山东大学人工智能复习参考(2017春)(带答案)
人工智能复习试题和答案及解析

一、单选题1. 人工智能的目的是让机器能够(D ),以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有( C )。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的(C)不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是()。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有(D )。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是(D )。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是(C )的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指(A )知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是( B )。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的( A )领域作出了贡献。
人工智能复习题和答案

一、单项选择题1. 人工智能的目的是让机器能够〔D 〕,以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 以下关于人工智能的表达不正确的有〔 C 〕。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术开展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开场的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的开展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的〔C〕不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进展分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 以下不是知识表示法的是〔〕。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规那么表示法5. 关于“与/或〞图表示知识的表达,错误的有〔D 〕。
A. 用“与/或〞图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或〞图表示知识时一定同时有“与节点〞和“或节点〞。
C. “与/或〞图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或〞图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,以下语言属于人工智能语言的是〔D 〕。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是〔C 〕的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指〔A 〕知识。
A. 可以准确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 以下关于不准确推理过程的表达错误的选项是〔 B 〕。
A. 不准确推理过程是从不确定的事实出发B. 不准确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不准确推理过程是运用不确定的知识D. 不准确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的〔 A 〕领域作出了奉献。
人工智能复习试题和答案及解析

一、单选题1. 人工智能的目的是让机器能够( D ),以实现某些脑力劳动的机械化。
A. 具有完全的智能B. 和人脑一样考虑问题C. 完全代替人D. 模拟、延伸和扩展人的智能2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有( C )。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的( C)不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是()。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有( D )。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是( D )。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是( C )的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指(A )知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是( B )。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的( A )领域作出了贡献。
人工智能复习试题和答案及解析

一、单选题1。
人工智能的目的是让机器能够( D ),以实现某些脑力劳动的机械化。
A。
具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题C。
完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能2。
下列关于人工智能的叙述不正确的有( C ) .A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B。
人工智能是科学技术发展的趋势.C。
因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D。
人工智能有力地促进了社会的发展。
3。
自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的( C)不是它要实现的目标。
A。
理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C。
欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4。
下列不是知识表示法的是().A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5。
关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有( D )。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B。
“与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D。
能用“与/或"图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6。
一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是( D )。
A. VJ B。
C# C。
Foxpro D. LISP7。
专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是( C )的过程。
A. 思考 B。
回溯 C。
推理 D。
递归8. 确定性知识是指(A )知识。
A。
可以精确表示的 B。
正确的C. 在大学中学到的知识 D。
能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是( B )。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B。
不精确推理过程最终能够推出确定的结论C。
不精确推理过程是运用不确定的知识D。
不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的( A )领域作出了贡献.A. 机器证明B. 模式识别C. 人工神经网络 D。
人工智能题库+参考答案

人工智能题库+参考答案 一、多选题(共100题,每题1分,共100分) 1.目标检测存在的挑战有() A、光照 B、多尺度 C、重叠 D、遮挡 正确答案:ABCD 2.以下哪些是属于人工智能研究领域() A、专家系统 B、机器人 C、图像识别 D、语言识别 正确答案:ABCD 3.前馈神经网络由()、()、()构成? A、隐藏层 B、输入层 C、输出层 D、中间层 正确答案:ABC 4.下列有关python自定义函数返回值的说法, 错误的是 A、不允许返回空值 B、只允许有一个返回值 C、允许返回空值 D、允许有多个返回值 正确答案:AB 5.下列陈述中哪些是描述强AI(通用AI)的正确答案? A、指的是一种机器,具有将智能应用于任何问题的能力 B、是经过适当编程的具有正确输入和输出的计算机,因此有与人类同样判断力的头脑 C、指的是一种机器,仅针对一个具体问题 D、其定义为无知觉的计算机智能,或专注于一个狭窄任务的AI 正确答案:AB 6.语音识别解决的是计算机“听得见”的问题,而语义识别解决的是 “听得懂”的问题,下列属于典型公司的有()。 A、智能360 B、出门问问 C、科大讯飞 D、百度 正确答案:ABCD 7.2021年人工智能技术趋势有()。 A、深度学习理论迎来整合与突破 B、机器学习向集中式隐私保护方向演进 C、类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进 D、基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向 正确答案:ACD 8.对于FPGA描述正确的是() A、FPGA内部是一种与或阵列结构。 B、FPGA是现场可编程门阵列的简称。 C、FPGA在断电后信息不会丢失。 D、FPGA属于高密度可编程逻辑器件。 正确答案:BD 9.降维的重要特征提取技术() A、PCA B、KPCA C、ICA D、AA 正确答案:ABC 10.关于归一化描述正确的是 A、归一化可以预防过拟合 B、归一化没有实质作用 C、归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间 D、归一化是一种激活函数 正确答案:AC 11.计算机视觉的典型应用场景包括:()。 A、目标检测 B、图像分类 C、图像分割 正确答案:ABC 12.调度智能化的最终目标是建立一个基于广域同步信息的网络保护和紧急控制一体化的新理论与新技术,协调电力系统()等具有多道安全防线的综合防御体系 A、解列控制系统 B、区域稳定控制系统 C、紧急控制系统 D、元件保护和控制 正确答案:ABCD 13.广义不确定性可分为() A、不完全性 B、粗糙性 C、模糊性 D、时变性 正确答案:AC 14.自然语言处理的应用产品主要涉及以下() A、语义理解 B、机器翻译 C、语音识别 D、语音合成 正确答案:ABCD 15.下列属于“统计学习”的有() A、BP算法 B、支持向量机 C、一般的“核”方法习 D、决策树 正确答案:BC 16.以下哪项属于决策树分析的步骤() A、跑决策树分析 B、确定分析维度 C、修剪决策树 D、收集数据 正确答案:ABC 17.智能调度员信息收集时,要包括下列哪些内容? A、收令时间 B、设备信息 C、工作内容 D、操作票号 正确答案:ABCD 18.常见的聚类技术有() A、分层聚类 B、K平均值聚类 C、两步聚类 D、Konhonennetwork 正确答案:ABCD 19.以下属于优化器的是 A、Adam B、SGD C、Momentum D、lr 正确答案:ABC 20.人工智能特指使用机器代替人类实现()等功能,其本质是对人的意识和思想的信息过程的模拟 A、认知 B、决策 C、分析 D、识别 正确答案:ABCD 21.驱动深度学习的三驾马车是指?() A、大算力 B、大应用 C、大模型 D、大数据 正确答案:ACD 22.计算智能的主要研究领域包括()。 A、神经计算 B、进化计算 C、模糊计算 D、数字计算 正确答案:ABC 23.使用装有 Atlas300 (3000) 加速卡的服务器编译运行程序时需要检查哪些条件? A、完成 Atlas 驱动安装 B、已安装 CUD软件包 C、已安装 Cmake 编译工具 D、完成环境配置 正确答案:ACD 24.张量是TensorFlow的核心数据单位,在本质上是一个任意维的数组。可用的张量类型包括()。 A、稀疏张量 B、张量占位符 C、变量 D、常数 正确答案:ABCD 25.在系统工程的视角来看待各个项目和其中关键环节索要解决的问题,是需要 有系统思维来处理的,主要包括(),不能够一撮而就。 A、需求分析并完成概要设计(辨别真需求而不是想象中的需求) B、根据方案意见反馈进行系统详细设计(不考虑应用场景的规划设计最终都没法达到理想的技术应用效果) C、实现方案实施和效果评价(要先有冒烟的试用环节和效果评价, AI 技术是有用的工具但不是万能良药) D、交付运行并要跟踪问题(用户真心说好才是好,同时积累经验给下一个任务使用) 正确答案:ABCD 26.样本库应包括:()和()2部分。 A、样本管理 B、样本筛选 C、样本生成 D、样本标注 正确答案:AD 27.哪些技术是RCNN采用而FasterRCNN没有用?() A、SVM分类 B、使用SelectiveSearch输出候选框 C、使用MLP进行分类与回归预测 D、使用ROIpooling 正确答案:AB 28.能用来关机的命令有() A、halt B、shutdown C、logout D、init 正确答案:ABD 29.以下叙述中正确的是()。 A、一个C源程序可由一个或多个函数组成 B、一个C源程序必须包含一个main()函数 C、C源程序的基本组成单位是函数 D、在C源程序中,注释说明只能位于一条语句的最后 正确答案:ABC 30.在数据清理中,下面哪个属于处理缺失值的方法? A、成对删除 B、变量删除 C、估算 D、整例删除 正确答案:ABCD 31.下列关于极大似然估计(MaximumLikelihoodEstimate,MLE),说法正确的是? A、MLE总是存在 B、MLE可能并不存在 C、如果MLE存在,那么它的解一定是唯一的 D、如果MLE存在,那么它的解可能不是唯一的 正确答案:BD 32.关于SVM,以下描述正确的是() A、支持向量机复杂度主要与支持向量的数目有关 B、支持向量机训练完成后,大部分的训练样本都不需保留,最终模型仅与支持向量有关 C、SVM中划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的,对未见 示例的泛化能力最强. D、“异或”问题可能会导致空间中样本线性不可分 正确答案:ABCD 33.正则化是传统机器学习中重要且有效的减少 泛化误差的技术,以下技术属于正则化技术 的是: A、L1 正则化 B、L2 正则化 C、Dropout D、动量优化器 正确答案:ABC 34.以下对正态分布的说法正确的是() A、距离μ越进的值概率越大 B、距离μ越远的值概率越大 C、σ越小分布越集中在μ附近 D、σ越大分布越集中 正确答案:AC 35.参数学习过程中若采用梯度下降法,梯度为负:()W,梯度为正:()W A、取反 B、减小 C、取整 D、增加 正确答案:BD 36.在深度学习任务中,遇到数据不平衡问题 时,我们可以用以下哪些方法进行解诀? A、随机过采样 B、批量删除 C、合成采样 D、随机欠采样 正确答案:ACD 37.下列关于AlexNet的说法正确的是() A、更深的网络结构,5层卷积+3层全连接 B、使用ReLU激活函数替代Sigmoid C、使用Dropout抑制过拟合 D、使用数据增广方法,图像翻转、裁剪、颜色变化等 正确答案:ABCD 38.相关与线性关系,下列说法正确的是? A、相关一定是线性关系,不可能是非线性关系。 B、相关时若有相关系数r为0,说明两个变量之间不存在线性关系,仍可能存在非线性关系。 C、相关系数为0是两个变量独立的必要不充分条件。 D、相关不一定是线性关系,可能是非线性关系。 正确答案:BCD 39.下列关于随机变量X和Y的说法正确的是()。 A、若X与Y相关,则X与Y不相互独立 B、若E(XY) =E(X)E(Y),则X与Y相互独立 C、若f(x,y)=fX(x)fY(y),则X与Y不相关 D、若X与Y相互独立,则X与Y不相关 正确答案:ACD 40.机器学习中评价指标有哪些() A、Accuracy B、Precision C、Recall D、Iou 正确答案:ABC 41.以下属于图像分类技术应用的场景的有:() A、医学领域图像识别 B、人脸识别 C、交通场景识别 D、相册自动分类 E、图像检索 正确答案:ABCDE 42.关于连接主义,描述正确的是 A、基础理论是神经网络 B、又称为仿生学派 C、深度学习属于连接主义 D、产生在20实际50年代 正确答案:ABCD 43.根据整数和实数,可以将数值变量分为()。 A、连续数值变量 B、顺序变量 C、顺序数值变量 D、名词性变量 E、离散数值变量 正确答案:AE 44.机器学习标准分为()、集成学习、深度学习和强化学习等不同类型的模型、训练数据、知识库、表达和评价 A、半监督学习 B、规范监督学习 C、神经网络学习 D、无监督学习 正确答案:ABD 45.半监督学习可以进一步划分为() A、纯半监督学习 B、直推学习
人工智能试题库(附参考答案)

人工智能试题库(附参考答案)一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.数据挖掘技术主要有分类、估计、()、关联分析和预报。
A、假设B、回归C、统计D、聚类正确答案:D2.深度学习可以用在下列哪些NLP任务中?A、情感分析B、问答系统C、机器翻译D、所有选项正确答案:D3.关于Python和Numpy的切片,以下说法正确的是()A、python对列表的切片得到的是列表的副本,numpy数组切片得到的是指向相同缓冲区的视图B、numpy数组切片得到的是数组的副本,python对列表的切片得到的是指向相同缓冲区的视图C、python对列表的切片和numpy数组切片得到的都是指向相同缓冲区的视图D、python对列表的切片和numpy数组切片得到的都是原对象的副本正确答案:A4.当在内存网络中获得某个内存空间时,通常选择读取矢量形式数据而不是标量,这里需要的哪种类型的寻址来完成A、基于位置的寻址B、基于内容的寻址C、都可以D、都不行正确答案:B5.随着卷积层数的增加,下面描述正确的是:①.在一定层数范围内,效果越来越好②.能够抽取的特征更加复杂③.层数越多越容易发生梯度消失A、②③B、①②③C、①②D、①③正确答案:B6.模型有效的基本条件是能够()已知的样本A、结合B、聚集C、拟合D、联合正确答案:C7.不属于深度学习模型的选项是?A、朴素贝叶斯B、深度残差网络C、卷积神经网络 CNND、循环神经网络 RNN正确答案:A8.ONE-HOT-ENCODING 可用于什么特征处理A、类别型特征B、有序性特征C、数值型特征D、字符串型特征正确答案:A9.衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为()A、损失函数B、激活函数C、无参数函数D、矩阵拼接函数正确答案:A10.生成式方法是直接基于(___)的方法?A、生成式模型B、生成式数据C、生成式场景D、生成式学习正确答案:A11.以下哪类算法属于关联分析()。
人工智能__课后复习题答案

3
yBIT(猎犬,Y),即可以得到结果:猎犬是咬人的。
2.7 解答:题中的三条规则侧重点不同:R1 规则的重点在于我师的任务;R2 规则的重点在 于敌团的配置;R3 规则的重点在于我师的任务和敌团的配置同时满足。它们之间的关系为 R1 R2 R3。
所以根据冲突解决规则中的规模排序,可知首先应该选择规则 R3,系统执行才最有效。
ARE
MORTAL
ISA
ISA
动作 M 主体 A
动作 对象
ISA H
(2)
GS
ISA
F
g
CLOUD
HAS
LINING SILVER
ISA
动作 C 主体
ISA
动作 H 对象
ISA color
W
(3)
MANAGER
DEC
S ISA
belong
BRANCH
GS
MANAGERS
PARTICIPATE
ISA F
图书馆框架
A B …T
Z 工业技术
TB 一般工业技术 TD 矿业工程 …
自动化技术、 TP 计算机技术 TV
水利工程
书名 作者 ISBN 出版时间
出版社
2.11 解答: 在产生式系统中,随着产生式规则的数量的增加,系统设计者难以理解规则间的相互作
用,究其原因,在于每条规则的自含性使得知识表示的力度过于细微。因此要提高产生式系 统的可理解性,就应当按照软件工程的思想,通过对规则的适当划分,将规则组织诚易于管 理的功能模块。由于框架系统具有组织成块知识的良好特性,因此将两者进行有机结合,可 以为产生式系统的开发、调试和管理提供有益的帮助。
《人工智能》课后习题答案
人工智能复习题集及答案

人工智能复习题集及答案在此提供一份人工智能复习题集及答案,帮助大家巩固相关知识。
请注意,以下题目并非出自真实考试,仅供复习之用。
一、选择题(每题2分,共30分)1. 人工智能(AI)是指:A. 人类的智能表现B. 计算机的智能表现C. 机器具有的类似人类智能的能力D. 机器的高速计算能力2. 下列哪个不属于人工智能的应用领域?A. 自动驾驶B. 语音识别C. 股票交易D. 图像识别3. 以下哪个算法被认为是人工智能的"父亲"?A. 卷积神经网络(CNN)B. 决策树(Decision Tree)C. 逻辑回归(Logistic Regression)D. 感知机(Perceptron)4. 人工智能的发展受到计算能力和以下哪个因素的制约?A. 数据量B. 算法复杂度C. 硬件性能D. 领域专家5. 在机器学习中,监督学习是指:A. 给模型提供明确的输入和输出标签B. 让模型自行学习数据的模式C. 通过奖励和惩罚教导模型D. 在模型训练过程中提供实时反馈6. 以下哪个不是强化学习中的组成部分?A. 环境B. 代理(Agent)C. 奖励信号(Reward Signal)D. 训练数据7. 在自然语言处理中,词嵌入(Word Embedding)用于:A. 将文本转化为离散的词汇序列B. 将文本转化为连续向量表示C. 生成语法正确的句子D. 实现机器翻译功能8. AlphaGo是一款成功击败人类围棋大师的人工智能程序,其核心技术是:A. 深度强化学习B. 迁移学习C. 遗传算法D. 逻辑推理9. 机器学习中的交叉验证是用来评估模型的:A. 泛化能力B. 训练速度C. 拟合程度D. 特征选择能力10. 在图像识别中,卷积神经网络(CNN)的核心操作是:A. 卷积B. 加法运算C. 乘法运算D. 激活函数二、填空题(每题2分,共20分)11. 人工智能的发展密切相关的一个领域是__________。
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山东大学人工智能复习参考(2017春)(带答案) 复习参考题2016秋 一、填空 1.构成产生式系统的基本元素有综合数据库、规则库、控制系统,控制策略按执行规则的方式分类,分为正向、逆向、双向三类。
2.归结过程中控制策略的作用是给出控制策略,以使仅对选择合适的子句间方可做归结,避免多余的、不必要的归结式出现或者说,少做些归结仍能导出空子句。常见的控制策略有线性归结策略、支持集策略、单元归结、输入归结。
3.公式G和公式的子句集并不等值,但它们在不可满足的意义下是一致的。 4.与或图的启发式搜索算法(AO*算法)的两个过程分别是图生成过程即扩展节点和计算耗散值的过程。
5.人工智能的研究途径主要有两种不同的观点,一种观点称为符号主义,认为人类智能基本单元是符号。另一种观点称为连接主义(仿生主义),认为职能的基本单元是神经元。
6.集合{P(a, x, f (g(y)), P(z, f(z),f(u)))的mgu(最一般合一置换)为{z/a, f(x)/x, u/g(y)}。
7.语义网络是对知识的有向图表示方法,一个最简单的语义网络是一个形如节点 1、弧、节点 2的三元组,语义网络可以描述事物间多种复杂的语义关系、常用ISA、AKO弧表示节点间具有类属的分类关系。语义网络下的推理是通过继承和匹配实现的。
8.当前人工智能研究的热点之一就是机器学习。常见的机器学习方法可分为连接学习、归纳学习、分析学习和遗传算法与分类器系统等。一个机器学习系统应有环境、知识库、学习环节和执行环节四个基本部分组成。
9.常用的知识表示法有逻辑表示法、产生式规则表示法、语义网络表示法、框架理论表示法、过程表示法等。
10.有两个A*算法A1和A2,若A1比A2有较多的启发信息,则 h1(n)>h2(n)。
11.关于A算法与A*算法,若规定h(n)≥0,并且定义启发函数:f*(n)=g*(n)+h*(n) 表示初始状态S0经点n到目标状态Sg最优路径的费用。其中g*(n)为S0到n的最小费用, h*(n)为到Sg的实际最小费用。若令 h(n)≡0,则A算法相当于宽度优先搜索,因为上一层节点的搜索费用一般比下一层的小。若g(n)≡h(n)≡0则相当于随机算法。若g(n)≡0,则相当于最佳优先算法。特别是当要求h(n)≤h*(n) 就称这种A算法为A*算法。 12.群智能是指无智能或简单智能的主体通过任何形式的聚集协同而表现出智能行为的特性。群智能潜在的两大特点是可行性和分布式。其典型算法有蚁群算法(蚂蚁觅食)和粒子群算法(蜂群或鸟群觅食)。已有的群智能理论的研究和应用证明群智能方法是一种能够有效解决大多数优化问题的新方法。
13、蚁群算法是模拟自然界中蚂蚁寻找从巢穴到食物的最佳路径的行为而设计的,蚂蚁在遇到食物返回的路上会分泌信息素,信息素会随着时间慢慢挥发,且关键路径上的信息素相对浓度高,蚁群算法已被广泛应用于许多优化问题中,其中有聚类问题、路由算法设计、图着色、车辆调度、机器人路径规划。
14、粒子群优化算法是模拟鸟群或蜂群的觅食行为而设计的,其基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解。粒子群优化算法的应用领域有广泛应用于各类优化问题上、在军事领域中的应用、对巡航导弹的飞行高度进行优化、车辆路径问题的应用、邮政投递、火车及汽车的调度、港口装卸集装箱。
15、遗传算法是以达尔文的自然选择学说为基础发展起来的。遗传算法的三种基本操作是复制、交叉、变异;在遗传算法中,衡量个体优劣的尺度是适应度,它决定某些个体是繁殖或是消亡,同时也是驱动遗传算法的动力。
16、蚁群算法是模拟自然界中蚂蚁寻找从巢穴到食物的最佳路径的行为而设计的,依据蚁群算法的基本原理,蚁群算法中的行为因子有觅食规则、移动规则、避障规则、信息素规则、范围、环境等。
17、近年有学着提出的人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm-AFSA)是模仿自然界中鱼群的行为而提出来的解决问题的算法,从模拟鱼群的聚集行为、觅食行为、跟随行为和移动行为等方面来模拟自然界中的鱼群行为。
18、遗传算法将“优胜劣汰,适者生存”的生物进化原理引入优化参数形成的编码串群体中,按所选择的适应度函数并通过遗传中的复制、交叉及变异对个体进行筛选,适应度高的个体被保留下来,组成新的群体,新的群体既继承了上一代的信息,又优于上一代。
19、决策树是一种知识概念表示方法,能表示与或规则;是一种归纳/实例/有师/监督/图形。而人工神经网络(ANNs)是非图形符号表示法/函数表示法 /一种普遍且实用的表示法,又是一种函数表示法;即从大量的数据中学习值 为实数、离散值或向量的函数。人工神经网络对于训练数据中的“错误”数据的健壮性。 人工神经网络的训练学习过程中有一个称为“学习速率η”的常数,η取值过大会引起漂移,η取值过小会收敛速度太慢,学习效率不高。
20、多层神经网络的学习过程中有一种是反向传播算法(Back Propagation-BP),其基本思想是利用输出单元的误差再计算上一层单元的误差,以次向上传播,以次向上传播,俗称反向传播。又称逆推学习算法算法。利用输出单元的误差 再计算上一层单元的误差,又称逆推学习算法(简称 BP 算法)。 21、归纳学习需要的预先假定,称为归纳偏置,归纳学习算法隐含了归纳偏置,候选消除算法的归纳偏置是目标概念可以在假设空间找到-所以又称限定偏置。ID3是一种典型的决策树学习方法,ID3的归纳偏置有两点,分别是贪婪算法/从根向下推断决策树/搜索完整的假设空间,优先选择较小的树。Find-S算法(寻找极大特殊假设)使用一般到特殊序,在偏序结构的一个分支上执行一般到特殊搜索,寻找一个与样例一致的最特殊假设。
22、自然语言处理是研究用机器处理人类语言的理论和技术,又叫自然语言理解, 它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法, 自然语言处理研究面临的两大困难是歧义和病构,其中歧义分为音歧义、分词歧义、短语歧义、词义歧义、语用歧义四个方面。
23. 在证据理论(Evident Theory)中引入了信任函数(BeL),它满足了概率论弱公理。在概率论中,当先验概率很难获得,但又要被迫给出时,用证据理论能区分不确定性和不知道的差别。因而它比概率论更适合于专家系统推理方法。概率论是证据理论的一个特例,有时也称证据理论为广义概率论。
24、贝叶斯网就是一个在弧的连接关系上加入连接强度的因果关系网络。有两个部分组成,其一是DAG,即:有向无环图;其二是CPT,即:条件概率表。贝叶斯网络通常使用三种推理是因果推理,诊断推理,辩解推理。
25、在确定性推理模型中可信度因子CF(h,e) 知识静态强度取值范围为[-1,+1];主观Bayes方法中规定规则的静态强度LS,LN的值应[0,∞)。
二、 证明 1、设公理集: (x)(R(x)L(x)),(x)(D(x)~L(x)),(x)(D(x)I(x)) 求证: (x)(I(x)~R(x)) ( 给出归结步骤并画出归结树) 2、将下式化为Skolem标准形: ~(x)(y)P(a, x, y) →(x)(~(y)Q(y, b)→R(x)) 第一步,消去→号,得: ~ ~((x)(y)P(a, x, y)) ∨(x) (~~(y)Q(y, b)∨R(x)) 第二步,~深入到量词内部,得: (x)(y)P(a, x, y) ∨(x) ((y)Q(y, b)∨R(x)) 第三步,变元易名,得 (x)(y)P(a, x, y)∨(u)(v)(Q(v,b)∨R(u)) 第四步,存在量词左移,直至所有的量词移到前面,得: (x)(y)(u)(v)(P(a,x,y)∨Q(v,b)∨R(u)) 由此得到前述范式 (x)(y)(u)(v)(P(a,x,y)∨Q(v,b)∨R(u)) 第五步,消去“”(存在量词),略去“”全称量词 消去(y),因为它左边只有(x),所以使用x的函数f(x)代替之,这样得到: (x)(u)(v)(P(a,x,f(x))∨Q(v,b)∨R(u)) 消去(u),同理使用g(x)代替之,这样得到: (x)(v)(P(a,x,f(x))∨Q(v,b)∨R(g(x)) 则,略去全称变量,原式的Skolem标准形为: P(a, x, f(x)) ∨Q(v, b)∨R(g(x))
3、用归结法证明:BAAA321 即B是A1、A2、A3的有效结论。
))()()(())()()(()))(),()(()()()(()))(),()(())()()(((321xUxVxBxUxQxAyUyxWyxUxPxAyVyxWyxQxPxA
A1 的子句:S1=﹁P(x)∨Q(x)∨W(x,f(x)) S2=﹁P(x)∨Q(x)∨V(f(x)) A2 的子句:S3=P(a), s4=U(a), s5=﹁W(a,y) ∨U(y) A3 的子句:s6=﹁Q(x)∨﹁U(x) ﹁B 的子句:S7=﹁V(x)∨﹁U(x) 归结过程: S1 和 S3 归结 Q(a)∨W(a,f(a)) 定义为子句 s8 S2 和 S3 归结 Q(a)∨V(f(a)) 定义为子句 s9 S4 和 S6 归结 ﹁Q(a) 定义为子句 s10 S9 和 S10 归结 V(f(a)) 定义为子句 s11 S8 和 S10 归结 W(a,f(a)) 定义为子句 s12 S5 和 S12 归结 U(f(a)) 定义为子句 s13 S7 和 S13 归结 ﹁V(f(a)) 定义为子句 s14 S11 和 S14 归结 空