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2025年边缘AI数据预处理优化考题（含答案与解析）-中级卷.docx

AI人工智能

机器学习

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2025 年边缘 AI 数据预处理优化考题（含答

案与解析）

一、单选题（共 15 题）

1. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以有效减少模型训练所需的数据量？

A. 数据降维

B. 数据增强

C. 数据清洗

D. 数据去重

答案：D

解析：数据去重是边缘 AI 数据预处理中的一种方法，通过去除重复的数据样本，可以有效

减少模型训练所需的数据量，从而提高训练效率。参考《边缘 AI 数据预处理最佳实践》2025

版 3.2 节。

2. 在边缘 AI 场景中，以下哪种技术可以有效地解决模型在低功耗设备上的运行问题？

A. 模型量化

B. 模型剪枝

C. 模型压缩

D. 模型并行

答案：A

解析：模型量化通过将模型参数从高精度转换为低精度，可以显著降低模型的存储和计算需

求，从而在低功耗设备上实现高效运行。参考《边缘 AI 模型优化技术指南》2025 版 4.1 节。

3. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以提高模型的泛化能力？

A. 特征选择

B. 特征提取

C. 特征工程

D. 特征归一化

答案：C

解析：特征工程通过对原始数据进行转换和组合，可以提取出更有意义的信息，从而提高模

型的泛化能力。参考《边缘 AI 特征工程指南》2025 版 5.3 节。

4. 在边缘 AI 场景中，以下哪种技术可以有效地提高模型的推理速度？

A. 模型剪枝

B. 模型量化

C. 模型压缩

D. 模型并行

答案：B

解析：模型量化通过将模型参数从高精度转换为低精度，可以显著降低模型的计算复杂度，

从而提高模型的推理速度。参考《边缘 AI 模型优化技术指南》2025 版 4.2 节。

5. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以减少模型训练过程中的过拟合现象？

A. 数据增强

B. 正则化

C. 早停法

D. 数据清洗

答案：B

解析：正则化是一种防止模型过拟合的技术，通过在损失函数中添加正则项，可以限制模型

复杂度，从而减少过拟合现象。参考《边缘 AI 模型优化技术指南》2025 版 4.3 节。

6. 在边缘 AI 场景中，以下哪种技术可以有效地提高模型的鲁棒性？

A. 数据增强

B. 模型剪枝

C. 模型压缩

D. 模型并行

答案：A

解析：数据增强通过对原始数据进行变换，可以增加模型的训练样本多样性，从而提高模型

的鲁棒性。参考《边缘 AI 数据预处理最佳实践》2025 版 3.4 节。

7. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以有效地处理不平衡数据集？

A. 数据增强

B. 数据采样

C. 数据清洗

D. 数据归一化

答案：B

解析：数据采样是一种处理不平衡数据集的方法，通过从多数类或少数类中抽取样本，可以

平衡数据集的类别分布，从而提高模型的性能。参考《边缘 AI 数据预处理最佳实践》2025

版 3.5 节。

8. 在边缘 AI 场景中，以下哪种技术可以有效地提高模型的准确率？

A. 模型剪枝

B. 模型量化

C. 模型压缩

D. 模型并行

答案：A

解析：模型剪枝通过去除模型中不重要的连接和神经元，可以降低模型的复杂度，从而提高

模型的准确率。参考《边缘 AI 模型优化技术指南》2025 版 4.4 节。

9. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以有效地处理缺失数据？

A. 数据插补

B. 数据清洗

C. 数据增强

D. 数据归一化

答案：A

解析：数据插补是一种处理缺失数据的方法，通过估计缺失值，可以填补数据集中的空缺，

从而提高模型的训练效果。参考《边缘 AI 数据预处理最佳实践》2025 版 3.6 节。

10. 在边缘 AI 场景中，以下哪种技术可以有效地提高模型的泛化能力？

A. 模型剪枝

B. 模型量化

C. 模型压缩

D. 模型并行

答案：C

解析：模型压缩通过减少模型的参数数量，可以降低模型的复杂度，从而提高模型的泛化能

力。参考《边缘 AI 模型优化技术指南》2025 版 4.5 节。

11. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以有效地处理异常值？

A. 数据清洗

B. 数据插补

C. 数据增强

D. 数据归一化

答案：A

解析：数据清洗是一种处理异常值的方法，通过识别和去除数据集中的异常值，可以避免异

常值对模型训练的影响。参考《边缘 AI 数据预处理最佳实践》2025 版 3.7 节。

12. 在边缘 AI 场景中，以下哪种技术可以有效地提高模型的推理速度？

A. 模型剪枝

B. 模型量化

C. 模型压缩

D. 模型并行

答案：B

解析：模型量化通过将模型参数从高精度转换为低精度，可以显著降低模型的计算复杂度，

从而提高模型的推理速度。参考《边缘 AI 模型优化技术指南》2025 版 4.6 节。

13. 在边缘 AI 数据预处理中，以下哪种方法可以有效地处理噪声数据？

A. 数据清洗

B. 数据插补

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