2025年超星尔雅学习通《机器人技术与人工智能应用》章节测试题库及答案解析.docxVIP

2025年超星尔雅学习通《机器人技术与人工智能应用》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.机器人技术的主要应用领域不包括（）

A.制造业

B.医疗领域

C.农业领域

D.空间探索

答案：D

解析：机器人技术在制造业、医疗领域和农业领域都有广泛的应用，但在空间探索中的应用相对较少，主要是作为辅助工具或特定任务执行器，而非主要应用领域。

2.人工智能的核心技术不包括（）

A.机器学习

B.深度学习

C.自然语言处理

D.数据采集

答案：D

解析：机器学习、深度学习和自然语言处理都是人工智能的核心技术，而数据采集是实现人工智能应用的基础，但不是核心技术本身。

3.以下哪种技术不属于机器视觉的范畴（）

A.图像识别

B.图像分割

C.图像增强

D.语音识别

答案：D

解析：图像识别、图像分割和图像增强都属于机器视觉的范畴，而语音识别属于自然语言处理领域，不属于机器视觉。

4.机器人控制系统的主要组成部分不包括（）

A.执行机构

B.驱动系统

C.传感器

D.数据分析软件

答案：D

解析：执行机构、驱动系统和传感器都是机器人控制系统的主要组成部分，而数据分析软件是实现机器人智能化的重要工具，但不是控制系统的主要组成部分。

5.以下哪种算法不属于深度学习范畴（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.支持向量机

D.深度信念网络

答案：C

解析：卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络都属于深度学习范畴，而支持向量机是一种经典的机器学习算法，不属于深度学习。

6.人工智能在医疗领域的应用不包括（）

A.医学影像诊断

B.智能手术辅助

C.药物研发

D.气象预测

答案：D

解析：医学影像诊断、智能手术辅助和药物研发都是人工智能在医疗领域的应用，而气象预测属于气象学领域，不属于医疗领域。

7.以下哪种传感器不属于机器人常用的传感器类型（）

A.温度传感器

B.压力传感器

C.触觉传感器

D.位置传感器

答案：A

解析：压力传感器、触觉传感器和位置传感器都是机器人常用的传感器类型，而温度传感器虽然也可以用于机器人，但不是常用的传感器类型。

8.机器人本体设计的主要考虑因素不包括（）

A.结构强度

B.运动速度

C.人工智能算法

D.材料成本

答案：C

解析：结构强度、运动速度和材料成本都是机器人本体设计的主要考虑因素，而人工智能算法是实现机器人智能化的重要工具，不属于本体设计范畴。

9.以下哪种技术不属于自然语言处理范畴（）

A.语音识别

B.机器翻译

C.文本生成

D.图像识别

答案：D

解析：语音识别、机器翻译和文本生成都属于自然语言处理范畴，而图像识别属于机器视觉领域，不属于自然语言处理。

10.人工智能伦理问题主要包括（）

A.隐私保护

B.算法歧视

C.数据安全

D.以上都是

答案：D

解析：人工智能伦理问题主要包括隐私保护、算法歧视和数据安全等方面，因此以上都是。

11.以下哪种技术不是用于实现机器人自主导航的（）

A.惯性导航

B.激光雷达

C.机器视觉

D.专家系统

答案：D

解析：惯性导航、激光雷达和机器视觉都是实现机器人自主导航的重要技术手段，而专家系统主要用于知识推理和决策支持，不是用于实现导航的技术。

12.机器人的人机交互界面主要实现的功能不包括（）

A.指令输入

B.状态显示

C.数据分析

D.结果反馈

答案：C

解析：机器人的人机交互界面主要实现指令输入、状态显示和结果反馈等功能，以便操作人员与机器人进行有效沟通和协作，而数据分析通常由后台系统完成，不是人机交互界面的主要功能。

13.以下哪种传感器不是用于检测机器人周围环境的（）

A.红外传感器

B.超声波传感器

C.摄像头

D.温度传感器

答案：D

解析：红外传感器、超声波传感器和摄像头都是用于检测机器人周围环境的传感器，而温度传感器主要用于测量温度，不是用于环境检测的传感器。

14.机器学习中的监督学习通常需要（）

A.无标签数据

B.标签数据

C.随机数据

D.历史数据

答案：B

解析：监督学习是一种有监督的学习方法，它需要使用带有标签的数据进行训练，以便模型能够学习到输入和输出之间的映射关系。无标签数据通常用于无监督学习，随机数据和历史数据则不是监督学习的特定要求。

15.以下哪种方法不属于机器学习模型评估的常用方法（）

A.过拟合

B.损失函数

C.交叉验证

D.留一法

答案：A

解析：损失函数、交叉验证和留一法都是机器学习模型评估的常用方法，用于衡量模型的性能和泛化能力。过拟合是指模型在训练数据上表现