2025 年大学人工智能（实训指导）上学期期末测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（实训指导）上学期期末测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______

一、单项选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填写在括号内）

1.人工智能中，用于表示知识的方法不包括以下哪种？（）

A.一阶谓词逻辑表示法

B.状态空间表示法

C.面向对象表示法

D.二叉树表示法

2.以下哪个算法不属于无监督学习算法？（）

A.决策树算法

B.聚类算法

C.主成分分析算法

D.奇异值分解算法

3.在人工智能中，有哪些信誉好的足球投注网站算法的评价指标不包括（）。

A.完备性

B.时间复杂度

C.空间复杂度

D.算法执行时间

4.以下关于人工神经网络的说法，错误的是（）。

A.神经网络由大量的神经元组成

B.神经元之间通过权重连接

C.神经网络只能处理线性问题

D.可以通过训练调整权重

5.遗传算法中，用于选择个体的策略是（）。

A.随机选择

B.适应度高的个体被选中概率大

C.适应度低的个体被选中概率大

D.所有个体被选中概率相同

6.人工智能中的知识表示，以下哪种表示法能够很好地表示不确定性知识？（）

A.确定性理论

B.语义网络表示法

C.框架表示法

D.产生式表示法

7.以下哪个不是机器学习中的分类算法？（）

A.支持向量机算法

B.K近邻算法

C.梯度下降算法

D.朴素贝叶斯算法

8.在人工智能的专家系统中，知识库中的知识是（）。

A.随机存储的

B.按照一定结构组织的

C.无序的

D.与推理机无关的

9.以下关于强化学习的说法，正确的是（）。

A.强化学习不需要环境反馈

B.智能体通过与环境交互获得奖励来学习

C.强化学习只有一种奖励机制

D.强化学习不需要智能体的行动

10.人工智能中，自然语言处理的主要任务不包括（）。

A.机器翻译

B.文本分类

C.图像识别

D.语音识别

二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填写在括号内，多选、少选、错选均不得分）

1.人工智能中常用的知识表示方法有（）。

A.一阶谓词逻辑表示法

B.状态空间表示法

C.语义网络表示法

D.框架表示法

2.以下属于监督学习算法的有（）。

A.线性回归算法

B.逻辑回归算法

C.决策树算法

D.聚类算法

3.人工智能中有哪些信誉好的足球投注网站算法的类型包括（）。

A.盲目有哪些信誉好的足球投注网站

B.启发式有哪些信誉好的足球投注网站

C.深度优先有哪些信誉好的足球投注网站

D.广度优先有哪些信誉好的足球投注网站

4.人工神经网络的特点有（）。

A.自适应性

B.并行处理能力

C.非线性映射能力

D.容易理解

5.遗传算法的基本操作包括（）。

A.编码

B.解码

C.选择

D.交叉

E.变异

三、判断题（总共10题，每题3分，判断下列说法的对错，正确的打√，错误的打×）

1.人工智能就是让机器模拟人类的智能，完成各种任务。（）

2.无监督学习中，数据没有标记，算法自动发现数据中的模式。（）

3.有哪些信誉好的足球投注网站算法的时间复杂度只与问题的规模有关。（）

4.人工神经网络中，神经元的激活函数只能是线性函数。（）

5.遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异的优化算法。（）

6.知识表示就是将知识用某种形式表示出来，便于计算机处理。（）

7.机器学习中的分类算法只能处理数值型数据。（）

8.专家系统中的推理机根据知识库中的知识进行推理得出结论。（）

9.强化学习中，智能体的目标是最大化长期累积奖励。（）

10.自然语言处理主要是处理人类的语言，与计算机无关。（）

四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）

1.请简述人工智能中常用的知识表示方法及其优缺点。

2.简述监督学习和无监督学习的区别，并各举一个例子。

3.说明遗传算法的基本原理，并阐述其在人工智能中的应用场景。

五、案例分析题（总共1题，每题20分，请结合具体案例进行分析）

在一个电商平台中，需要对用户的购买行为进行分析，以便进行精准营销。请你结合人工智能的相关知识，设计一个方案来实现这一目标。要求：

1.说明使用的人工智能技术和方法。

2.阐述如何进行数据收集和预处理。

3.描述建立的模型及其训练过程。

4.分析该方案的预期效果和可能面临的挑战。

答案：

一、单项选择题

1.D

2.A

3.D

4.C

5.B

6.A

7.C

8.B

9.B

10.C

二、多项选择题

1.ABCD

2.ABC

3.ABCD

4.ABC

5.ACDE

三、判断题

1.√

2.√

3.×

4.×

5