人工智能总复习

人工智能复习

人工智能复习1.人工智能从能力的角度看，人工智能是指用人工的方法在机器上实现的智能。

从学科的角度看，人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统，使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。

2.人工智能的研究目标对智能行为有效解释的理论分析；解释人类智能；构造智能的人工制品3.人工智能研究中的三大学派：符号主义、联结主义和行为主义1)符号主义学：又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)或计算机学派(Computerism)，其原理主要为物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理。

认为人工智能源于数理逻辑。

2)联结主义：又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism)，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

认为人工智能源于仿生学，特别是人脑模型的研究。

3)行为主义：又称进化主义(Evolutionism)或控制论学派(Cyberneticsism)，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

认为人工智能源于控制论4.机器视觉是一门用计算机模拟或实现人类视觉功能的新兴学科。

主要研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力。

5.模式识别是让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。

6.衡量机器是否具有智能：图灵测试7.知识表示是对知识的描述，即用一些约定的符号把知识编码成一组可以被计算机接收，并便于系统使用的数据结构。

8.知识表示观是指人们对知识表示的看法。

主要有陈述性和过程性两种不同的知识表示观。

主要区别：陈述性知识表示观是以陈述式的方式把知识用一定数据结构表示出来，即把知识看成一种特殊的数据，使知识作为一种独立于程序的实体而存在；而过程性则把知识表示和知识运用结合起来。

9.推理是按照某种策略从已知事实出发利用知识去推出结论的过程。

10.智能系统的推理包括两个基本问题：推理的方法、推理的控制策略11.推理方法分类：按照推理的逻辑基础：演绎推理和归纳推理按照所用知识的确定性分：确定性推理和不确定性推理安装推理过程的单调性分：单调推理和非单调推理12.推理的控制策略包括：推理策略，主要解决推理方向，冲突消解；搜索策略，解决推理线路，推理效果，推理效率等问题。

人工智能-复习及作业-参考答案

F1θ=F2θ=…=Fnθ，
则称θ是F的一个合一。称F1 ,F2 ,…,Fn是可合一的。
例如，设有公式集F={P(x, y, f(y)), P(a, g(x), z)}，则
λ={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}
是它的一个合一。
一般情况下,一个公式集的合一不是惟一的。
21
Markov Decision Processes
作业
• 1、你对人工智能定义的理解？
• 2、解释什么是图灵测试？
• 3、简述人工智能的三大学派及其研究方法。
1
1.用5种搜索方法DFS、BFS、UCS、Greedy、
A*分别求解从A到E的搜索路径(访问过的节点
不再访问)
2
3
4
5
6
7
α-β剪枝
剪枝方法
MAX
(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大倒推值；
β剪枝
任何MIN节点n的β值小于或等于它先辈节点的α值，则n 以下的分枝可
停止搜索，并令节点n的倒推值为β。这种剪枝称为β剪枝。
8
α-β剪枝
3
3
3
≤2
12
8
2
2
14
5
2
9
2. 请用α-β剪枝算法进行剪枝，给出
根节点的数值
3
3
3
3
3
15
2
15
3
2
3
10
作业：用归结演绎推理的方法证明
下列问题
•
•
•
解：先定义谓词：
Poor(x) x是贫穷的
Smart(x) x是聪明的
Happy(x) x是快乐的

人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)

一、填空题(40分)1.人工智能的主要学派：(1)符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。

(2)连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要是为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

(3)行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知-动作型控制系统。

2.人工智能三个基本问题：知识获取、知识推理、知识利用。

3.常用的知识表示方法包括：状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。

4.机器学习分为：监督学习、无监督学习、强化学习。

5.遗传算法基本操作分为：选择、交叉和变异。

6.产生式系统的构成分为：规则库、综合数据库和推理机。

7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为：初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及目标状态集合(G)。

8.可信度方法中，不精确推理规则的一般形式为：IF E THEN H (CF(H,E))，其中(CF(H,E))是该规则的可信度，称为可信度因子或规则强度。

(1)当证据E的可信度CF(E)的取值范围与CF(H,E)相同，即-1 ≤ CF(E)≤ 1；(2)当证据以某种程度为真时，CF(E) > 0(3)当证据肯定为真时，CF(E) = 1(4)当证据以某种程度为假时，CF(E) < 0(5)当证据肯定为假时，CF(E) = -1(6)当证据一无所知时，CF(E) = 09.用产生式方法表示张和李是同学关系：（classmate，Zhang，Li）10.模糊集合表示，例如有一组数据：85,90,82,70,98，模糊集合表示为：11.自然语言理解过程的层次有：语音分析、句词分析、语义分析。

12.人工生命研究实例有：人工脑、计算机病毒、计算机进程、细胞自动机、人工核苷酸。

13.计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。

人工智能考试复习总结学习资料.doc

实用文档人工智能第一章1 、智能（ intelligence）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。

2 、人工智能（学科）人工智能研究者们认为：人工智能（学科）是计算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。

它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。

3 、人工智能（能力）人工智能（能力）是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，这些智能行为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、行动和问题求解等活动。

4 、人工智能：就是用人工的方法在机器上实现的智能，或者说，是人们使用机器模拟人类的智能。

5、人工智能的主要学派：符号主义：又称逻辑主义、心理学派或计算机学派，其原理主要为物理符号系统（即符号操作系统）假设和有限合理性原理。

代表人物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。

连接主义：又称仿生学派或生理学派，其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。

行为主义：又称进化主义或控制论学派，其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。

6 、人类认知活动具有不同的层次，它可以与计算机的层次相比较，见图思维策略计算机程序计算机语言初级信息处理生理过程计算机硬件人类计算机图：人类认知活动与计算机的比认知活动的最高层级是思维策略，中间一层是初级信息处理，最低层级是生理过程，即中枢神经系统、神经元和大脑的活动，与此相对应的是计算机程序、语言和硬件。

研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系，并用计算机程序来模拟人的思维策略水平，而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。

7 、人工智能研究目标为：1、更好的理解人类智能，通过编写程序来模仿和检验的关人类智能的理论。

2、创造有用和程序，该程序能够执行一般需要人类专家才能实现的任务。

一般来说，人工智能的研究目标又可分为近期研究目标和远期研究目标两种。

人工智能复习题(答案)

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）。

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“与结点”和“或结点”。

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(含答案)

人工智能复习题（含答案）1、以下属于计算机视觉的经典模型的有：（）。

A、VGGNetB、ResNetC、RNND、GoogleNet答案：ABD2、关于连接主义，描述正确的是（）A、基础理论是神经网络B、深度学习属于连接主义C、又称为仿生学派D、产生在20实际50年代答案：ABCD3、在自然语言处理任务中，首先需要考虑字、词如何在计算机中表示。

通常，有两种表示方式：()表示和()表示A、on-hotB、one-hotC、分布式D、集中式答案：BC4、人工智能研究的主要因素有（）。

A、计算能力B、算法C、数据D、天气答案：ABC5、决策树的生成是一个递归过程.在决策树基本算法中导致递归返回的情况包括（）A、当前属性集为空,无法划分B、当前结点包含的样本全属于同一类别,无需划分C、所有样本在所有属性上取值相同,无法划分D、当前结点包含的样本集合为空,不能划分答案：ABCD6、下列关于词袋模型说法正确的是（）。

A、词袋模型可以忽略每个词出现的顺序B、词袋模型不可以忽略每个词出现的顺序C、TensorFlow支持词袋模型D、词袋模型可以表出单词之间的前后关系答案：AC7、以下哪些网络结构具有反馈连接功能，即将前一层的输出和当前层自身作为输入（）A、循环神经网络B、卷积神经网络C、LSTM网络D、多层感知机答案：AC8、下列关于极大似然估计（Maximum Likelihood Estimate，MLE），说法正确的是A、MLE可能并不存在B、MLE总是存在C、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的D、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的答案：AC9、常用的损失函数有哪些（）。

A、均方差B、Sigmoid交叉熵C、Sofmax交叉熵D、Sparse交叉熵答案：ABCD10、赋范线性空间满足（）A、正定型B、不定性C、正齐次性D、次可加性答案：ACD11、关于卷积神经网络池化成层以下描述正确的是？A、经过池化的特征图像变小了B、池化操作采用扫描窗口实现C、池化层可以起到降维的作用D、常用的池化方法有最大池化和平均池化答案：ABCD12、下面哪项技巧可用于关键词归一化（keyword normalization），即把关键词转化为其基本形式？A、词形还原（Lemmtiztion）B、LevenshteinC、词干提取（Stemming）D、探测法（Sounex）答案：AC13、数据不平衡问题由于数据分布不平衡造成的，解决方法如下（）A、对小样本加噪声采样B、对大样本进行下采样C、进行特殊的加权D、采用对不平衡数据集不敏感的算法答案：ABCD14、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答案：ABCD15、关于缺失值处理，说法正确的是（）A、数据缺失是指在数据采集传输和处理过程中，由于某些原因导致的数据不完整的情况。

人工智能复习最终整合版

第一章人工智能与空间技术、原子能技术一起被誉为20世纪三大科学技术成就。

智能的概念：智能是知识和智力的总和。

其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力。

智能的特征：1具有感知能力；2具有记忆和思维能力；3具有学习的能力；4具有行为能力。

其中思维能力分为：逻辑思维、形象思维、顿悟思维。

逻辑思维有如下特点：1.依靠逻辑进行思维2.思维过程是串行的，表现为一个线性过程3.容易形式化，其思维过程可以用符号串表达出来。

4.思维过程具有严密性、可靠性，能对事物未来的发展给出逻辑上合理的预测。

人工智能：用人工的方法在机器上（计算机）实现的智能，或者说人们使用机器具有类似人的智能。

又称为机器智能。

人工智能是一门研究如何制造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它们能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。

机器感知：机器感知就是使机器（计算机）具有累死人的感知能力，其中以机器视觉和机器听觉为主。

第二章知识的特性：1相对正确性2不确定性（①有随机性引起的不确定性；②由模糊性引起的不确定性；③由经验性引起的不确定性；④由不完全性引起的不确定性）3可表示性与可利用性。

4 按知识的确定性划分为确定性和不确定性知识。

知识的表示：知识表示就是将人类知识形式化或者模式化。

实际上就对知识的一种描述，或者说是一组约定，一种计算机可以接受的用于描述知识的数据结构。

一阶谓词逻辑表示法 P27---36谓词个体是变元，表示没有指定的一个或者一组个体个体是函数，表示一个个体到另一个个体的映射量词全称量词、存在量词一阶谓词逻辑表示法的优点：自然性、精确性、严密性、容易实现。

一阶谓词逻辑表示法的局限性：不能表示不确定的知识、组合爆炸、效率低。

语义网络表示法的语义联系：实体联系、泛化联系、聚集联系、属性联系。

第三章从推出结论的途径划分：演绎推理、归纳推理、默认推理。

1演绎推理是从全称判断推导出单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论。

人工智能复习参考(带答案)

复习参考题一、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S g最优路径的费用。

其中g*(n)为S0到n的最小费用, h*(n)为到S g的实际最小费用。

人工智能知识点总复习(附答案)

知识点1. 什么是人工智能？它的研究目标是什么？人工智能的研究目标远期目标揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科，并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明，即使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。

相互关系远期目标为近期目标指明了方向近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础2. 人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？人工智能研究的三大学派：随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克（R.A.Brooks）的机器虫的出现，人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。

符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派，他们认为知识可以用符号来表示，认知可以通过符号运算来实现。

例如，专家系统等。

联结主义学派是指神经网络学派，在神经网络方面，继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后，人工神经网络研究掀起了第二次高潮。

之后，随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟，又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。

行为主义学派是指进化主义学派，在行为模拟方面，麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。

智能科学技术学科研究的主要特征(1) 由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究；(2) 由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究；(3) 由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究；(4) 由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究；(5) 智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。

知识表示的类型按知识的不同存储方式：陈述性知识：知识用某种数据结构来表示；知识本身和使用知识的过程相分离。

过程性知识：知识和使用知识的过程结合在一起。

知识表示的基本方法非结构化方法：一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法：语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。

人工智能复习资料

命题：具有真假意义的断言称为命题.
命题的意义通常称为真值，它只有真、假两种情况。T：表示命题的意义为真；F：表示命题的意义为假
2.7什么是论域？什么是谓词？
由所讨论对象的全体构成的集合。也称为个体域，论域中的元素称为个体
用来表示谓词逻辑中命题，形如P(x1,x2,…,xn)。其中P是谓词名，即命题的谓语，表示个体的性质、状态或个体之间的关系；x1,x2,…,xn是个体，即命题的主语，表示独立存在的事物或概念。
机器思维、机器学习、机器感知、机器行为
计算智能、分布智能、智能系统、人工心理与人工情感
人工智能的典型应用：智能机器人、智能检索、智能游戏
问题求解(下棋程序)，逻辑推理与定理证明(四色定理证明)，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学(星际探索机器人)，模式识别(手写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉(机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥(汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与语言工具
按知识的确定性：确定性推理和不确定性推理
按推理的控制策略：推理策略和搜索理策略
2.5推理中的控制策略包括哪几个方面的内容？主要解决哪些问题？
推理的控制策略是指如何使用领域知识使推理过程尽快达到目标的策略
解决推理方向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略等
2.6什么是命题？什么是命题的真值？
断言：一个陈述句称为一个断言.
(6)按冲突消解策略从可用知识集中取出一个知识，继续；
(7)将该知识的前提中的每个子条件都作为新的假设放入假设集，然后转(2)。
2.33什么是自然演绎推理？
从一组已知为真的事实出发，直接运用经典逻辑中的推理规则推出结论的过程。
2.36什么是子句？如何将谓词公式化为子句集？

人工智能总结复习题包括答案

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.C. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题完全代替人 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。

C. 欣赏音乐。

B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。

D. 机器翻译。

4.以下不是知识表示法的是〔 A〕。

A.C. 计算机表示法 B. 谓词表示法框架表示法 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“与结点〞和“或结点〞。

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〔A. VJB. C#C. FoxproD. LISPD〕。

7.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.C. 可以精确表示的 B. 正确的在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的9.以下关于不精确推理过程的表达错误的选项是〔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.A. 我国学者吴文俊院士在人工智能的〔A〕领域作出了奉献。

②选择下一个被考察结点的标准。有三种不同的标准：
●
d(N)——搜索树中从S0到N的路径长度；
● g(N)——代价树中从S0到N的路径的代价；
● f(N)——代价树中从 S0出发，经过N结点再到 Sg 的路径的最小代价。它既考虑了已经付出的代价g(N), 又对将要付出的代价给出了估计h(N),所以比d(N)和 g(N)都要准确。
2.5.2 “二人零和、全信息、非偶然”博
弈
诸如下棋、打牌、竞技、战争等一类竞争性智能活动称为博弈。其中最简单的一种称为“二人零和、全信息、非偶然”博弈。所谓“二人零和、全信息、非偶然”博弈是指： (1)对垒的A，B双方轮流采取行动，博弈的结果只有三种情况：A方胜，B方败；B方胜，A方败；双方战成平局。 (2)在对垒过程中，任何一方都了解当前的格局

1. 广度优先搜索广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考查，只有当同一级节点考查完之后，才考查下一级节点。或者说，是以初始节点为根节点，向下逐级扩展搜索树。所以，广度优先策略的搜索树是自顶向下一层一层逐渐生成的。又称宽度优先或横向搜索。

广度优先：扩展当前节点后生成的子节点总是置于 OPEN表的尾端，即OPEN表作为FIFO的队列使用，使搜索优先向横广方向发展。CLOSED表是一个顺序表，正被考察的节点在表中编号最大。广度优先搜索的优点：能确保找到最短解路径。如果问题的解存在，用此搜索法一定能找到解，且找到的解还是最优解（即最短的路径）。缺点是搜索效率低。

2.深度优先搜索深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点，不断地向纵深前进，直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制) 时，才从当前节点返回到上一级节点，沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。

人工智能复习汇总

⼈⼯智能复习汇总⼀、选择题1.被誉为“⼈⼯智能之⽗”的科学家是（C ）。

A. 明斯基B. 图灵C. 麦卡锡D. 冯.诺依曼2. AI的英⽂缩写是( B )A. Automatic IntelligenceB. Artificial IntelligenceC. Automatic InformationD. Artificial Information3. 下列那个不是⼦句的特点（D ）A.⼦句间是没有合取词的(∧) B⼦句通过合取词连接句⼦(∧)C⼦句中可以有析取词(∨) D⼦句间是没有析取词的(∨)4. 下列不是命题的是（C ）。

A.我上⼈⼯智能课B. 存在最⼤素数C.请勿随地⼤⼩便D. 这次考试我得了101分5. 搜索分为盲⽬搜索和（A ）A启发式搜索B模糊搜索C精确搜索D⼤数据搜索6. 从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由⼀般性知识推出适合于某⼀具体情况的结论的推理是（ B ）A. 归结推理B. 演绎推理C. 默认推理D. 单调推理7. 下⾯不属于⼈⼯智能研究基本内容的是（C ）A. 机器感知B. 机器学习C. ⾃动化D. 机器思维8. S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯⽂字，因此可将⼦句（A ）从S中删去C. QD. ┑R9. 下列不属于框架中设置的常见槽的是（B ）。

A. ISA槽B. if-then槽C. AKO槽D. Instance槽10. 常见的语意⽹络有（D ）。

A. A-Member - of联系B. Composed–of联系C. have 联系D. 以上全是1.在深度优先搜索策略中，open表是（B ）的数据结构A. 先进先出B. 先进后出C. 根据估价函数值重排D. 随机出2.归纳推理是（B ）的推理A. 从⼀般到个别B. 从个别到⼀般C. 从个别到个别D. 从⼀般到⼀般3. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。

因此，在⼈⼯智能中有⼀个研究领域，主要研究计算机如何⾃动获取知识和技能，实现⾃我完善，这门研究分⽀学科叫（B ）A.专家系统B.机器学习C.神经⽹络D.模式识别4. 下列哪个不是⼈⼯智能的研究领域（D ）A.机器证明B.模式识别C.⼈⼯⽣命D.编译原理6. 在主观Bayes⽅法中，⼏率O(x)的取值范围为（D ）C. [-1, ∞）D. [0, ∞）7. 仅个体变元被量化的谓词称为( A )A. ⼀阶谓词B. 原⼦公式C. ⼆阶谓词D. 全称量词8. 在可信度⽅法中，CF（H，E）的取值为（C ）时，前提E为真不⽀持结论H为真。

人工智能复习

人工智能复习人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为现代科技领域的热门话题。

它涉及到计算机科学、机器学习、神经网络等多个领域，被广泛应用于人脸识别、自然语言处理、智能驾驶等众多领域。

作为一名学习人工智能的学生，为了加深对这一领域的理解并备战考试，下面将对人工智能的相关知识进行复习梳理。

一、人工智能的定义与分类人工智能是指通过计算机技术模拟和实现人类智能的一门科学。

按照其实现方式和能力的不同，人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。

弱人工智能是指在特定领域内模拟人类智能，如语音助手、推荐系统等；强人工智能则是具备与人类智能相当甚至超过人类智能的能力。

二、人工智能的发展历程人工智能的发展经历了几个重要阶段。

首先是符号主义阶段，该阶段注重通过符号推理来模拟人脑的思维过程；接着是连接主义阶段，该阶段强调构建神经网络以模拟人脑神经元的工作方式；随后是统计学习阶段，该阶段重视通过大数据和统计方法来实现智能化；最近是深度学习阶段，该阶段利用深度神经网络来提高模型的准确性。

三、人工智能的关键技术及应用1. 机器学习机器学习是人工智能的核心技术之一。

它通过从大量数据中学习并自动优化模型，以实现智能化的功能。

常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络等。

2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类自然语言的能力。

通过自然语言处理技术，计算机可以进行语音识别、机器翻译、情感分析等任务。

3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够模拟人眼的视觉系统，理解和处理图像和视频。

计算机视觉技术在人脸识别、物体检测、图像生成等方面有广泛的应用。

4. 智能推荐智能推荐系统是通过分析用户的行为和兴趣，为用户推荐个性化内容。

这种技术在网购平台、音乐播放器等应用中得到了广泛应用。

四、人工智能的伦理与社会问题随着人工智能的飞速发展，相关的伦理和社会问题也日益凸显。

其中，隐私与安全问题、就业与职业变革、人工智能对社会造成的影响等是我们应该关注的重点。

人工智能复习材料

之间存在同构映射，那么这两个结构叫做是同构的。
假设 M，M′是两个乘集，也就是说 M 和 M′是两个各具有一个闭合的结合法（一般写成乘法）的代数系，σ
是 M 射到 M′的双射，并且任意两个元的乘积的像是这两个元的像的乘积，即对于 M 中任意两个元 a,b,满足 σ（a·b）
=σ（a）·σ（b）；也就是说，当 a→σ（a），b→σ（b）时，a·b→σ（a·b），那么这映射 σ 就叫做 M 到 M′
数据仓库的解决方法包括：将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来。数据按照一定的周期（通常在每晚或者每周末），从事务型数据库中导入决策支持型数据库——既“数据仓库”。数据仓库是按回答企业某方面的问题来分“主题”组织数据的，这是最有效的数据组织方式。
数据仓库与数据库的区别数据仓库的出现，并不是要取代数据库。目前，大部分数据仓库还是用关系数据库管理系统来管理的。可以
事务型数据库可以为这些问题作出解答，但是它所给出的答案往往并不能让人十分满意。在运用有限的计算机资源时常常存在着竞争。在增加新信息的时候我们需要事务型数据库是空闲的。而在解答一系列具体的有关信息分析的问题的时候，系统处理新数据的有效性又会被大大降低。另一个问题就在于事务型数据总是在动态的变化之中的。决策支持型处理需要相对稳定的数据，从而问题都能得到一致连续的解答。
状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表
示时，从某个初始状态开始，每次加一个操作符，递增地建立起操作符的试验序列，直到达到目标状态为止。由于
状态空间法需要扩展过多的节点，容易出现“组合爆炸”，因而只适用于表示比较简单的问题。
四、算法
1. 九宫图描述性算法（考试时可能变题）

人工智能复习题(答案)

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）。

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“与结点”和“或结点”。

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。

人工智能总复习

总复习2内容提要•(一)各章重点及题型总结•(二)复习指南•(三)结束语(一)各章重点及题型总结第1章绪论•人工智能的定义和发展△฀•人类智能和人工智能•人工智能的主要学派△•人工智能的研究与应用领域•注: △表示重点内容•题型:识记类题(简答或论述)3(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•状态空间法△•问题归约法△•谓词逻辑法△•语义网络法△•其他方法4(一)各章重点及题型总结•第2章知识表示方法•题型:•识记类题(简答或论述);•用谓词演算公式表示句子(如2-6及课件例题);•用语义网络描述句子(如2-7及课件例题),注意语义网络表示存在量词和全称量词时的区别;•知识的框架法表示(如2-9及课件例题).5(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•图搜索策略△(知道open表,closed表的作用)•盲目搜索△(掌握其中三种搜索方法,会画搜索树,了解open表,closed表在搜索时的变化)฀฀•启发式搜索△(掌握有序搜索和A*算法,以及二者的区别,会画搜索树)•消解原理△(熟练掌握子句集的求解步骤,会利用消解反演进行证明和求解答案)฀฀•规则演绎系统△(重点掌握正向和反向演绎系统,会将表达式化为与或形,会画与或图,注意事实表达式和目标表达式在化与或形时存在对偶的特性,其步骤并不相同,不要混淆)•产生式系统•系统组织技术฀฀•不确定性推理与单调推理6(一)各章重点及题型总结•第3章搜索推理技术•题型:•识记类题(简答或论述);•基于各类搜索方法的搜索类题,会画搜索树(见教材及课件例题);•将谓词公式化为子句形(如3-17及课件例题);•消解反演证明及问题求解(见教材及课件例题);•规则演绎系统,事实或目标表达式的与或形变换及与或图(见教材及课件例题).7(一)各章重点及题型总结•第5章计算智能•进化计算△฀฀•人工生命•题型:识记类题(简答或论述)89(二)复习指南•思考题汇总•1-1. 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。