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2025年超星尔雅学习通《人工智能技术应用与智能决策模型》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.人工智能技术应用的主要目的是（）

A.提高计算机的运算速度

B.代替人类进行所有工作

C.辅助人类进行更高效、更智能的决策

D.减少计算机的能耗

答案：C

解析：人工智能技术应用的核心在于辅助人类进行更高效、更智能的决策。虽然人工智能可以提高计算机的运算速度和降低能耗，但其主要目的并非如此。人工智能无法完全代替人类进行所有工作，因为许多任务需要人类的创造力、情感和道德判断。

2.以下哪项不属于人工智能技术的应用领域？（）

A.医疗诊断

B.自动驾驶

C.金融分析

D.天文观测

答案：D

解析：人工智能技术已广泛应用于医疗诊断、自动驾驶和金融分析等领域，但在天文观测领域的应用相对较少。天文观测主要依赖于大型望远镜和复杂的观测设备，虽然人工智能可以在数据处理和模式识别方面提供帮助，但并非其主要应用领域。

3.智能决策模型的核心是（）

A.大数据收集

B.算法设计

C.人工神经网络

D.用户界面设计

答案：B

解析：智能决策模型的核心是算法设计。虽然大数据收集、人工神经网络和用户界面设计在智能决策模型中扮演重要角色，但算法设计是决定模型性能和效果的关键因素。

4.以下哪种方法不属于机器学习技术？（）

A.决策树

B.神经网络

C.线性回归

D.贝叶斯统计

答案：D

解析：决策树、神经网络和线性回归都属于机器学习技术，而贝叶斯统计虽然与概率论和统计学密切相关，但通常不被归类为机器学习技术。贝叶斯统计主要用于概率推断和参数估计，与机器学习中的模式识别和预测任务有所不同。

5.在智能决策模型中，数据预处理的主要目的是（）

A.提高数据存储效率

B.提升模型训练速度

C.增强数据质量，为模型提供更准确的输入

D.减少数据量

答案：C

解析：数据预处理的主要目的是增强数据质量，为模型提供更准确的输入。通过数据清洗、缺失值填充、特征缩放等步骤，可以确保数据的质量和一致性，从而提高模型的性能和可靠性。

6.以下哪种算法不属于监督学习算法？（）

A.支持向量机

B.决策树

C.聚类算法

D.神经网络

答案：C

解析：支持向量机、决策树和神经网络都属于监督学习算法，而聚类算法属于无监督学习算法。监督学习算法需要标注的训练数据来学习输入和输出之间的关系，而无监督学习算法则不需要标注数据，主要用于发现数据中的隐藏结构和模式。

7.在智能决策模型中，交叉验证的主要目的是（）

A.提高模型的泛化能力

B.减少模型训练时间

C.增加模型的参数数量

D.降低模型的复杂度

答案：A

解析：交叉验证的主要目的是提高模型的泛化能力。通过将数据集分成多个子集，并在不同的子集上进行训练和验证，可以更全面地评估模型的性能，避免过拟合和欠拟合问题，从而提高模型的泛化能力。

8.以下哪种技术不属于深度学习技术？（）

A.卷积神经网络

B.循环神经网络

C.人工神经网络

D.支持向量机

答案：D

解析：卷积神经网络、循环神经网络和人工神经网络都属于深度学习技术，而支持向量机通常不被归类为深度学习技术。深度学习技术主要依赖于多层神经网络结构，通过学习数据中的层次化特征表示来实现复杂的模式识别和预测任务。

9.在智能决策模型中，特征选择的主要目的是（）

A.减少数据量

B.提高模型训练速度

C.增强模型的解释性

D.提高模型的预测精度

答案：D

解析：特征选择的主要目的是提高模型的预测精度。通过选择与目标变量最相关的特征，可以减少噪声和冗余信息，提高模型的泛化能力和预测精度。同时，特征选择还可以增强模型的可解释性，使模型更容易理解和解释。

10.以下哪种方法不属于强化学习技术？（）

A.Q-learning

B.深度强化学习

C.决策树

D.SARSA

答案：C

解析：Q-learning、深度强化学习和SARSA都属于强化学习技术，而决策树属于监督学习技术。强化学习主要关注智能体在与环境交互中学习最优策略的问题，通过奖励和惩罚机制来指导智能体的行为选择。

11.人工智能技术的主要特征不包括（）

A.自主性

B.学习能力

C.创造力

D.可解释性

答案：C

解析：人工智能技术具有自主性、学习能力和可解释性等特征，但创造力通常被认为是人类独有的能力。虽然人工智能可以在某些方面表现出创造性的行为，但其创造力是基于预定义的规则和算法，而非真正的自主创造。

12.以下哪种技术不属于自然语言处理（NLP）的范畴？（）

A.机器翻译

B.情感分析

C.图像识别

D.文本生成

答案：