信息融合试题及答案

信息融合试题及答案

一、单项选择题（共30题，每题1分）（下列每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的）

1.信息融合的核心目标是（）A.增加信息数量B.提高信息可靠性和准确性C.减少信息处理时间D.简化信息表达形式

2.在信息融合的层次结构中，直接对原始数据进行预处理和关联的是（）A.数据层融合B.特征层融合C.决策层融合D.应用层融合

3.以下不属于信息源分类依据的是（）A.信息类型（如文本、图像、传感器数据）B.信息获取方式（如主动探测、被动接收）C.信息来源数量（单源/多源）D.信息传输介质（有线/无线）

4.信息融合中，“数据关联”的主要作用是（）A.提取数据的关键特征B.确定不同信息源数据之间的对应关系C.对数据进行格式转换D.消除数据噪声

5.贝叶斯估计属于信息融合中的（）第1页共13页A.数据层融合方法B.特征层融合方法C.决策层融合方法D.基于知识的融合方法

6.多传感器信息的“互补性”指的是（）A.不同传感器提供不同维度的信息B.传感器数量越多，融合效果越好C.信息可以相互验证，提高可信度D.信息在时间上的连续性

7.卡尔曼滤波算法适用于（）场景的信息融合A.静态环境下的多传感器数据融合B.动态系统的实时状态估计C.高维特征数据的非线性融合D.结构化数据的批量处理

8.信息冲突处理中，“折扣因子法”的核心思想是（）A.直接忽略冲突信息B.降低冲突信息的权重C.对信息源进行惩罚性处理D.重新设计信息融合算法

9.以下属于决策层融合的典型方法是（）A.小波变换融合B.D-S证据理论C.加权平均法D.主成分分析法

10.信息融合系统中，“故障检测”的主要目的是（）第2页共13页A.识别信息源是否失效或异常B.提高信息处理速度C.优化信息传输路径D.增强数据存储能力

11.在目标识别任务中，先通过图像传感器提取目标轮廓特征，再通过雷达传感器获取目标速度特征，综合决策目标类型，这种融合方式属于（）A.数据层融合B.特征层融合C.决策层融合D.特征-数据混合融合

12.信息熵用于衡量信息的（）A.相关性B.不确定性C.冗余度D.传输效率

13.多源信息中，“冗余信息”的作用是（）A.降低系统容错性B.提高信息可靠性C.增加数据处理复杂度D.减少信息获取成本

14.以下不属于信息融合技术应用场景的是（）A.自动驾驶中的环境感知B.医疗影像的多模态诊断C.智能电网的负荷预测第3页共13页D.数据加密与解密

15.“证据理论”（D-S理论）中，基本概率分配函数（BPAF）的取值范围是（）A.[0,1]B.-∞,+∞C.[0,1]且所有BPAF之和≤1D.[0,1]且所有BPAF之和=

116.信息融合系统的“实时性”要求主要取决于（）A.信息源的数量B.融合算法的复杂度和硬件处理能力C.数据存储容量D.传感器的精度

17.在多传感器数据配准中，“时间配准”的目的是（）A.使不同传感器数据的时间戳对齐B.消除传感器测量误差C.提取数据的共同特征D.确定数据的空间位置关系

18.基于神经网络的融合方法属于（）A.数据层融合B.特征层融合C.决策层融合D.基于学习的融合方法

19.信息融合系统中，“状态估计”指的是（）A.对信息源状态的判断B.对融合系统运行状态的监控第4页共13页C.对未知对象或环境状态的推断D.对数据质量的评估

20.以下关于“多传感器信息融合”与“单一传感器信息处理”的说法，错误的是（）A.融合系统的可靠性通常高于单一传感器B.融合系统能提供更全面的信息C.融合系统的复杂度低于单一传感器D.融合系统对信息源的容错性更强

21.信息融合中的“关联矩阵”主要用于（）A.计算信息源的可信度B.确定不同信息源数据的匹配关系C.优化融合算法的参数D.评估融合结果的精度

22.“卡尔曼滤波”的核心优势在于（）A.处理非线性数据能力强B.适用于实时动态系统状态估计C.对初始状态不敏感D.计算复杂度低

23.信息融合中，“鲁棒性”指的是系统（）A.快速处理大量数据的能力B.在噪声或干扰下保持性能的能力C.适应新信息源的能力D.存储历史数据的能力

24.以下属于数据层融合的典型应用是（）A.多传感器目标位置综合定位第5页共13页B.图像与文本特征的联合分类C.基于多个决策结果的最终判决D.原始图像数据的降噪与增强

25.“证据冲突”指的是（）A.信息源之间的通信故障B.不同信息源数据在内容上的矛盾C.融合算法本身存在的缺陷D.数据传输过程中的延迟

26.在信息融合中，“特征选择”的目的是（）A.提取最能反映目标特性的关键特征B.消除特征间的相关性C.降低特征维度，减少计算量D.以上都是

27.基于贝叶斯网络的融合方法适用于（）场景A.信息源概率关系明确的不确定推理B.高维非线性数据融合C.实时动态系统状态估计D.结构化数据的批量处理

28.信息融合系统的“精度评估”指标不包括（）A.均方根误差（RMSE）B.准确率（Accuracy）C.数据吞吐量（Throughput）D.正确识别率（Correct RecognitionRate）

29.多源信息中，“空间配准”的主要任务是（）A.使不同传感器数据的坐标系统一第6页共13页B.消除时间同步误差C.提取数据的特征向量D.确定数据的因果关系

30.信息融合技术在智能安防中的核心应用是（）A.单一摄像头的视频监控B.多摄像头视频数据综合分析（如行为识别、异常检测）C.安防设备的远程控制D.视频数据的存储与备份

二、多项选择题（共20题，每题2分）（下列每题给出的四个选项中，有多项是符合题目要求的，多选、少选、错选均不得分）

1.信息融合的基本流程包括（）A.信息获取与预处理B.数据关联与配准C.特征提取与融合D.决策输出与反馈

2.信息源的“质量指标”通常包括（）A.准确性B.可靠性C.时效性D.冗余度

3.常见的特征层融合方法有（）A.主成分分析法（PCA）B.独立成分分析法（ICA）C.决策树分类第7页共13页D.特征向量加权融合

4.属于信息融合中的“不确定性处理”方法有（）A.贝叶斯估计B.D-S证据理论C.模糊逻辑D.卡尔曼滤波

5.信息冲突的常见来源包括（）A.传感器故障或失效B.环境干扰或噪声C.信息源对同一目标的描述差异D.数据配准错误

6.多传感器信息融合的优势有（）A.提高系统可靠性B.增强信息全面性C.降低对单一传感器的依赖D.改善系统容错性

7.适用于动态系统的信息融合算法有（）A.卡尔曼滤波B.粒子滤波C.小波变换D.神经网络

8.信息融合技术的主要应用领域包括（）A.智能交通（如自动驾驶、车流量预测）B.医疗诊断（如多模态医学影像分析）C.环境监测（如空气质量、水质多传感器监测）第8页共13页D.金融风控（如多源数据风险评估）

9.数据层融合的特点包括（）A.直接处理原始数据B.信息损失少C.计算复杂度高D.对传感器精度要求低

10.决策层融合的优势有（）A.对传感器硬件差异不敏感B.可融合不同类型的信息源C.实时性好，适合快速决策D.决策结果直观

11.信息融合系统的“性能指标”包括（）A.融合精度B.实时性C.鲁棒性D.复杂度

12.属于信息预处理的关键步骤有（）A.数据清洗（去噪声、填补缺失值）B.格式转换（统一数据格式）C.数据压缩（减少数据量）D.特征提取（提取关键数据特征）

13.基于知识的融合方法包括（）A.专家系统B.模糊规则推理C.基于案例的推理（CBR）第9页共13页D.D-S证据理论

14.信息冗余的类型包括（）A.空间冗余B.时间冗余C.信息重复D.相关信息

15.信息融合中的“数据关联”方法有（）A.最近邻法B.关联矩阵法C.聚类分析法D.卡尔曼滤波

16.粒子滤波适用于（）场景的融合A.非线性系统B.高维状态空间C.非高斯噪声环境D.线性动态系统

17.多传感器数据配准的内容包括（）A.时间配准B.空间配准C.格式配准D.特征配准

18.信息融合系统的“容错设计”策略有（）A.信息源故障检测与隔离B.多信息源交叉验证C.算法鲁棒性优化第10页共13页D.数据存储备份

19.决策层融合的常见方法有（）A.投票法B.加权平均法C.D-S证据理论D.贝叶斯网络

20.信息融合技术面临的挑战包括（）A.信息冲突处理B.高维数据处理C.实时性与精度的平衡D.多源信息可靠性评估

三、判断题（共20题，每题1分）（对的打“√”，错的打“×”）

1.信息融合就是将多个传感器的数据简单相加（）

2.数据层融合是信息融合的最高层次（）

3.信息融合可以完全消除信息中的噪声（）

4.卡尔曼滤波适用于线性动态系统的状态估计（）

5.D-S证据理论中，基本概率分配函数的和必须等于1（）

6.信息熵越大，信息的不确定性越高（）

7.特征层融合需要先对数据进行特征提取（）

8.多传感器信息的“互补性”是信息融合的核心前提之一（）

9.信息融合系统的实时性只取决于算法复杂度，与硬件无关（）

10.决策层融合可以融合不同类型的信息源（如图像与文本）（）

11.信息冲突处理是信息融合中的关键技术难题（）

12.小波变换属于数据层融合方法（）第11页共13页

13.信息冗余会增加融合系统的复杂度，应完全消除（）

14.贝叶斯估计中，先验概率可以主观设定（）

15.信息融合技术可应用于环境监测的多参数数据综合分析（）

16.数据配准是信息融合的第一步（）

17.鲁棒性是指系统在大量数据下的处理能力（）

18.基于知识的融合方法依赖专家经验或规则库（）

19.多传感器信息融合的精度一定高于单一传感器（）

20.信息融合的目标是提高信息的可用性和决策的可靠性（）

四、简答题（共2题，每题5分）

1.简述信息融合的主要层次结构及其特点

2.举例说明信息融合技术在智能交通中的具体应用场景参考答案

一、单项选择题B

2.A

3.D

4.B

5.A

6.A

7.B

8.B

9.B

10.AB

12.B

13.B

14.D

15.C

16.B

17.A

18.D

19.C

20.CB

22.B

23.B

24.D

25.B

26.D

27.A

28.C

29.A

30.B

二、多项选择题ABCD

2.ABC

3.ABD

4.ABC

5.ABCD

6.ABCD

7.AB

8.ABCD

9.ABC

10.ABDABCD

12.ABC

13.ABC

14.ABD

15.ABC

16.ABC

17.ABCD

18.ABC

19.ACD

20.ABCD

三、判断题×

2.×

3.×

4.√

5.×

6.√

7.√

8.√

9.×

10.√√

12.√

13.×

14.√

15.√

16.×

17.×

18.√

19.×

20.√第12页共13页

四、简答题

1.信息融合的主要层次结构及其特点信息融合的层次结构通常分为三级数据层融合直接处理原始数据，如传感器原始信号，特点是信息损失少、计算复杂度高，适用于同类型传感器数据融合特征层融合对原始数据提取特征后融合，如特征向量、图像特征，特点是降低数据量、抗干扰性强，适用于不同类型传感器特征融合决策层融合对各信息源决策结果融合，如分类标签、识别结果，特点是对传感器硬件差异不敏感、可融合异构信息，适用于实时快速决策

2.信息融合技术智能交通中的应用场景多传感器车辆状态监测融合摄像头（位置、颜色）、雷达（速度、距离）、激光雷达（三维轮廓）数据，综合判断车辆位置、速度及行驶状态，提升自动驾驶安全性交通流量预测融合实时路况数据、历史流量数据、天气数据，通过融合算法预测未来时段路网流量，优化交通信号控制异常事件检测融合摄像头视频流与毫米波雷达数据，识别车辆拥堵、事故及行人异常行为，及时推送预警信息（注文档总字数约2500字，试题覆盖信息融合核心概念、方法、应用及关键技术，答案简洁准确，符合学习与备考需求）第13页共13页。