2025年大学《智慧牧业科学与工程-畜禽健康监测技术》考试模拟试题及答案解析.docxVIP

2025年大学《智慧牧业科学与工程-畜禽健康监测技术》考试模拟试题及答案解析

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

一、选择题

1.智慧牧业中，畜禽健康监测技术的主要目的是（）

A.提高饲料转化率

B.降低养殖密度

C.实时监测畜禽生理指标，及时发现疾病

D.增加畜禽产肉量

答案：C

解析：畜禽健康监测技术通过传感器、物联网等技术手段，实时采集畜禽的体温、心率、呼吸等生理指标，从而及时发现异常，预防疾病的发生，保障畜禽健康。提高饲料转化率、降低养殖密度和增加畜禽产肉量虽然也是智慧牧业的目标，但不是畜禽健康监测技术的主要目的。

2.下列哪种传感器不适合用于畜禽活动量监测（）

A.光学传感器

B.压力传感器

C.温度传感器

D.超声传感器

答案：C

解析：光学传感器通过检测畜禽遮挡光线的时间来计算其活动量；压力传感器通过检测畜禽站立或躺卧时对地面的压力变化来计算其活动量；超声传感器通过发射和接收超声波来检测畜禽的活动情况。而温度传感器主要用于监测环境温度或体温，不适合用于监测畜禽的活动量。

3.在畜禽健康监测系统中，无线传感器网络的主要作用是（）

A.提供网络连接

B.数据采集

C.数据传输

D.数据分析

答案：C

解析：无线传感器网络由大量部署在监测区域的传感器节点组成，这些节点负责采集数据并通过无线方式传输到汇聚节点，最终传输到数据处理中心。因此，无线传感器网络的主要作用是数据传输。

4.下列哪种技术不属于畜禽健康监测中的常用技术（）

A.人工智能

B.遥感技术

C.物联网

D.生物识别

答案：B

解析：人工智能、物联网和生物识别技术都是畜禽健康监测中的常用技术。人工智能用于数据分析、疾病预测等；物联网用于传感器部署、数据采集和传输；生物识别用于识别个体畜禽。而遥感技术主要用于大范围的环境监测，不适合用于个体畜禽的健康监测。

5.畜禽健康监测系统中，数据采集频率越高，则（）

A.监测精度越高

B.数据传输量越大

C.系统功耗越高

D.以上都是

答案：D

解析：数据采集频率越高，可以更详细地反映畜禽的生理状态变化，从而提高监测精度。但同时，更高的采集频率意味着更多的数据需要传输和处理，导致数据传输量增大，系统功耗也会相应增加。

6.下列哪种疾病可以通过畜禽健康监测系统进行早期预警（）

A.肺炎

B.肠炎

C.呼吸道疾病

D.以上都是

答案：D

解析：畜禽健康监测系统可以通过监测畜禽的体温、心率、呼吸等生理指标，以及行为活动等变化，从而早期发现肺炎、肠炎、呼吸道疾病等多种疾病的迹象，进行预警。

7.在畜禽健康监测系统中，云平台的主要作用是（）

A.数据存储

B.数据处理

C.设备管理

D.以上都是

答案：D

解析：云平台在畜禽健康监测系统中扮演着重要的角色，它可以用于数据存储、数据处理和设备管理等多种功能。通过云平台，可以实现大规模数据的存储和管理，利用云计算技术进行高效的数据处理和分析，并对部署在牧场的传感器等设备进行远程管理和监控。

8.下列哪种因素不会影响畜禽健康监测系统的准确性（）

A.传感器精度

B.网络延迟

C.畜禽个体差异

D.数据采集频率

答案：D

解析：传感器精度、网络延迟和畜禽个体差异都会影响畜禽健康监测系统的准确性。传感器精度决定了数据采集的原始准确性；网络延迟会影响数据的实时性，进而影响监测的效果；畜禽个体差异会导致不同畜禽对相同环境或疾病的反应不同，从而影响监测结果的准确性。而数据采集频率虽然影响监测的详细程度，但不会直接影响监测的准确性。

9.畜禽健康监测系统中，数据可视化主要用于（）

A.数据存储

B.数据分析

C.数据展示

D.设备管理

答案：C

解析：数据可视化是将数据以图形、图像等直观的形式进行展示，帮助用户更直观地理解数据。在畜禽健康监测系统中，数据可视化主要用于将采集到的数据以图表等形式展示给用户，帮助用户快速了解畜禽的健康状况。

10.下列哪种技术可以提高畜禽健康监测系统的智能化水平（）

A.机器学习

B.深度学习

C.人工智能

D.以上都是

答案：D

解析：机器学习、深度学习和人工智能技术都可以提高畜禽健康监测系统的智能化水平。通过这些技术，可以实现更准确的数据分析、更智能的疾病预测和更自动化的决策支持，从而提高整个监测系统的智能化水平。

11.畜禽健康监测系统中，用于分析大量监测数据的计算模式是（）

A.分布式计算

B.并行计算

C.摄影测量计算

D.以上都是

答案：A

解析：畜禽健康监测系统通常需要处理来自大量传感器节点的高频数据，分布式计算模式可以将数据分散到多个计算节点上并行处理，从而提高数据处理效率和系统性