人工智能导论1-4章作业
人工智能 第4章 参考答案
第4章搜索策略部分参考答案4.5 有一农夫带一条狼,一只羊和一框青菜与从河的左岸乘船倒右岸,但受到下列条件的限制:(1) 船太小,农夫每次只能带一样东西过河;(2)如果没有农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜。
请设计一个过河方案,使得农夫、浪、羊都能不受损失的过河,画出相应的状态空间图。
题示:(1) 用四元组(农夫,狼,羊,菜)表示状态,其中每个元素都为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。
(2) 把每次过河的一种安排作为一种操作,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。
解:第一步,定义问题的描述形式用四元组S=(f,w,s,v)表示问题状态,其中,f,w,s和v分别表示农夫,狼,羊和青菜是否在左岸,它们都可以取1或0,取1表示在左岸,取0表示在右岸。
第二步,用所定义的问题状态表示方式,把所有可能的问题状态表示出来,包括问题的初始状态和目标状态。
由于状态变量有4个,每个状态变量都有2种取值,因此有以下16种可能的状态:S0=(1,1,1,1),S1=(1,1,1,0),S2=(1,1,0,1),S3=(1,1,0,0)S4=(1,0,1,1),S5=(1,0,1,0),S6=(1,0,0,1),S7=(1,0,0,0)S8=(0,1,1,1),S9=(0,1,1,0),S10=(0,1,0,1),S11=(0,1,0,0)S12=(0,0,1,1),S13=(0,0,1,0),S14=(0,0,0,1),S15=(0,0,0,0)其中,状态S3,S6,S7,S8,S9,S12是不合法状态,S0和S15分别是初始状态和目标状态。
第三步,定义操作,即用于状态变换的算符组F由于每次过河船上都必须有农夫,且除农夫外船上只能载狼,羊和菜中的一种,故算符定义如下:L(i)表示农夫从左岸将第i样东西送到右岸(i=1表示狼,i=2表示羊,i=3表示菜,i=0表示船上除农夫外不载任何东西)。
由于农夫必须在船上,故对农夫的表示省略。
人工智能导论知到章节答案智慧树2023年东北石油大学
人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新东北石油大学第一章测试1.人工智能的目的是让机器能够,以实现某些人类脑力劳动的机械化( )。
参考答案:模拟、延伸和扩展人的智能2.盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的()方面。
参考答案:感知能力3.人工智能是一门综合性的交叉学科,涉及哪些学科( )。
参考答案:神经心理学;计算机科学;控制论;脑科学4.人工智能的主流学派包括( )。
参考答案:行为主义;符号主义;连接主义5.图灵测试是判断机器是否具有人工智能的方法,是人工智能最标准的定义。
( )参考答案:错第二章测试1.“王宏是一名学生”可以用谓词表示为STUDENT(Wang Hong),其中,Wang Hong是()。
参考答案:个体词2.产生式系统的核心是()。
参考答案:推理机3.知识的不确定性来源于()。
参考答案:不完全性引起的不确定性;模糊性引起的不确定性;随机性引起的不确定性;经验引起的不确定性4.产生式表示法可以表示不确定性知识。
()对5.框架表示法不便于表示过程性知识。
()参考答案:对第三章测试1.从初始证据出发,按某种策略不断运用知识库中的已知知识,逐步推出结论的过程称为推理。
()参考答案:对2.任何文字的析取式称为子句。
()参考答案:对3.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。
()参考答案:对4.对于一阶谓词逻辑,若子句集是不可满足的,则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。
()对5.对于一阶谓词逻辑,如果没有归结出空子句,则说明原谓词公式是不可满足的。
()参考答案:错第四章测试1.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()必然可以得到该最优解。
参考答案:启发式搜索2.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。
参考答案:启发式搜索3.在启发式图搜索策略中,下面描述正确的是()。
参考答案:closed表用于存放已扩展过的节点。
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.
人工智能导论知到章节答案智慧树2023年哈尔滨工程大学
人工智能导论知到章节测试答案智慧树2023年最新哈尔滨工程大学第一章测试1.下列关于智能说法错误的是()参考答案:细菌不具有智能2.目前,智能的定义已经明确,其定义为:智能是个体能够主动适应环境或针对问题,获取信息并提炼和运用知识,理解和认识世界事物,采取合理可行的(意向性)策略和行动,解决问题并达到目标的综合能力。
()参考答案:错3.传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。
所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器,否则都属于弱人工智能技术。
()参考答案:对4.人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型,由赫布提出。
()参考答案:错5.下列关于数据说法错误的是()参考答案:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据6.下列关于大数据的说法中正确的有()参考答案:大数据具有多样、高速的特征;“大数据时代”已经来临;“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产7.大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值。
()参考答案:对8.人工智能在各个方面都有广泛应用,其研究方向也众多,下面属于人工智能研究方向的有()参考答案:语音识别;模式识别;机器学习;知识图谱9.机器人发展经历了程序控制机器人(第一代)、自适应机器人(第二代)、智能机器人(现代)三代发展历程。
()参考答案:对10.下列选项中属于人工智能的应用领域的有()参考答案:智能安防;智能农业;程序设计;智慧城市第二章测试1.生命起源于什么时候?()参考答案:45-35亿年之间2.人工智能使人类改造自然、适应自然的各类技术发展到最高阶段,智能技术使得工具变得有智能,促使技术在以指数级增长速度加速进化(加速回报定律)。
()参考答案:对3.对于人工智能的价值、作用与意义的说法错误的是:()参考答案:生命层面:促进人类社会整体向更高阶段文明加速进化;社会层面:促使人类自身由地球自然智能生命向更高阶的宇宙智能生命进化4.联结主义认为人的思维基元是符号,而不是神经元;人的认知过程是符号操作而不是权值的自组织过程。
人工智能导论: 第1次阶段作业
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
12.
一阶谓词逻辑表示法可以表示不确定的知识。
13.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
1Байду номын сангаас.0
提示:
14.
一个命题不能同时既为真又为假,但可以在一种条件下为真,在另一种条件为假。
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
7.
框架的槽值或侧面值不能是另一个框架的名字。
8.
9.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
10.
产生式系统求解问题的过程是一个反复进行“匹配—冲突消解--执行”的过程。
一、判断题(共8道小题,共80.0分)
1.
产生式是蕴含式。
2.
3.
1.正确
2.错误
知识点:
第2章知识表示与知识图谱
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
4.
产生式有固定的格式,每一条产生式规则都由前提与结论(操作)两部分组成。
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。
人工智能导论 第4章 不确定性推理方法(导论) 1-41
CF1(H ) =CF(H , E1)× max{0,CF(E1)} CF2(H ) =CF (H , E2 )× max{0,CF (E2 )}
19
4.2 可信度方法
5. 结论不确定性的合成算法
(2)求出E1与E2对H的综合影响所形成的可信度 CF1,2(H ):
教材:
王万良《人工智能导论》(第4版) 高等教育出版社,2017. 7
第4章 不确定性推理方法
现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性,反 映到知识以及由观察所得到的证据上来,就分别 形 成了不确定性的知识及不确定性的证据。因而 还必 须对不确定性知识的表示及推理进行研究。 这就是 本章将要讨论的不确定性推理。
3
第4章 不确定性推理方法
✓4.1 不确定性推理中的基本问题
4.2 可信度方法 4.3 证据理论 4.4 模糊推理方法
4
4.1 不确定性推理中的基本问题
推理:从已知事实(证据)出发,通过运用相 关 知识逐步推出结论或者证明某个假设成立或 不成 立的思维过程。
不确定性推理:从不确定性的初始证据出发, 通 过运用不确定性的知识,最终推出具有一定 程度 的不确定性但却是合理或者近乎合理的结 论的思 维过程。
r1 : CF1(H ) 0.8 max{0,CF(E1 )}
0.8 max{0,0.35} 0.28
23
4.2 可信度方法
解: 第一步:对每一条规则求出CF(H)。
r2 : CF2 (H ) 0.6 max{0,CF(E2 )}
0.6 max{0,0.8} 0.48
r3 : CF3(H ) 0.5 max{0,CF(E3 )}
4. 不确定性的传递算法
北语 20春《人工智能导论》作业_1234
20春《人工智能导论》作业_1一、单选题( 每题4分, 共10道小题, 总分值40分)1.用产生式系统来描述一个具体问题。
设字符转换问题规则如下:1. A∧B→C;2. A∧C→D;3. B∧C→G;4. B∧E→F;5. D→E;已知:A,B 求:F。
设综合数据库用集合{x}表示,其中x为字符。
采用顺序排队的控制策略。
初始状态{A,B}。
为了得到F,最后执行的被触发规则是:_。
A. 5.IF D THEN EB. 2.IF A∧C THEN DC. 3.IF B∧C THEN GD. 4.IF B∧E THEN F答:D q:80-500-92612.利用评价函数f(n)=g(n)+h(n)来排列OPEN表节点顺序的图搜索算法称为_。
A. 深度优先算法B. 宽度优先算法C. 盲搜索算法D. A算法答:D3.在产生式系统中,_是一个数据的集合,用于存放在推理过程中的已知条件、推导出的中间结果和最终结论等。
A. 数据库B. 综合数据库C. 控制系统D. 产生式规则集答:B4.有时问题的解,又可以称为_。
A. 问题全状态空间B. 搜索空间C. 最优解D. 解路径答:D5.用产生式系统来描述一个具体问题。
设字符转换问题规则如下:1. A∧B→C;2. A∧C→D;3. B∧C→G;4. B∧E→F;5. D→E;已知:A,B 求:F。
设综合数据库用集合{x}表示,其中x为字符。
采用顺序排队的控制策略。
初始状态{A,B}。
根据已经给出的字符的转换规则,用"IF ~THEN ~"的形式表示,其中错误的是:_。
A. 1.IF A∧B THEN CB. 2.IF A∧C THEN DC. 3.IF B∧C THEN GD. 4.IF B∧E THEN FE. 5.IF E THEN D答:E6.下面哪个不是图搜索方式的特点_。
A. 图中的每一个节点代表问题的状态,节点间的弧代表应用的规则。
东北大学23年秋《人工智能导论》在线平时作业1-答案
东大23年秋《人工智能导论》在线平时作业1
试卷总分:100 得分:100
第1题,脑的宏观心理层次的智能表现称为()
【A.项】符号智能
【B.项】计算智能
【C.项】脑智能
【D.项】群智能
[正确答案]:C
第2题,不属于VR虚拟课堂和AR技能实训室构建技术的是()
【A.项】虚拟现实技术
【B.项】WEB网络技术
【C.项】信息加密技术
【D.项】智能问答系统
[正确答案]:A
第3题,下列几项生活中的应用哪项属于语音识别的应用范畴?智能音箱语音输入法语音导航()
【A.项】
【B.项】
【C.项】
【D.项】
[正确答案]:D
第4题,下列不属于阿莫西夫提出的“机器人三定律”的是()
【A.项】机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令;一旦发生冲突,以自保为先【B.项】机器人不得伤害人类,或者目睹人类将遭受危险时袖手不管
【C.项】机器人必须服从人类发出的命令,当该命令与B冲突时例外
【D.项】机器人在不违反
【B.项】C的情况下,要尽可能保护自身的安全
[正确答案]:A
第5题,人工智能技术的应用对商家的改变不包含()
【A.项】市场需求分析
【B.项】产品品质把控
【C.项】广告精准投放
【D.项】满足所有用户需求
[正确答案]:D
第6题,A算法中所用的函数是()
【A.项】特性函数
【B.项】能量函数
【C.项】隶属函数。
人工智能导论第三版答案
人工智能导论第三版答案【篇一:人工智能-课后作业】人工智能人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机器智能第二章:p515.(1)有的人喜欢打篮球,有的人喜欢踢足球,有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。
定义谓词:like(x,y):x喜欢y。
play(x,y):x打(踢)y。
man(x):x是人。
定义个体域:basketball,soccer。
(?x)(man(x) → like(x,play(x,basketball))) ∨(?y)(man(y) → like(y,play(y,soccer))) ∨( ?z)(man(z)→like(z,play(z,basketball)) ∧ like(z,play(z,soccer)) (2)并不是每个人都喜欢花。
定义谓词:like(x,y):x喜欢y。
p(x):x是人定义个体词:flower?(?x)(p(x) → like(x,flower)) (3)欲穷千里目,更上一层楼。
定义谓词:s(x):x想要看到千里远的地方。
h(x):x要更上一层楼。
(?x)(s(x) → h(x))6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识,其基本形式是:p→q 或者 ifpthenq[else s]其中,p是前件,用于指出该产生式是否可用的条件。
q是一组结论或者操作,用于指出当前提p满足时,应该得出的结论或者应该执行的操作。
区别:蕴含式只能表示精确知识;而产生式不仅可以表示精确知识,还可以表示不精确知识。
产生式中前提条件的匹配可以是精确的,也可以是非精确的;而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。
7. 一个产生式系统一般由三部分组成:规则集、全局数据库、控制策略。
步骤:1)初始化全局数据库,把问题的初始已知事实送入全局数据库中2)若规则库中存在尚未使用的规则,而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配,则转3),若不存在则转5)3)执行当前选中的规则,并对该规则做标记,把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。
浙工大人工智能导论第一章测试答案
第一讲人工智能概述单元测试返回1判断(2分)一般认为人类智能是知识与智力的总和,其中知识是一切智能行为的基础,而智力是获取知识并应用知识求解问题的能力。
A.对B.错正确答案:A你选对了2多选(3分)人类智能的特征包括()。
A.感知能力B.记忆与思维能力C.学习能力D.行为能力正确答案:A、B、C、D3单选(2分)人工智能中通常把()作为衡量机器智能的准则。
A.图灵机B.图灵测试C.中文屋思想实验D.人类智能正确答案:B4判断(2分)电子计算机的诞生为人工智能的研究奠定了物质基础。
A.对B.错正确答案:A5多选(3分)人工智能研究的基本内容包括()。
A.机器行为B.机器感知C.机器思维D.机器学习正确答案:A、B、C、D6单选(2分)人工智能的目的是让机器能够(),以实现某些脑力劳动的机械化。
A.具有智能B.和人一样工作C.完全代替人的大脑D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案:D7多选(3分)以下关于“人工智能(AI)的说法”,正确的是()A.AI已经达到了与人类智能水平相当的程度。
B.AI具有较大的社会影响力。
C.需要谨慎思考AI对现实世界带来的影响。
D.AI诞生于1956年达特茅斯学院研讨会。
正确答案:B、C、D8填空(2分)目前人工智能的主要学派有、连接主义学派和行为主义学派。
正确答案:符号主义学派或符号学派或符号主义9多选(3分)2022年北京冬奥会也称为“AI奥运”,以下哪些属于弱人工智能?A.首钢园区的L4级自动驾驶班车B.AI手语主播“数字人”C.场馆智能向导D.AI自动跟拍机器人正确答案:A、B、C、D。
智慧树人工智能基础导论
绪论单元测试1、问题:1956年达特茅斯会议上,学者们首次提出“artificial intelligence(人工智能)”这个概念时,所确定的人工智能研究方向不包括:选项:A:研究如何用计算机表示人类知识B:研究智能学习的机制C:研究人类大脑结构和智能起源D:研究如何用计算机来模拟人类智能答案: 【研究人类大脑结构和智能起源】2、问题:在现阶段,下列哪项尚未成为人工智能研究的主要方向和目标:选项:A:研究如何用计算机模拟人类大脑的网络结构和部分功能B:研究如何用计算机延伸和扩展人类智能C:研究机器智能与人类智能的本质差别D:研究如何用计算机模拟人类智能的若干功能,如会听、会看、会说答案: 【研究机器智能与人类智能的本质差别】3、问题:下面哪个不是人工智能的主要研究流派?选项:A:符号主义B:经验主义C:连接主义D:模拟主义答案: 【模拟主义】4、问题:从人工智能研究流派来看,西蒙和纽厄尔提出的“逻辑理论家”方法用,应当属于:选项:A:经验主义,行为主义B:符号主义,连接主义C:连接主义,经验主义D:理性主义,符号主义答案: 【理性主义,符号主义】5、问题:从人工智能研究流派来看,明斯基等人所推荐的“人工神经网络”方法用计算机模拟神经元及其连接,实现自主识别、判断,应当属于:选项:A:理性主义,符号主义B:符号主义,连接主义C:经验主义,行为主义D:连接主义,经验主义答案: 【连接主义,经验主义】6、问题:“鸟飞派”指的是人类研究人工智能必须要完全符合智能现象的本质选项:A:错B:对答案: 【错】7、问题:人工智能受到越来越多的关注,许多国家出台了支持人工智能发展的战略计划选项:A:对B:错答案: 【对】8、问题:人工智能将脱离人类控制,并最终毁灭人类选项:A:对B:错答案: 【错】9、问题:人工智能目前仅适用于特定的、专用的问题选项:A:对B:错答案: 【对】10、问题:通用人工智能的发展正处于起步阶段选项:A:对B:错答案: 【对】第一章单元测试1、问题:以下组合最能全面包括所有知识表示形式的是选项:A:谓词逻辑、经验主义、网络权重B:符号主义、经验主义、连接主义C:产生式系统、特征表示、连接主义D:符号主义、特征表示、语义向量答案: 【符号主义、经验主义、连接主义】2、问题:以下用谓词表示的命题错误的是选项:A:老王的生日在4月:birthday(老王,4月)B:小博不在实验室:¬in(小博,实验室)C:我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿:like_eat(father(我),鸡蛋) ∨like_eat(mother(我),西红柿)D:大亮的老师擅长打羽毛球和网球:good_at(teacher(大亮),羽毛球)⋀ good_at(teacher(大亮),网球)答案: 【我爸爸喜欢吃鸡蛋并且我妈妈喜欢吃西红柿:like_eat(father(我),鸡蛋) ∨like_eat(mother(我),西红柿)】3、问题:哪种知识表示的样本数据的特征表示,就对应了某种知识。
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。
人工智能导论: 阶段作业2
1.
模糊推理是利用模糊性知识进行的一种不精确推理。
2.
3.
1.正确
2.错误
知识点:
第4章不确定性推理方法
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
4.
模糊逻辑是一种朦胧的、含糊的思维方式。
5.
1.正确
2.错误
知识点:
第4章不确定性推理方法
学生答案:
[B;]
标准答案:
B
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
6.
在遗传算法中,适应度大的个体被选择的概率大,但不是说一定能够被选上。
7.
1.正确
2.错误
知识点:
第6章智能计算及其应用
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
8.
遗传算法主要借用生物进化中“适者生存”的规律。
13.
专家系统是一个大型的软件,它的功能应该不低于人类专家解决问题的能力。
14.
15.
1.正确
2.错误
知识点:
第7章专家系统与机器学习
学生答案:
[A;]
标准答案:
A
得分:
[10]
试题分值:
10.0
提示:
16.
如果将Hopfield神经网络的稳态作为一个优化问题的目标函数极小点,那么初态朝稳态的收敛过程就是优化计算的过程。
5.
6.
1.closΒιβλιοθήκη d表用于存放所有已生成而未扩展的节点
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是先验概率?举例说明。
先验概率是指在考虑新的证据之前,先已知一些先前的概率,然后根据这些先前的概率来计算得到新的概率。
例如,在掷硬币的情况下,如果每个面出现的概率都是50%,那么在扔出正面之前,出现正面的先验概率为0.5。
2. 什么是后验概率?举例说明。
后验概率是指在获得新的证据后,重新计算概率。
例如,在掷硬币的情况下,如果前10次硬币都是正面朝上,那么出现正面的后验概率已经不再是0.5,而是根据已有的数据计算得出的新概率。
3. 什么是朴素贝叶斯分类器?其基本假设是什么?朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的分类器。
它假设特征之间相互独立,即给定类别C,所有特征之间都是条件独立的。
这个假设使得朴素贝叶斯分类器能够通过简单的计算得出后验概率,从而进行分类。
4. 什么是决策树分类器?请描述它的工作过程。
决策树分类器是一种基于树形结构的分类器。
它通过不断地对特征进行分类来最终确定样本所属的类别,其工作过程如下:1.在样本集中找到一个关于分类问题的最好特征进行划分。
2.根据该特征将样本集分成若干个子集,每个子集对应该特征的一个取值。
3.对每个子集重复第1步和第2步操作,直到子集内所有样本的类别均相同,或者子集样本过小无法继续划分。
4.构建出一棵树模型,将每个子集对应于树上的一个节点。
5.对于新的样本,从根节点开始沿着树的路径不断前进,直到达到一个叶子节点,该叶子节点的类别即为样本的预测类别。
5. 什么是神经网络分类器?请描述其基本结构和工作原理。
神经网络分类器是一种基于人工神经网络的分类器。
它基于反向传播算法学习样本,通过不断调整网络权重使得输出结果接近真实标签。
神经网络分类器的基本结构由多个神经元组成,其在输入和输出层之间包括若干个隐藏层。
神经元通过输入层接受输入信号,该信号被赋予权值,然后被传递到下一层。
每个神经元接受到多个输入信号,经加权处理后只输出一个值,该值将作为输入传递到下一层。
人工智能导论第四章课后答案
人工智能导论第四章课后答案1. 什么是模型训练?为什么要进行模型训练?模型训练指的是利用现有数据集对模型进行训练,从而优化模型的参数,使得模型能够更好地拟合数据,提高其预测能力。
模型训练的主要目的是通过数据挖掘,寻找数据中的规律和模式,从而构建出一个能够更好地解释现象和预测未来的模型。
为什么要进行模型训练?主要原因就是数据的复杂性和多样性。
对于人类来说,我们很难直接从数据中发现规律和模式,而模型可以通过训练学习到这些模式,并将其应用于未来的数据中。
另外,模型训练可以帮助我们更好地理解数据和现象,预测未来的趋势和变化,从而帮助我们更好地做出决策。
2. 什么是分类模型?举例说明。
分类模型是一种可以将输入数据分为不同类别的数学模型。
它基于已知的数据集建立一个用于分类的函数,从而将新的数据分成不同的类别。
举个例子,假设我们有一些狗狗的图片,我们希望利用分类模型将它们分为不同的品种。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集,利用训练集训练出一个分类器,然后利用测试集来测试分类器的准确率。
最后,我们可以利用这个分类器对新的狗狗图片进行分类,从而判断它们的品种。
3. 什么是回归模型?举例说明。
回归模型是一种可以预测数值型变量的数学模型,它可以通过已知的数据集来预测未知的数值。
举个例子,假设我们有一些房屋数据,包括房屋的面积、房间数、地段等信息,我们希望通过这些数据来预测房价。
我们可以将这些数据集分为训练集和测试集,利用训练集训练出一个回归模型,然后利用测试集来测试回归模型的准确率。
最后,我们可以利用这个回归模型对新的房屋数据进行预测,从而预测出它的价格。
4. 什么是聚类模型?举例说明。
聚类模型是一种可以将输入数据分为不同组或簇的数学模型。
聚类模型通过特定的算法,将数据集中相似的数据分成一组,从而将不同的组或簇区分开来。
举个例子,假设我们有一些顾客的数据,包括顾客的年龄、性别、消费行为等信息,我们希望通过聚类模型将这些顾客分为不同的群体,以便于我们更好地为他们提供个性化的服务。
人工智能导论1-4章作业
《人工智能导论》作业(1-4章)1.人工智能有哪几个主要的学派?各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同?2.用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。
(定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列)3.请给出下列描述的语义网络表示:1)11月5日,NBA常规赛火箭主场对阵小牛,火箭107-76大胜小牛。
2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。
李老师从10至12月给计算机专业学生教授《操作系统原理》。
3)树和草都是植物;树和草都有根和叶;水草是草,生活在水中;果树是树,会结果;苹果树是果树,结苹果。
4.请用相应谓词公式描述下列语句:1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球;有的人既喜欢足球又喜欢篮球。
2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。
3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。
4)有一个裁缝,他给所有不自己做衣服的人做衣服。
5)如果星期六不下雨,汤姆就会去爬山。
5.什么是谓词公式的解释?对于公式∃x ∀y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1,2,3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。
6.什么是合一?求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。
7.把下面谓词公式化为子句集∀x ∃y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y))∀x (P(x) →∃y(P(y)∧R(x,y))∃x (P(x)∧∀y(P(y) →R(x,y)))8.证明下面各题中,G是否是F的逻辑结论?F1: ∀x (P(x) →∀y(Q(y)→L(x,y)))F2: ∃x (P(x)∧∀y(R(y) →L(x,y)))G: ∀x (R(x) →~Q(x))F1: ∀z (~B(z)→∃y(D(z,y)∧C(y)))F2: ∃x (E(x)∧A(x)∧∀y (D(x,y) →E(y)))F3: ∀y(E(y) →~B(y))G: ∃z (E(z) ∧C(z))9.已知:John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。
人工智能教程习题及答案第4章习题参考解答
人工智能教程习题及答案第4章习题参考解答第四章不确定性推理习题参考解答4.1 练习题4.1什么是不确定性推理?有哪几类不确定性推理方法?不确定性推理中需要解决的基本问题有哪些?4.2什么是可信度?由可信度因子CF(H,E)的定义说明它的含义。
4.3什么是信任增长度?什么是不信任增长度?根据定义说明它们的含义。
4.4当有多条证据支持一个结论时,什么情况下使用合成法求取结论的可信度?什么情况下使用更新法求取结论可信度?试说明这两种方法实际是一致的。
4.5设有如下一组推理规则:r1:IF E1THEN E2(0.6)r2:IF E2AND E3THEN E4 (0.8)r3:IF E4THEN H (0.7)r4:IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5,CF(E3)=0.6,CF(E5)=0.4,结论H的初始可信度一无所知。
求CF(H)=?4.6已知:规则可信度为r1:IF E1THEN H1(0.7)r2:IF E2THEN H1(0.6)r3:IF E3THEN H1(0.4)r4:IF (H1 AND E4) THEN H2(0.2)证据可信度为CF(E1)=CF(E2)=CF(E3)=CF(E4)=CF(E5)=0.5H1的初始可信度一无所知,H2的初始可信度CF0(H2)=0.3计算结论H2的可信度CF(H2)。
4.7设有三个独立的结论H1,H2,H3及两个独立的证据E1与E2,它们的先验概率和条件概率分别为P(H1)=0.4,P(H2)=0.3,P(H3)=0.3P(E1/H1)=0.5,P(E1/H2)=0.6,P(E1/H3)=0.3P(E2/H1)=0.7,P(E2/H2)=0.9,P(E2/H3)=0.1利用基本Bayes方法分别求出:(1)当只有证据E1出现时,P(H1/E1),P(H2/E1),P(H3/E1)的值各为多少?这说明了什么?(2)当E1和E2同时出现时,P(H1/E1E2),P(H2/E1E2),P(H3/E1E2)的值各是多少?这说明了什么?4.8在主观Bayes方法中,请说明LS与LN的意义。
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《人工智能导论》作业(1-4章)
1.人工智能有哪几个主要的学派?各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同?2.用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。
(定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列)
3.请给出下列描述的语义网络表示:
1)11月5日,NBA常规赛火箭主场对阵小牛,火箭107-76大胜小牛。
2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。
李老师从10至12月
给计算机专业学生教授《操作系统原理》。
3)树和草都是植物;树和草都有根和叶;水草是草,生活在水中;果树是树,会结果;
苹果树是果树,结苹果。
4.请用相应谓词公式描述下列语句:
1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球;有的人既喜欢足球又喜欢篮球。
2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。
3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。
4)有一个裁缝,他给所有不自己做衣服的人做衣服。
5)如果星期六不下雨,汤姆就会去爬山。
5.什么是谓词公式的解释?对于公式∃x ∀y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1,2,3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。
6.什么是合一?求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。
7.把下面谓词公式化为子句集
∀x ∃y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y))
∀x (P(x) →∃y(P(y)∧R(x,y))
∃x (P(x)∧∀y(P(y) →R(x,y)))
8.证明下面各题中,G是否是F的逻辑结论?
F1: ∀x (P(x) →∀y(Q(y)→L(x,y)))
F2: ∃x (P(x)∧∀y(R(y) →L(x,y)))
G: ∀x (R(x) →~Q(x))
F1: ∀z (~B(z)→∃y(D(z,y)∧C(y)))
F2: ∃x (E(x)∧A(x)∧∀y (D(x,y) →E(y)))
F3: ∀y(E(y) →~B(y))
G: ∃z (E(z) ∧C(z))
9.已知:John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。
高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员(也可以都是)。
登山运动员不喜欢雨。
滑雪运动员都喜欢雪。
凡是Mike喜欢的,John就不喜欢。
凡是Mike 不喜欢的,John就喜欢。
Mike喜欢雨和雪。
问:高山俱乐部是否有一个成员,他是登山运动员,但不是滑雪运动员?如果有,他是谁?10.为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论?
11.何为完备的归结策略?有哪些归结策略是完备的?
12.何谓搜索?有哪些常用的搜索方法?盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么?13.用状态空间法表示问题时,什么是问题的解?什么是最优解?在图搜索算法中,OPEN 表和CLOSED表的作用是什么?f(x)有何不同含义?
14.宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同?在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索,何种情况反之?
15.什么是启发式搜索,g(x)与h(x)各有什么作用?A*算法的限制条件是什么?
16.
什么是希望树?它是如何构成的?
17.
讨论状态空间的图搜索、与或树搜索、博弈树搜索各有什么特点?有什么区别?
18. 对于下面与或树,分别按和法及最大法求出代价,标出解解树。
19. 对于下面博弈树,最后一行行是节点的估计值。
请计算各节点的倒退值,并应用α-
β剪枝法剪去不必要的分枝
20.
编写程序实现8数码问题,并提交实验报告。
(参加实验报告模板)
2 4 1 –
3 6
2 4 5 2
3 1 2 5 3 7 9 8
0 5 8 3 1 0。