2025年神经符号推理不确定性量化测试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术用于评估神经符号推理的不确定性量化？

A.梯度下降法

B.重要性采样

C.模型集成

D.贝叶斯神经网络

答案：D

解析：贝叶斯神经网络通过引入不确定性量化，能够评估神经符号推理的不确定性，参考《不确定性量化白皮书》2025版第3.2节。

2.在神经符号推理中，以下哪种方法可以用于提高模型的泛化能力？

A.数据增强

B.模型正则化

C.增量学习

D.模型并行

答案：B

解析：模型正则化通过限制模型复杂度，可以有效防止过拟合，提高神经符号推理的泛化能力，参考《神经符号推理