智能导论期末重点复习

Author:lm

学校：西安邮电大学

智能科学技术导论重点复习汇总

一，填空题

形式：总分30分，共30个填空，分A,B卷，每空1分。

第四章：

1，学习原理和学习方法都是在学习过程中不可或缺的两个重要因素。

2，系统学习能力主要包括基本学习能力，自学能力，实践操作能力，表达能力。

3，系统学习能力是大学生能力结构的核心，其中自学能力是关键。

4，创新能力是能力结构的核心要素和最高层次，是人才的本质特征。

5，从事创新不但需要有创新能力，而且需要有创新精神。

6，科学创新能力的锻炼从身心潜质，事业激情，思维活动，科学素养方面进行。

7，科学素养是创新能力的基础。

8，大学生的创新学习，主要形式是科研或创作。

第五章：

1，以信息作为主要研究对象，这是信息科学区别于其他科学的最根本特点之一。

2，信息科学的研究目标是扩展人类的信息功能，后者的有机整体便是智力智能。

3，信息，能量，物质是构成世界的三大基本要素。

4，自动化科学所研究的就是物质世界的信息运动规律以及信息处理方法和控制原理。

5，自动化科学的理论基础是控制理论，控制理论的发展大致经过了经典控制，现代控制以及大系统控制和智能控制三个阶段。

6，计算机科学是研究计算机及其周围各种现象与规模的科学，主要包括理论计算机科学，计算机系统结构，软件和人工智能等。

7，软件的研究领域主要程序设计，基础软件，软件工程这三个方面。

第六章：

1，好的智能制造系统，要有三个子系统：

a，虚拟制造系统，实现模拟制造过程。

b，全息制造系统，系统的元素是“自治，自主”的模块，协作完成给定的任务。

c，全球同步系统，使产品的不同部分能够在世界上不同的生产研究基地进行制造，保证产品质量，降低生产成本。

2，智能运输系统ITS，就是集信息处理，通讯，控制及高科技的电子技术等最新的科研成果，应用于交通运输网络中。

3，发展ITS系统的主要技术中，其核心部分就是GPS技术。

4，从智能革命论的观点来看，信息化必然发展为智能化，主要

体现在三个方面：智能革命，智能生产力，智能社会。

5，社会信息化A3会逐渐向社会智能化I3转变，A3表示三个自动化，即工厂自动化，办公自动化，家庭自动化。I3表示三个智能化，即工厂智能化，办公智能化，家庭智能化。

第七章：

1，信息网络技术使得人们的工作方式由集中式办公向分布式办公转变。

2，赛伯空间即指由因特网联接的电子信息网络。

3，机器翻译即MT是利用计算机把一种自然语言转变成另一种自然语言的过程，用以完成这一过程的软件叫做机器翻译系统。

第八章：

1，智能工具的社会应用形态是大规模智能信息网络。它包括两大组成部分，一是共用的通信网络；二是集成在公用网络上的大量的专门领域的应用信息系统（专用信息系统）。

2，“智能信息网络”的实质是一个智能化的生产工具，面对给定的问题和目标，能够以类似于人的方式去获得信息，从中提炼有用的知识，生成解决问题的智能策略，并把智能策略转化为智能行为，解决问题，达到目标。

3，“智能机器人”是大规模智能信息网络体系的微观形态，代表了微观场合的具体智能应用。

4，我国的机器人专家从应用环境出发，将机器人分为两大类：工业机器人和特种机器人。

5，智能机器人的发展方向大致有两种：一种是类人型智能机器人；另一种是外形不像人，但具有机器智能。

6，智能机器人的硬件系统主要包括视觉系统，行走机构，机械手，控制系统和人机接口。

7，视觉系统可分为图像获取，图像处理，图像理解三个部分。

第九章：

1，智能科学技术关注的两个点是自然智能和人工智能，前者是基础，后者是手段。

2，人工智能研究的领域包括问题求解，自然语言处理，口语识别，智能信息检索，专家系统，机器视觉，神经网络，智能Agent技术和分布式协同工作，遗传与演化计算，人工生命，智能大厦，智能机器人等。

二，简答及论述题

说明：简答题共4题，40分；论述题共2题，30分。

智能优化算法定义，举例分述至少5种？

定义：智能优化算法又称为现代启发式算法，是一种具有全局优化性能，通用性强且且适合于并行处理的算法，它是通过程序来模拟自然界已知的进化方法来进行优化的方法，其具有严密的理论依据，而不是单纯凭借专家经验，理论上可以在一定的时间内找到最优解或近似最优解的算法。

举例分述：其分类如下，

a,遗传算法,是模拟生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。

b,蚁群算法，是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法。

c,模拟退火算法，是基于迭代求解策略的一种随机寻优算法，其出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退火算法从某一较高初温出发，伴随温度参数的不断下降,结合概率突跳特性在解空间中随机寻找目标函数的全局最优解，即在局部最优解能概率性地跳出并最终趋于全局最优。

d,人工神经网络，是一种应用类似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学模型,是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统,是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，试图通过模拟大脑神经网络处理、记忆信息的方式进行信息处理的算法。

e,进化算法是以达尔文的进化论思想为基础，通过模拟生物进化过程与机制的求解问题的自组织、自适应的人工智能技术,尽管进化算法有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。

综上而言，他们共同的特点就是，都从任一解出发，按照某种机制，以一定的概率在整个求解空间中探索最优解。由于它们可以把搜索空间扩展到整个问题空间，因而具有全局优化的性能。

第四章：