法主要用于（）

A.初始化网络权重

B.选择网络结构

C.计算网络输出

D.调整网络权重以最小化误差

答案：D

解析：反向传播算法是训练人工神经网络的经典方法，其核心思想是通过计算损失函数关于网络权重的梯度，并根据该梯度信息来更新网络权重，目的是最小化网络输出与目标值之间的误差。

12.决策树算法在处理不完整数据时，通常采用的方法是（）

A.删除不完整数据

B.填充缺失值

C.忽略不完整数据

D.以上都可以

答案：B

解析：在实际应用中，数据往往存在不完整的情况。决策树算法在处理不完整数据时，通常采用填充缺失值的方法，例如使用均值、中位数或众数等统计量来填充，以保证算法能够正常运行并得到合理的结果。

13.支持向量机（SVM）在处理高维数据时，具有的优势是（）

A.容易过拟合

B.计算复杂度高

C.能够有效处理高维空间中的非线性问题

D.对噪声敏感

答案：C

解析：支持向量机（SVM）是一种强大的分类算法，特别适合处理