人工智能教程习题及答案第10章习题参考解答
《人工智能》课后答案
《人工智能》课后答案第一章课后习题1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述），并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图。
有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水。
设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌。
已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来。
3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中，有三根立柱，柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等），且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。
求N＝2时，求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。
讨论N为任意时，状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉，有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动，推移箱子，攀登箱子等）。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下（设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c），如何行动可摘取到香蕉。
5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正"或"反、反、反"状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数，阐明其运行过程。
人工智能教程习题及答案第10章习题参考解答
第十章数据挖掘与主体技术习题参考解答10.1 练习题10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？10.6 数据分类和聚类有何不同？10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。
10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求解有何主要区别？10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。
混合型Agent的体系结构有何特点？10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研究内容各是什么？10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？10.18 协商策略一般有哪几类策略？10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术有何区别？10.21 Agent技术大规模应用所面临机遇和挑战是什么？如何解决所面临的挑战性问题？10.2 习题参考解答（略）。
人工智能导论-各章习题答案
习题
答案：神经网络是一种模仿人脑神经元之间相互连接和传递信息的网络模型。神经网络通常由输入层、隐藏层和输出层组成，每一层都包含多个神经元，通过不同层之间的连接和权重，实现信息的传递和处理。
习题
答案：深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的网络结构和大量的数据进行训练，从而实现高效的模式识别和特征提取。深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了许多重要的成果。
第二章习题答案
习题
答案：符号推理是一种基于逻辑和推理规则的方法，通过对符号和符号之间的关系进行操作和推理，从而实现问题的求解。符号推理通常涉及到语义、句法和语法的处理，需要对问题进行符号化表示。
习题
答案：决策树是一种常用的机器学习算法，用于解决分类问题。它基于树形结构，通过一系列的判断节点将数据进行分类。决策树的构建过程是一个递归的过程，每次选择一个最优的判断节点，并将数据分割为不同的子集，直到达到终止条件。
习题
答案：人工智能的应用非常广泛，涉及到各个领域。例如，在医疗领域，人工智能可以用于辅助医生进行诊断和治疗决策；在金融领域，人工智能可以用于风险评估和投资建议；在交通领域，人工智能可以用于智能交通管理和无人驾驶等。
习题
答案：人工智能的发展面临着一些挑战和问题。首先，人工智能的算法和模型需要不断优化和改进，以提高其性能和准确度。其次，人工智能系统需要大量的数据进行训练，但数据的获取和处理也面临一些困难。另外，还需要解决人工智能系统的安全和隐私问题，以保护用户的信息和权益。
以上是《人工智Байду номын сангаас导论》各章习题的答案。希望对学习人工智能的同学们有所帮助！
参考资料
1.Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson.
(完整版)人工智能(部分习题答案及解析)
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。
特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。
2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。
此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。
3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。
研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。
4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。
5.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。
6.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。
7.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。
特点：符号主义认为人类智能的基本单元是符号，认识过程就是符号表示下的符号计算，从而思维就是符号计算；联结主义认为人类智能的基本单元是神经元，认识过程是由神经元构成的网络的信息传递，这种传递是并行分布进行的。
8.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。
9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。
特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。
11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。
特征：研究神经网络。
人工智能导论-各章习题答案
人工智能导论-各章习题答案第一章习题解答1. 什么是人工智能？人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指使机器具有类似或超过人类智能的能力。
人工智能研究的目标是使计算机能够进行人类智力活动，例如学习、理解、推理和决策等。
2. 人工智能的基本分类人工智能可以分为弱人工智能（Narrow AI）和强人工智能（General AI）两类。
弱人工智能是指针对特定任务开发的人工智能系统，比如语音识别、图像处理和机器翻译等。
弱人工智能系统有特定的输入和输出，其能力局限于特定任务。
强人工智能是指能够在各种智力活动中与人类媲美或超越人类的人工智能系统。
强人工智能拥有自主学习、理解、推理和决策的能力，可以应对复杂的问题和情境。
3. 人工智能的应用领域人工智能已经在多个领域得到应用，包括但不限于以下几个方面：•机器学习：基于数据和统计方法，让计算机自动学习并改进性能。
•自然语言处理：使计算机能够理解和处理人类语言。
•机器视觉：使计算机能够理解和处理图像和视频。
•专家系统：建立基于规则和知识的推理系统，用于解决复杂的问题和决策。
•智能机器人：让机器拥有感知、决策和执行的能力，用于自主操作和交互。
•数据挖掘：发现数据中的模式和关联，用于预测和决策支持。
4. 人工智能的发展历史人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，随着计算机技术和算法的进步，人工智能开始逐渐崭露头角。
在1956年，达特茅斯会议举行，标志着人工智能的诞生。
随后，人工智能经历了繁荣期、低谷期和复兴期等不同的发展阶段。
繁荣期（1956-1974）中，很多初期的人工智能算法被提出，比如逻辑推理、机器学习和专家系统等。
然而，由于计算能力限制和算法的局限性，人工智能在这个时期受到了限制。
低谷期（1975-1980）是由于在之前的繁荣期中，人们对人工智能过于乐观，但实际应用和成果不如预期，导致了人工智能的寒冬。
复兴期（1980-至今）是人工智能的复苏和突破阶段。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中，哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为： 框架名：<教师-1> 类属：<大学教师>姓名：张宇 性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
[解]在基于语义网络的推理系统中，一般有几种推理方法，简述它们的推理过程。
2020年《人工智能》--课后习题答案47
M(N)=2M(N-1)+1 最后可以解得 M(N)=2N-1
下面给出对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论 N 为任意时状态空间的规模。 （1）综合数据库
定义三元组：(A, B, C)，其中 A, B, C 分别表示三根立柱，均为表，表的元素为 1～N 之 间的整数，表示 N 个不同大小的盘子，数值小的数表示小盘子，数值大的数表示大盘子。 表的第一个元素表示立柱最上面的柱子，其余类推。 （2）规则集
G(zhang,li)。
(2) 定义谓词 Marry(x,y):x 和 y 结婚，Male(x):x 是男的，Female(x)：x 是女的。个体有
甲(A)、乙(B)，将这些个体带入谓词中，得到 Marry(A,B)、Male(A)、Female(B)以及 Male(A)、
Female(B),根据语义用逻辑连接词将它们联结起来就得到表示上述知识的谓词公式：
题中各条推理则可以表示为：
P1: x DOG(X)
yBIT(X,Y)∨SOUND(X)
P2: :x（ANIMAL(X) ∧SOUND(X)）
yBIT(X,Y)
P3: 猎犬是狗，即 DOG(X)种 X 的谓词样品是猎犬，同时也可得 ANIMAL(猎犬) 将 P3 带入 P1 可得 SOUND(猎犬)，再将 SOUND(猎犬)和 ANIMAL(猎犬)带入 P2 可得
MaB))∨(Male(B)∧Female(A))
(3) 定义谓词 Honest(x):x 是诚实的，Lying(x):x 会说谎。个体有张三（zhang），将这些
个体带入谓词中，得到 Honest(x)、 Lying(x)、Lying(zhang)、 Honest(zhang),根
人工智能课程习题与部分解答
《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能? 它的研究目标是什么?什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？第2章 知识表示方法什么是知识？分类情况如何？什么是知识表示？不同的知识表示方法各有什么优缺点? 人工智能对知识表示有什么要求? 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数都是大于零的整数。
任何人都会死的。
[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系的学生，但他不喜欢编程。
李晓新比他父亲长得高。
产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。
简述产生式系统的优缺点。
简述框架表示的基本构成，并给出框架的一般结构框架表示法有什么特点？试构造一个描述你的卧室的框架系统。
试描述一个具体的大学教师的框架系统。
[解] 一个具体大学教师的框架系统为：框架名：<教师-1>类属：<大学教师>姓名：张宇性别：男年龄：32职业：<教师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件与理论工作：参加时间：2000年7月工龄：当前年份-2000工资：<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物；(2)树和草都是有根有叶的；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树的一种，它结苹果。
《人工智能基础与应用》(樊重俊编著)课后题参考答案
第1章习题参考答案1. 答：人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，即用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能；或者说是人类智能在机器上的模拟，因此又可称之为机器智能。
是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科，是一门新思想、新观念、新理论、新技术不断出现的新兴学科，也是正在迅速发展的前沿学科。
2. 答：专注于实现AI指名功能的人工智能学派成为符号主义，即只要在符号计算上实现了相应的功能，那么在现实世界就实现了对应的功能，这是智能的充分必要条件。
因此，符号主义认为，只要在机器上是正确的，现实世界就是正确的。
专注于实现AI指心功能的人工智能学派称为连接主义，连接主义认为大脑是一切智能的基础，主要关注于大脑神经元及其连接机制，试图发现大脑的结构及其处理信息的机制、揭示人类智能的本质机理，进而在机器上实现相应的模拟。
专注于实现AI指物功能的人工智能学派成为行为主义，行为主义假设智能取决于感知和行动，不需要知识、表示和推理，只需要将智能行为表现出来就好，即只要能实现指物功能就可以认为具有智能了。
3. 答：知识的基本单位是概念。
精通掌握任何一门知识，必须从这门知识的基本概念开始学习。
而知识自身也是一个概念。
第2章习题参考答案1. 答：知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
知识是符合文明方向的、人类对物质世界以及精神世界探索的结果总和。
知识具有相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性的特性。
2. 答：谓词逻辑是基于命题中谓词分析的一种逻辑。
个体表示某个独立存在的事物或者某个抽象的概念。
个体变量的取值范围称为个体域。
个体域可以是有限的,也可以是无限的。
谓词的真值是“真”或“假”，而函数的值是个体域中的某个个体，函数无真值可言，它只是在个体域中从一个个体到另一个个体的映射。
人工智能课后习题答案
1.1 解图如下：(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->11.2h(n)=∑每个W 左边B 的个数；h(n)满足A*条件；h(n)满足单调限制（大家分析）。
1.3h1(n)= c ij ，一般情况不满足A*条件，但此题满足；ACDEBA=34; h2(n)=|c ij -AVG{(c ij )|，不满足A*条件；ACBDEA=42; 1.4此题最优步数已定，具有A*特征的启发函数对搜索无引导作用。
1.5此题启发式函数见P41。
1.10规定每次一个圆盘按固定方向（如逆时针）转动45°；可用盲目搜索算法构造搜索树；也可构造启发式函数如：h(n)=8个径向数字和与12的方差。
1.11状态空间数：9！=362880；有用的启发信息：1）平方数为3位数的数字：10～31；2）平方的结果数字各位不能重复：13，14，16，17，18，19，23，24，25，27，28，29，31； 只需校验313C =286种状态。
2.1 解图：2.5后手只要拿走余下棋子-1的个数即可。
第3章 3.18以下符号中□表示⌝(1)证明：待归结的命题公式为)(P Q P →⌝∧，求取子句集为},,{P Q P ⌝，对子句集中的子句进行归结可得可得原公式成立。
(2)证明：待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→ （，合取范式为：()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧ ，求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨ ，对子句集中的子句进行归结可得：① P Q R ∨∨ ② P Q ∨③ P ④ R ⑤ Q②③归结⑥ P R ∨ ①④归结 ⑦ R ③⑥归结 ⑧ ④⑦归结 由上可得原公式成立。
(3)证明：待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→ ，合取范式为：()()Q P Q P Q ∨∧∨∧ ，求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨∨ ，对子句集中的子句进行归结可得：① Q P ∨ ② Q③ Q P ∨④ P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ ④⑤归结由上可得原公式成立。
(完整版)人工智能习题解答
人工智能第1部分绪论1-1.什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。
答：从学科方面定义：人工智能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。
它的近期目标在于研究用机器来模拟和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
1-2.在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？答：1）数理逻辑和关于计算本质的新思想，提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系；2）1956年第一次人工智能研讨会召开，标志着人工智能学科的诞生；3）控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来，影响了许多早期人工智能工作者，并成为他们的指导思想；4）计算机的发明与发展；5）专家系统与知识工程；6）机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究，推动人工智能研究的近一步发展。
1-3.为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件迁移6种功能。
反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能（人类所具有的智能）。
物理符号系统的假设伴随有3个推论。
推论一：既然人具有智能，那么他（她）就一定是各物理符号系统；推论二：既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能；推论三：既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。
1-4.人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？答：研究和应用领域：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。
(完整word版)人工智能课后答案
第一章课后习题1、对N＝5、k≤3时，求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述（给出综合数据库、规则集合的形式化描述，给出初始状态和目标条件的描述)，并画出状态空间图。
2、对量水问题给出产生式系统描述，并画出状态空间图.有两个无刻度标志的水壶，分别可装5升和2升的水.设另有一水缸，可用来向水壶灌水或倒出水，两个水壶之间，水也可以相互倾灌.已知5升壶为满壶，2升壶为空壶，问如何通过倒水或灌水操作，使能在2升的壶中量出一升的水来.3、对梵塔问题给出产生式系统描述，并讨论N为任意时状态空间的规模。
相传古代某处一庙宇中，有三根立柱,柱子上可套放直径不等的N个圆盘，开始时所有圆盘都放在第一根柱子上，且小盘处在大盘之上，即从下向上直径是递减的。
和尚们的任务是把所有圆盘一次一个地搬到另一个柱子上去（不许暂搁地上等),且小盘只许在大盘之上。
问和尚们如何搬法最后能完成将所有的盘子都移到第三根柱子上（其余两根柱子，有一根可作过渡盘子使用）。
求N＝2时,求解该问题的产生式系统描述，给出其状态空间图。
讨论N为任意时，状态空间的规模。
4、对猴子摘香蕉问题，给出产生式系统描述。
一个房间里，天花板上挂有一串香蕉,有一只猴子可在房间里任意活动（到处走动,推移箱子,攀登箱子等）。
设房间里还有一只可被猴子移动的箱子，且猴子登上箱子时才能摘到香蕉，问猴子在某一状态下(设猴子位置为a，箱子位置为b，香蕉位置为c)，如何行动可摘取到香蕉.5、对三枚钱币问题给出产生式系统描述及状态空间图。
设有三枚钱币，其排列处在"正、正、反"状态，现允许每次可翻动其中任意一个钱币，问只许操作三次的情况下，如何翻动钱币使其变成"正、正、正”或”反、反、反”状态。
6、说明怎样才能用一个产生式系统把十进制数转换为二进制数，并通过转换141.125这个数为二进制数,阐明其运行过程。
7、设可交换产生式系统的一条规则R可应用于综合数据库D来生成出D'，试证明若R存在逆,则可应用于D’的规则集等同于可应用于D的规则集。
《人工智能基础》课后习题及答案
1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。
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，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。
智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。
（2）具有记忆与思维的能力。
（3）具有学习及自适应能力。
（4）具有行为能力（系统输出）。
2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即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。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。
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。
4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。
人工智能教程习题及答案
人工智能教程习题及答案第一章绪论1.1 练习题1.1什么是人类智能？它有哪些特征或特点？1.2人工智能是何时、何地、怎样诞生的？1.3什么是人工智能？它的研究目标是什么？1.4人工智能有哪些主要研究领域？1.5人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？1.6什么是以符号处理为核心的方法?1.7 什么是以网络连接为主的连接机制方法?1.2 习题参考解答（略）第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
（2）他每天下午都去玩足球。
（3）太原市的夏天既干燥又炎热。
（4）所有人都有饭吃。
（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
（6）要想出国留学，必须通过外语考试。
2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。
请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。
图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。
2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。
人工智能教程习题及答案
人工智能教程习题及答案第一章绪论1.1 练习题1.1什么是人类智能？它有哪些特征或特点？1.2人工智能是何时、何地、怎样诞生的？1.3什么是人工智能？它的研究目标是什么？1.4人工智能有哪些主要研究领域？1.5人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？1.6什么是以符号处理为核心的方法?1.7 什么是以网络连接为主的连接机制方法?1.2 习题参考解答（略）第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时，应该考虑哪些主要因素?2.4 一阶谓词逻辑表示法适合于表示哪种类型的知识?它有哪些特点?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
2.6 设有下列语句，请用相应的谓词公式把它们表示出来：（1）有的人喜欢梅花，有的人喜欢菊花，有的人既喜欢梅花又喜欢菊花。
（2）他每天下午都去玩足球。
（3）太原市的夏天既干燥又炎热。
（4）所有人都有饭吃。
（5）喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
（6）要想出国留学，必须通过外语考试。
2.7 房内有一只猴子、一个箱子，天花板上挂了一串香蕉，其位置关系如图2. 11所示，猴子为了拿到香蕉，它必须把箱子推到香蕉下面，然后再爬到箱子上。
请定义必要的谓词，写出问题的初始状态（即图2.16所示的状态）、目标状态（猴子拿到了香蕉，站在箱子上，箱子位于位置b）。
图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题，利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划，使问题从初始状态变化到目标状态。
2.9 产生式的基本形式是什么？它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处？2.10 何谓产生式系统？它由哪几部分组成？2.11 产生式系统中，推理机的推理方式有哪几种？在产生式推理过程中，如果发生策略冲突，如何解决？2.12 设有下列八数码难题：在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块，紧邻空位的小方块可以移入到空位上，通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局（如图2.12所示）。
人工智能基础与应用 第十章--课后题答案[1页]
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第十章课后题答案
1.C
2.B
3.零售业未来发展就是数字化。
AI+零售行业的发展需要解决浅层次数字化“虚假繁荣”的问题。
即弥补由数据采集到分析直至辅助决策应用之间的落地“鸿沟”。
这需要服务提供方加深对零售业务的深刻理解、零售企业内部组织的协调配合、甚至是多方合作建立AI 化的业务发展战略视角。
4.上游：食品、百货供应商，提供食品、饮料、蔬菜、海鲜、日用品等。
中游：商超、便利店，利用折扣赚取会员费和差价。
下游：C端用户。
5.玩家大致分为云服务商、AI技术企业、软件开发商/系统集成商、零售企业科技子公司四大类，致力于融合数据、算法与业务经验，加强AI技术赋能零售行业的深度和广度。
云服务巨头目前保持相对领先地位；AI技术和集成商依靠算法优势寻求新发展，例如推荐算法、商品识别分析、线下消费者行为洞察等垂直细分领域。
人工智能导论(第3版)第10章 进化计算习题解答[2页]
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习题1010.1 解释遗传算法、进化规划和进化策略的不同。
解：略。
10.2 实现GA 最小化函数f (x 1,x 2)=x 12+x 2,0≤x i ≤1024,i =1,2，要求使用二进制编码、单点交叉、赌轮选择法。
解：1）编码编码较为简单，需要22个二进制位来表示自变量，分别使用11个二进制位表示自变量x 1，x 2。
2）产生初始群体令M=4，一个可能的初始种群是00000000000,00000000000，10000000000,10000000000，00000000000,10000000000，10000000000,00000000000。
3）计算适应度由于是二进制编码，所以首先要有一个解码（Decode ）的过程，即将二进制串解码为十进制的实数，这也被称为从基因型（Genotype ）到表现型（Phenotype ）的转化，00000000000,00000000000->0,0，10000000000,10000000000->1024,1024，00000000000,10000000000->0,1024，10000000000,00000000000->1024,0。
根据目标函数，可以计算种群中4个个体的适应度为，0,0->0，1024,1024->1047552，0,1024->1024，1024,0->1048576。
4）选择选择优良个体的方法，通常采用轮盘法。
轮盘法的基本精神是个体被选中的概率取决于个体的相对适应度：∑=j i i f f p / (10.4) 其中p i 为个体i 被选中的概率，f i 为个体i 的适应度。
个体适应度愈高，被选中的概率愈大。
但是，适应度小的个体也有可能被选中，以便增加下一代群体的多样性。
从统计意义讲，适应度大的个体，其刻度长，被选中的可能性大。
5）交叉单点交叉操作如下所述：00000000000,00000000000, 10000000000,10000000000 → 10000000000,00000000000,00000000000,1000000000000000000000,10000000000, 10000000000,00000000000 → 00000000000,00000000000,10000000000,10000000000分别为两对染色体的交叉，第一对的随机交叉位置为2，第二对为12。
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第十章数据挖掘与主体技术习题参考解答
10.1 练习题
10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？
10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？
10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？
10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？
10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？
10.6 数据分类和聚类有何不同？
10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？
10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？
10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。
10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求
解有何主要区别？
10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？
10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。
混合型Agent的体
系结构有何特点？
10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及
意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？
10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？
10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？
10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研
究内容各是什么？
10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？
10.18 协商策略一般有哪几类策略？
10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？
10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术
有何区别？
10.21 Agent技术大规模应用所面临机遇和挑战是什么？如何解决所面临的挑战性问题？
10.2 习题参考解答
（略）。