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文檔簡介
專用設(shè)備的數(shù)據(jù)分析與智能化改進(jìn)考核試卷考生姓名:__________答題日期:__________得分:__________判卷人:__________
一、單項(xiàng)選擇題(本題共20小題,每小題1分,共20分,在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的)
1.專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析中,以下哪種方法通常用于數(shù)據(jù)預(yù)處理?()
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)可視化
C.數(shù)據(jù)壓縮
D.數(shù)據(jù)挖掘
2.在智能化改進(jìn)中,以下哪個(gè)部件通常不涉及到?()
A.傳感器
B.控制器
C.數(shù)據(jù)庫
D.顯示器
3.以下哪種技術(shù)不屬于機(jī)器學(xué)習(xí)?()
A.線性回歸
B.決策樹
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.JVM
4.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量專用設(shè)備的穩(wěn)定性?()
A.平均值
B.中位數(shù)
C.標(biāo)準(zhǔn)差
D.方差
5.以下哪個(gè)軟件不適用于專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析?()
A.Python
B.R
C.SPSS
D.AutoCAD
6.在智能化改進(jìn)中,以下哪個(gè)步驟是首要的?()
A.確定改進(jìn)目標(biāo)
B.設(shè)計(jì)算法
C.采集數(shù)據(jù)
D.部署模型
7.以下哪種方法通常用于降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)?()
A.增加訓(xùn)練樣本
B.減少特征數(shù)量
C.提高學(xué)習(xí)率
D.增加迭代次數(shù)
8.在專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析中,以下哪個(gè)環(huán)節(jié)不屬于數(shù)據(jù)挖掘的步驟?()
A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
B.數(shù)據(jù)建模
C.數(shù)據(jù)評估
D.數(shù)據(jù)可視化
9.以下哪種傳感器在智能化改進(jìn)中應(yīng)用廣泛?()
A.光電傳感器
B.聲波傳感器
C.紅外傳感器
D.溫度傳感器
10.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪個(gè)模型屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)?()
A.K-means
B.KNN
C.PCA
D.SVM
11.以下哪個(gè)軟件常用于數(shù)據(jù)可視化?()
A.Tableau
B.Python
C.R
D.SPSS
12.在智能化改進(jìn)中,以下哪個(gè)部件通常用于執(zhí)行決策?()
A.PLC
B.傳感器
C.控制器
D.通信模塊
13.以下哪個(gè)指標(biāo)用于衡量專用設(shè)備的性能?()
A.效率
B.穩(wěn)定性
C.可靠性
D.經(jīng)濟(jì)性
14.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪個(gè)方法用于處理缺失值?()
A.刪除缺失值
B.填充缺失值
C.忽略缺失值
D.以上都對
15.以下哪種技術(shù)屬于深度學(xué)習(xí)?()
A.SVM
B.CNN
C.KNN
D.LR
16.在智能化改進(jìn)中,以下哪個(gè)環(huán)節(jié)是持續(xù)改進(jìn)的?()
A.確定改進(jìn)目標(biāo)
B.采集數(shù)據(jù)
C.部署模型
D.評估效果
17.以下哪個(gè)工具不適用于數(shù)據(jù)預(yù)處理?(")
A.Pandas
B.Numpy
C.Matplotlib
D.Scikit-learn
18.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪個(gè)模型屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)?()
A.K-means
B.SVM
C.LR
D.決策樹
19.以下哪個(gè)部件在智能化改進(jìn)中負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲?()
A.PLC
B.傳感器
C.控制器
D.數(shù)據(jù)庫
20.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪個(gè)指標(biāo)用于評估分類模型的性能?()
A.準(zhǔn)確率
B.召回率
C.F1分?jǐn)?shù)
D.以上都對
二、多選題(本題共20小題,每小題1.5分,共30分,在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中,至少有一項(xiàng)是符合題目要求的)
1.專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析中,以下哪些方法通常用于數(shù)據(jù)預(yù)處理?()
A.數(shù)據(jù)清洗
B.數(shù)據(jù)可視化
C.數(shù)據(jù)壓縮
D.數(shù)據(jù)挖掘
2.在智能化改進(jìn)中,以下哪些部件通常涉及到?()
A.傳感器
B.控制器
C.數(shù)據(jù)庫
D.云計(jì)算平臺
3.以下哪些技術(shù)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)?()
A.線性回歸
B.決策樹
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.JVM
4.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪些指標(biāo)可以用于衡量專用設(shè)備的性能?()
A.平均值
B.中位數(shù)
C.標(biāo)準(zhǔn)差
D.報(bào)告率
5.以下哪些軟件可以用于專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析?()
A.Python
B.R
C.SPSS
D.Excel
6.在智能化改進(jìn)中,以下哪些步驟是關(guān)鍵的?()
A.確定改進(jìn)目標(biāo)
B.設(shè)計(jì)算法
C.采集數(shù)據(jù)
D.模型評估
7.以下哪些方法可以降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)?()
A.增加訓(xùn)練樣本
B.減少特征數(shù)量
C.使用正則化
D.增加迭代次數(shù)
8.在專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析中,以下哪些環(huán)節(jié)屬于數(shù)據(jù)挖掘的步驟?()
A.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
B.數(shù)據(jù)建模
C.數(shù)據(jù)評估
D.結(jié)果可視化
9.以下哪些傳感器在智能化改進(jìn)中應(yīng)用廣泛?()
A.光電傳感器
B.聲波傳感器
C.紅外傳感器
D.溫度傳感器
10.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪些模型屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)?()
A.K-means
B.KNN
C.PCA
D.SVM
11.以下哪些軟件可以用于數(shù)據(jù)可視化?()
A.Tableau
B.Python
C.R
D.PowerBI
12.在智能化改進(jìn)中,以下哪些部件可以用于執(zhí)行決策?()
A.PLC
B.傳感器
C.控制器
D.人工智能算法
13.以下哪些措施可以提高專用設(shè)備的智能化水平?()
A.增加傳感器數(shù)量
B.提高數(shù)據(jù)處理速度
C.引入自主學(xué)習(xí)算法
D.提高設(shè)備能耗
14.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪些方法可以處理缺失值?()
A.刪除缺失值
B.填充缺失值
C.忽略缺失值
D.使用復(fù)雜模型預(yù)測缺失值
15.以下哪些技術(shù)屬于深度學(xué)習(xí)?()
A.SVM
B.CNN
C.KNN
D.RNN
16.在智能化改進(jìn)中,以下哪些環(huán)節(jié)是持續(xù)改進(jìn)的?()
A.確定改進(jìn)目標(biāo)
B.采集數(shù)據(jù)
C.部署模型
D.持續(xù)監(jiān)控與優(yōu)化
17.以下哪些工具適用于數(shù)據(jù)預(yù)處理?()
A.Pandas
B.Numpy
C.Matplotlib
D.Scikit-learn
18.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪些模型屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)?()
A.K-means
B.SVM
C.LR
D.聚類分析
19.以下哪些部件在智能化改進(jìn)中負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)存儲和檢索?()
A.PLC
B.傳感器
C.控制器
D.數(shù)據(jù)庫
20.在數(shù)據(jù)分析中,以下哪些指標(biāo)可以用于評估分類模型的性能?()
A.準(zhǔn)確率
B.召回率
C.F1分?jǐn)?shù)
D.ROC曲線下面積(AUC)
三、填空題(本題共10小題,每小題2分,共20分,請將正確答案填到題目空白處)
1.在數(shù)據(jù)分析中,用于描述數(shù)據(jù)集中趨勢的統(tǒng)計(jì)量有______和______。
2.智能化改進(jìn)中,機(jī)器學(xué)習(xí)的核心是______和______。
3.專用設(shè)備的數(shù)據(jù)分析主要包括______、______和______三個(gè)階段。
4.常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法中,______適用于處理分類問題,而______適用于回歸問題。
5.在數(shù)據(jù)預(yù)處理中,______用于處理數(shù)據(jù)中的異常值,______用于處理缺失值。
6.深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括______、______和______。
7.評估分類模型性能的指標(biāo)有______、______和______。
8.在智能化改進(jìn)中,______是連接傳感器和執(zhí)行器的中間環(huán)節(jié),______則是整個(gè)系統(tǒng)的決策中心。
9.專用設(shè)備的智能化改進(jìn)需要考慮______、______和______等多方面因素。
10.數(shù)據(jù)可視化工具中,______擅長處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),______則更適合探索性數(shù)據(jù)分析。
四、判斷題(本題共10小題,每題1分,共10分,正確的請?jiān)诖痤}括號中畫√,錯誤的畫×)
1.數(shù)據(jù)分析中,標(biāo)準(zhǔn)差越大,說明數(shù)據(jù)的分布越集中。()
2.機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)不需要使用標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。()
3.在智能化改進(jìn)中,增加傳感器數(shù)量一定能提高系統(tǒng)的智能化水平。()
4.數(shù)據(jù)預(yù)處理是數(shù)據(jù)分析中一個(gè)可以省略的步驟。()
5.深度學(xué)習(xí)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法復(fù)雜。()
6.在評估分類模型性能時(shí),準(zhǔn)確率是唯一重要的指標(biāo)。()
7.PLC(可編程邏輯控制器)在智能化改進(jìn)中主要用于數(shù)據(jù)存儲。()
8.專用設(shè)備的智能化改進(jìn)只需要關(guān)注設(shè)備的性能提升。()
9.數(shù)據(jù)可視化只是數(shù)據(jù)分析的一個(gè)輔助工具,其結(jié)果不影響數(shù)據(jù)分析的最終結(jié)論。()
10.在智能化改進(jìn)過程中,模型的部署和監(jiān)控是一次性工作,不需要持續(xù)優(yōu)化。()
五、主觀題(本題共4小題,每題10分,共40分)
1.請簡述在專用設(shè)備數(shù)據(jù)分析中,如何利用數(shù)據(jù)預(yù)處理提高數(shù)據(jù)質(zhì)量,并列舉至少三種預(yù)處理方法。
2.描述智能化改進(jìn)中,如何選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,并說明在分類問題和回歸問題中,分別推薦哪些算法。
3.在智能化專用設(shè)備中,數(shù)據(jù)可視化起到了什么作用?請給出至少三種數(shù)據(jù)可視化工具,并簡述它們的特點(diǎn)。
4.請?jiān)敿?xì)說明在專用設(shè)備智能化改進(jìn)過程中,如何評估和優(yōu)化模型的性能,以及這一過程的重要性。
標(biāo)準(zhǔn)答案
一、單項(xiàng)選擇題
1.A
2.D
3.D
4.C
5.D
6.A
7.B
8.C
9.A
10.B
11.A
12.A
13.C
14.A
15.B
16.D
17.A
18.A
19.D
20.D
二、多選題
1.ABC
2.ABCD
3.ABC
4.ABCD
5.ABD
6.ABCD
7.ABC
8.ABCD
9.ABCD
10.BD
11.ABCD
12.AD
13.ABC
14.ABCD
15.BD
16.BD
17.ABD
18.AD
19.CD
20.ABCD
三、填空題
1.平均值中位數(shù)
2.學(xué)習(xí)模型優(yōu)化
3.數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析
4.決策樹線性回歸
5.數(shù)據(jù)清洗填充缺失值
6.CNNRNNLSTM
7.準(zhǔn)確率召回率F1分?jǐn)?shù)
8.控制器PLC
9.性能成本可靠性
10.TableauPowerBI
四、判斷題
1.×
2.×
3.×
4.×
5.√
6.×
7.×
8.×
9.×
10.×
五、主觀題(參考)
1.數(shù)據(jù)預(yù)處理通過去除噪聲、處理缺失值、特征選擇等方
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