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2025年超星尔雅学习通《智能计算方法》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.智能计算方法中，以下哪种算法不属于机器学习范畴？（）

A.决策树

B.神经网络

C.贝叶斯网络

D.遗传算法

答案：D

解析：机器学习算法主要包括监督学习、无监督学习和强化学习等，决策树、神经网络和贝叶斯网络都属于机器学习范畴。遗传算法属于进化计算方法，虽然也常用于解决优化问题，但不属于机器学习范畴。

2.在智能计算中，用于衡量模型泛化能力的指标是？（）

A.准确率

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

答案：A

解析：准确率是衡量模型在未知数据上表现好坏的重要指标，能够反映模型的泛化能力。精确率、召回率和F1分数虽然也是重要的评估指标，但主要关注模型在特定方面的性能。

3.以下哪种方法不属于深度学习方法？（）

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：深度学习方法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和深度信念网络等。支持向量机属于机器学习方法，不属于深度学习方法。

4.在智能计算中，用于处理非线性关系的模型是？（）

A.线性回归

B.逻辑回归

C.支持向量机

D.K近邻

答案：C

解析：支持向量机能够通过核函数将非线性关系转化为线性关系，从而有效处理非线性问题。线性回归和逻辑回归适用于线性关系，K近邻通过距离度量进行分类，但不直接处理非线性关系。

5.在神经网络中，用于计算输出层节点激活值的函数是？（）

A.激活函数

B.损失函数

C.代价函数

D.优化函数

答案：A

解析：激活函数用于计算神经网络中每个节点的输出值，是神经网络的核心组成部分。损失函数和代价函数用于衡量模型性能，优化函数用于调整模型参数。

6.在机器学习中，用于处理不平衡数据集的方法是？（）

A.重采样

B.特征选择

C.正则化

D.神经网络

答案：A

解析：重采样是通过过采样或欠采样方法处理数据集不平衡问题。特征选择、正则化和神经网络虽然也能处理不平衡数据集，但重采样是专门针对此问题的方法。

7.在智能计算中，用于优化模型参数的方法是？（）

A.梯度下降

B.随机梯度下降

C.牛顿法

D.以上都是

答案：D

解析：梯度下降、随机梯度下降和牛顿法都是常用的模型参数优化方法，各有优缺点和适用场景。

8.在深度学习中，用于提高模型鲁棒性的方法是？（）

A.数据增强

B.正则化

C.批归一化

D.以上都是

答案：D

解析：数据增强、正则化和批归一化都是提高模型鲁棒性的常用方法，能够增强模型泛化能力。

9.在机器学习中，用于衡量模型预测值与真实值之间差异的指标是？（）

A.均方误差

B.平均绝对误差

C.均方根误差

D.以上都是

答案：D

解析：均方误差、平均绝对误差和均方根误差都是衡量模型预测性能的常用指标，能够反映模型误差情况。

10.在智能计算中，用于处理多目标优化问题的方法是？（）

A.多目标遗传算法

B.约束规划

C.遗传算法

D.模糊优化

答案：A

解析：多目标遗传算法是专门用于处理多目标优化问题的方法，能够有效寻找多个优化目标的最优解。约束规划和遗传算法可以处理多目标问题，但多目标遗传算法更直接有效。

11.在智能计算方法中，以下哪种模型主要用于处理序列数据？（）

A.决策树

B.卷积神经网络

C.循环神经网络

D.支持向量机

答案：C

解析：循环神经网络（RNN）是专门设计用来处理序列数据的模型，它能够捕捉数据中的时间依赖性。决策树、卷积神经网络和支持向量机虽然也能处理某些序列问题，但循环神经网络是更直接和常用的方法。

12.在机器学习模型训练过程中，用于防止过拟合的技术是？（）

A.数据增强

B.正则化

C.批归一化

D.交叉验证

答案：B

解析：正则化是一种常用的技术，通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度，从而有效防止过拟合。数据增强、批归一化和交叉验证虽然也能提高模型性能，但正则化是直接针对过拟合问题的技术。

13.在深度学习中，用于调整学习率以加快收敛的技术是？（）

A.学习率衰减

B.梯度下降

C.批归一化

D.数据增强

答案：A

解析：学习率衰减是一种在训练过程中逐渐减小学习率的技术，能够帮助模型更快地收敛到最优解。梯度下降是优化算法，批归一化和数据增强是其他技术，不直接调整学习率。

14.在智能计算中，用于衡量分类模型预测准确性的指标是？（）

A.均方误差

B.精确率

C.召回率

D.F1分数

答案：B

解析：精确率是衡量分类模型预测结果准确性的重要指标，表示预测为正类的样