人工智能主观Bayes
《人工智能》测试题答案
《人工智能》测试题答案测试题——人工智能原理一、填空题1.人工智能作为一门学科，它研究的对象是______，而研究的近期目标是____________ _______;远期目标是___________________。
2.人工智能应用的主要领域有_________，_________，_________，_________，_______和__________。
3.知识表示的方法主要有_________，_________，_________，_________和________。
4.产生式系统由三个部分所组成，即___________，___________和___________。
5.用归结反演方法进行定理证明时，可采取的归结策略有___________、___________、_________、_________、_________和_________。
6.宽度优先搜索对应的数据结构是___________________;深度优先搜索是________________。
7.不确定知识处理的基本方法有__________、__________、__________和__________。
8.AI研究的主要途径有三大学派，它们是________学派、________学派和________学派。
9.专家系统的瓶颈是________________________;它来自于两个阶段，第一阶段是，第二阶段是。
10.确定因子法中函数MB是描述________________________、而函数MD是描述________________________。
11.人工智能研究的主要领域有_________、_________、_________、_________、_______和__________。
12.一阶谓词逻辑可以使用的连接词有______、_______、_______和_______。
人工智能 模拟试题
《人工智能》模拟试题一（150分钟）1. 填空题（共12分，每小题2分）1）知识表示的性能应从以下二个方面评价：____________________和________________；后者又分二个方面______________和________________。
2）框架系统的特性继承功能可通过组合应用槽的三个侧面来灵活实现，它们是______________________________________________________。
3）KB系统通常由以下三个部分组成：__________________________________________；KB 系统的开发工具和环境可分为以下三类：____________________________________。
4）按所用的基本学习策略可以将机器学习方法划分为以下几类：_____________________________________________________________________。
5）主观Bayes方法将推理规则表示为P Þ Q形式，称__________为先验似然比，__________ 为条件似然比，_________为规则的充分性因子。
6）自然语言理解中，单句理解分二个阶段：____________和____________，后者又分二个步骤：________________和_________________。
2、问答题（共20分，每小题5分）1）阐述示例学习所采用的逐步特化学习策略，并说明学习过程中正、反例的作用。
2）为什么要在框架系统中实行相容匹配技术？如何实现？3）阐述Xps的冲突解法和推理引擎，并说明综合数据库中事实元素的时间标签在冲突解法中起的作用。
4）什么是问题归约？问题归约的操作算子与一般图搜索有何不同？与或图启发式搜索算法AO*的可采纳性条件是什么？3、简单计算题（共35分，每小题7分）1）按书上图8.5中给定的文法规则，再追加2条：N ® football, V ® play；画出英语句子”The boy play little football”的句法分析树。
人工智能基础(习题卷33)
人工智能基础(习题卷33)第1部分：单项选择题，共50题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]今年大数据分析将出现革命性的新方法，从前的很多算法和基础理论可能会产生理论级别的突破。
而哪项技术将继续成为大数据智能分析的核心技术A)机器学习B)智能物流C)脑科学答案:A解析:2.[单选题]下列哪项不是SVM的优势A)可以和核函数结合B)通过调参可以往往可以得到很好的分类效果C)训练速度快D)泛化能力好答案:C解析:SVM的训练速度不快3.[单选题]下列游戏中，需要人工智能的是（ ）A)空当接龙B)扫雷C)两人对弈的象棋D)人机对弈围棋答案:D解析:4.[单选题]3D 视觉可以完成以下任务( )。
①多品种工件的机器人定位抓取上料 ②料框堆叠物体识别定位③复杂多面工件的柔性化定位抓取 ④喷涂机器人来料识别定位A)①②③B)①②③④C)②③④D)①②答案:B解析:5.[单选题]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)字符串型特征答案:A解析:B)台区负载波动C)台区一出线开关跳闸D)终端上传采集点缺失答案:D解析:7.[单选题]属于常见损失函数：A)计算预测值函数B)求偏导数函数C)均方误差损失函数D)更新参数函数答案:C解析:均方误差损失函数属于常见损失函数。
8.[单选题]在遗传算法中，必须为遗传操作准备一个由若干初始解组成的( )。
A)初始部落B)初始集合C)初始家族D)初始种群答案:D解析:9.[单选题]下面对主成分分析的描述不正确的是A)主成分分析是一种特征降维方法B)主成分分析可保证原始高维样被投影映射后，其方差保持最大C)在主成分分析中，将数据向方差最大方向进行投影，可使数据蕴藏信息没有丢失，以便在后续处理过程中“彰显个性D)在主成分分析中，所得低维度数握中每一维度之间具有极大相关度答案:C解析:10.[单选题]一棵完全二叉树的的结点总数为18，其叶节点数为?A)9B)10C)11D)12答案:A解析:11.[单选题]某二叉树共有399个结点，其中有199个度为2的结点，则该二叉树中的叶子结点数为A)不存在这样的二叉树B)200C)198D)199答案:B解析:12.[单选题]在主观Bayes方法中，证据E支持结论H时，有（）。
人工智能课内实验报告1
人工智能课内实验报告（一）----主观贝叶斯一、实验目的1.学习了解编程语言, 掌握基本的算法实现；2.深入理解贝叶斯理论和不确定性推理理论；二、 3.学习运用主观贝叶斯公式进行不确定推理的原理和过程。
三、实验内容在证据不确定的情况下, 根据充分性量度LS 、必要性量度LN 、E 的先验概率P(E)和H 的先验概率P(H)作为前提条件, 分析P(H/S)和P(E/S)的关系。
具体要求如下:(1) 充分考虑各种证据情况: 证据肯定存在、证据肯定不存在、观察与证据 无关、其他情况；(2) 考虑EH 公式和CP 公式两种计算后验概率的方法；(3) 给出EH 公式的分段线性插值图。
三、实验原理1.知识不确定性的表示:在主观贝叶斯方法中, 知识是产生式规则表示的, 具体形式为：IF E THEN (LS,LN) H(P(H))LS 是充分性度量, 用于指出E 对H 的支持程度。
其定义为:LS=P(E|H)/P(E|¬H)。
LN 是必要性度量, 用于指出¬E 对H 的支持程度。
其定义为:LN=P(¬E|H)/P(¬E|¬H)=(1-P(E|H))/(1-P(E|¬H))2.证据不确定性的表示在证据不确定的情况下, 用户观察到的证据具有不确定性, 即0<P(E/S)<1。
此时就不能再用上面的公式计算后验概率了。
而要用杜达等人在1976年证明过的如下公式来计算后验概率P(H/S)：P(H/S)=P(H/E)*P(E/S)+P(H/~E)*P(~E/S) （2-1）下面分四种情况对这个公式进行讨论。
（1） P (E/S)=1当P(E/S)=1时, P(~E/S)=0。
此时, 式（2-1）变成 P(H/S)=P(H/E)=1)()1()(+⨯-⨯H P LS H P LS （2-2） 这就是证据肯定存在的情况。
（2） P (E/S)=0当P(E/S)=0时, P(~E/S)=1。
《人工智能》基础知识
《人工智能》需要掌握的基本知识和基本方法第一章：1.人工智能的定义：P5人工智能是一门研究如何构造智能机器（智能计算机）或智能系统，使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。
2、人工智能研究的基本内容：P10-P11（1）知识表示（2）机器感知（3）机器思维（4）机器学习（5）机器行为3..当前人工智能有哪些学派？（自己查资料）答：目前人工智能的主要学派有下面三家：(1)符号主义(symbolicism)，又称为逻辑主义(logicism)、心理学派(psychologism)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。
(2)连接主义(connectionism)，又称为仿生学派(bionicsism)或生理学派(physiologism)，其主要原理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(actionism)，又称为进化主义(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。
4、他们对人工智能在理论上有何不同观？（自己查资料）答：（1）认为人工智能源于数理逻辑（2）认为人工智能源于仿生学（3）认为人工智能源于控制论第二章1.掌握一阶逻辑谓词的表示方法：用于求解将谓词公式化为子句集2.产生式系统的基本结构，各部分的功能以及主要工作过程。
P38-P39（1）规则库规则库是产生式系统求解问题的基础，其知识是否完整、一致，表达是否准确、灵活，对知识的组织是否合理等，将直接到系统的性能。
（2）综合数据库综合数据库又称为事实库、上下文、黑板等。
它是一个用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构。
（3）控制系统控制系统又称为推理机构，由一组程序组成，负责整个产生式系统的运行，实现对问题的求解。
工作过程：(a) 从规则库中选择与综合数据库中的已知事实进行匹配。
（b）匹配成功的规则可能不止一条，进行冲突消解。
大连理工大学智慧树知到“计算机科学与技术”《人工智能》网课测试题答案2
大连理工大学智慧树知到“计算机科学与技术”《人工智能》网课测试题答案（图片大小可自由调整）第1卷一.综合考核(共15题)1.符号主义的主要特征()。
A.立足于逻辑运算和符号操作B.知识可用显示的符号表示C.便于模块化，能与传统的符号数据库进行连接D.其他选项都正确2.“今天下雨”这句话不是一个命题。
()A.正确B.错误3.行为主义的代表人是布鲁克(R.A.Brooks)。
()A.正确B.错误4.在CF模型中，证据E肯定为真时，可信度因子CF=()。
A.0.8B.1C.0D.0.55.约翰·麦卡锡被称为()。
A.人工智能之父B.图灵奖创始人C.计算机之父D.其它选项都不对6.专家系统突破了时间和空间的限制，程序可永久保存并可复制。
专家系统能进行有效推理。
()A.正确B.错误7.已知R1：IF E1 THEN (10，1) H1(0.03) 。
R2：IF E2 THEN (20，1) H2(0.05) 。
R3：IF E3 THEN (1，0.002) H3(0.3) 。
当证据E1、E2和E3都存在时，P(H1/E1)=()。
A.0.3678B.0.1234C.0.2362D.0.28.()不是进化算法搜索方式的特点。
A.自适应搜索B.串行式搜索C.是黑箱式结构D.通用性强9.符号主义是以()为核心的方法。
A.符号传输B.符号处理C.信息传输D.信息处理10.遗传算法中，染色体对应()。
A.生物的遗传载体B.纸张记录的文字C.数据数组D.存储器11.推理的概念，是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程。
()A.正确B.错误12.演绎推理中，常用的三段论是由一个大前提、一个小前提和一个结论这三部分组成的。
()A.正确B.错误13.规则库就是用于描述某领域内的知识的产生式集合，是某领域知识(规则)的存储器，其中的规则是以产生式形式表示的。
()A.正确B.错误14.符号主义的缺点是可以解决逻辑思维，但对于形象思维难于模拟信息表示成符号后，并在处理或转换时，信息有丢失的情况。
人工智能技术常用算法
人工智能技术常用算法
一、机器学习算法
1、数据类：
（1）K最近邻算法（KNN）：KNN算法是机器学习里最简单的分类算法，它将每个样本都当作一个特征，基于空间原理，计算样本与样本之间的距离，从而进行分类。
（2）朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是依据贝叶斯定理以及特征条件独立假设来计算各类别概率的，是一种贝叶斯决策理论的经典算法。
（3）决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于条件概率知识的分类和回归模型，用通俗的话来讲，就是基于给定的数据，通过计算出最优的属性，构建一棵树，从而做出判断的过程。
2、聚类算法：
（1）K-means：K-means算法是机器学习里最经典的聚类算法，它会将相似的样本分到一起，从而实现聚类的目的。
（2）层次聚类（Hierarchical clustering）：层次聚类是一种使用组织树（层次结构）来表示数据集和类之间关系的聚类算法。
（3）谱系聚类（Spectral clustering）：谱系聚类算法是指，以频谱图（spectral graph）来表示数据点之间的相互关系，然后将数据点聚类的算法。
三、深度学习算法
1、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）：卷积神经网络是一种深度学习算法。
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。
人工智能第4章(不确定性推理方法)
例：容器里的球
现分别有 A，B 两个容器，在容器 A 里分别有 7 个红球和 3 个白球，在容器 B 里有 1 个红球和 9 个白球。
现已知从这两个容器里任意抽出了一个球，且是红球， 问：这个红球是来自容器 A 的概率是多少?
假设已经抽出红球为事件 B，从容器 A 里抽出球为事件 A， 则有：P(B) = 8 / 20 P(A) = 1 / 2 P(B | A) = 7 / 10，
证据（前提）的不确定性表示 规则的不确定性表示 推理计算---结论的不确定性表示
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证据的不确定性度量
单个证据的不确定性获取方法：两种 初始证据：由提供证据的用户直接指定，用可信度因子对 证据的不确定性进行表示。如证据 E 的可信度表示为 CF(E)。 如对它的所有观测都能肯定为真，则使CF(E)=1；如能肯定 为假，则使 CF(E)=-1 ；若它以某种程度为真，则使其取小 于1的正值，即0< CF(E)<1;若它以某种程度为假，则使其 取大于 -1 的负值，即-1< CF(E)<0; 若观测不能确定其真假， 此时可令CF(E)=0。
P (H | E) - P (H) , 当 P (H | E) P (H) 1 P (H) CF(H, E) P (H | E) - P (H) , 当P (H | E) P (H) P (H)
15
确定性方法
规则
规则的不确定性表示 证据（前提）的不确定性表示 推理计算—结论的不确定性表示
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规则
(推理计算 4）
CF(E) < =0，
规则E H不可使用，即此计算不必进行。
0 < CF(E) <= 1，
《人工智能》测试题答案
1. 与/ 或图中结点的深度必大于其父辈的深度。（
）
2. 若问题 P可以归结为与之等价的一组子问题： 全部可解时，原问题 P才可解。（ ）
P 1,P 2
P n , 当且仅当这些子问题
3. 目标公式 L 在逻辑上遵循 S，那么满足 S 的每个解释也满足 L 。（ ）
4. 在图搜索算法中，如果按估价函数
8.AI 研究的主要途径有三大学派，它们是 ________学派、 ________学派和 ________学派。
9. 专 家 系 统 的 瓶 颈 是 ________________________ ； 它 来 自 于 两 个 阶 段 ， 第 一 阶 段
是
，第二阶段是
。
10. 确定因子法中函数
MB 是描述 ________________________ 、而函数 MD 是描述
17. 谓词公式 yP(y) 取真值为 1 的充分必要条件是 (
任何类型 )
A.对任意 y，使 P(y)都取真值 1 B.存在一个 y0，使 P(y0)取真值 1
C.存在某些 y，使 P(y)都取真值 1
D.存在 y0，使 P(y0)取真值 0
18. 设 G x yP(x,y) Q(z,w)，下面三个命题为真的是 (
6. 盲目搜索 7. 估价函数 8. 人工智能 9. 合适公式 10.W的差异集合 11. 机器学习 12. 产生式 13. 启发式搜索 14. 归结原理 15. 原子集
五、论述题
简答题
1.规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式？各自的特点为何？
2.从概念结构而言，专家系统有哪些部分构成？各部分的作用是什么？
18.世界上第一个专家系统 我国的第一个专家系统
人工智能第5节不确定可信度
3. 组合证据不确定性的计算方法 需要解决的另一个问题是不确定性的更新问题,不确定
性的(更新算法）组合证据有:
在匹配时，一个简单条件对应于一个单一的证据，一个复合条件 对应于一组证据，称这一组证据为组合证据。
最大最小法：
T(E1 AND E2)=min{T(E1),T(E2)}
T(E1 OR E2)=max{T(E1),T(E2)} 概率法：
CF(H,E) 0
,P(H|E)P(H)
0MD(H,E)P(HP )(P H()H|E) ,P(H|E)P(H)
从上式可看出： CF(H,E)>0对应于P(H|E)>P(H); CF(H,E)<0对应于P(H|E)<P(H); CF(H,E)=0对应于P(H|E)=P(H)。
IF E THEN
H (CF(H,E))
MB(H,E)0P(H 1|E P)(H P)(H) ,P(H|E)P(H)
CF(H,E) 0
,P(H|E)P(H)
0MD(H,E)P(HP )(P H()H|E) ,P(H|E)P(H)
当且仅当P(H|E)=1时, CF(H,E)=1 当且仅当P(H|E)=0时, CF(H,E)=-1 CF(H,E)定性地反映了P(H|E)的大小,因此可以用
CF(E6)=0.7, CF(E7)=0.6, CF(E8)=0.9
求：CF(H)=？
E1 (0.9)
解：由R4得到：
CF(E1)=0.7×max{0,CF[E4 AND (E5 OR E6)]} =0.7×max{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6)}}
=0.35
由R5得到：
CF(E3)=0.9×max{0,CF[E7 AND E8]} =0.54
人工智能第五章不确定性推理 (2)
概率论基础（概率性质 ）
• 定 穷多义个：事设件{A，n, 两n=两1,不2相, …交}，为且一组 A有n 限 ，或可则称列事无
件族{An, n=1, 2, …}为样本空间n Ω的一个完备
，
事 2,件…族，，则又称若{A对n,任n=意1事, 2件, …B有}为B基An=本An事或件φ族, 。n=1,
• 定义：设Ω为一个随机实验的样本空间， 对Ω上的任意事件A，规定一个实数与之 对应，记为P(A)，满足以下三条基本性
，
质，称为事件A发生的概率：
0 P(A) 1 P() 1 P() 0
–若二事件AB互斥，即，则
P(A B) P(A) P(B)
• 以上三条基本规定是符合常识的。
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
• 随机事件：随机事件是一个随机实验的一些 可能结果的集合，是样本空间的一个子集。 常用大写字母A,B,C,…表示。
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
概率论基础（事件间的关系与运算 ）
• 两个事件A与B可能有以下几种特殊关系：
– 包含：若事件B发生则事件A也发生，称“A包含B”， 或“B含于A”，记作AB或BA。
• 设A，B是两事件，则
P(A B) P(A) P(B) P(A B)
《人工智能原理》第五章 不确定性推理事件且P(A)>0，称
P(B | A) P( AB)
P( A)
，
• 为事件A已发生的条件下，事件B的条件
概率，P(A)在概率推理中称为边缘概率。
《人工智能原理》第五章 不确定性推理
第五章 不确定性推理
• 概述 • 概率论基础 • Bayes网络 • 主观Bayes方法 • 确定性方法 • 证据理论
人工智能及其应用-不确定性推理方法-证据理论
Bel({红,黄}) M ({红}) M ({黄}) M ({红,黄})
0.3 0.2 0.5
Pl({蓝}) 1 Bel({蓝}) 1 Bel({红，黄})＝系
因为
Bel( A) +Bel(¬A) =∑M (B) +∑M (C)
则： K 1 M1(x)M 2 ( y) x y 1 [M1({黑})M 2 ({白}) M1({白})M 2 ({黑})]
1 [0.3 0.3 0.5 0.6] 0.61
M ({黑}) K 1 M1(x)M 2 ( y)
0.161x[My{1黑({}黑})M 2 ({黑}) M1 ({黑})M 2 ({黑,白})
Pl(A) ：对A为非假的信任程度。
8 A(Bel(A), Pl(A)) ：对A信任程度的下限与上限。
8
概率分配函数的正交和（证据的组合）
定义4.4 设 M1和 M 2 是两个概率分配函数；则其正交 和 M =M1⊕M2 ： M (Φ) 0
M ( A) K 1
M1(x)M2( y)
x yA
B⊆A
C⊆¬A
≤∑M (E) =1
B⊆D
所以 Pl( A) Bel( A) 1 Bel(A) Bel( A)
1 (Bel(A) Bel( A)) 0
∴所以 Pl( A) ≥Bel( A)
A(0,0);A(0,1)
Bel(A) ：对A为真的信任程度。
A(1,1);A(0.25,1) A(0,0.85);A(0.25,0.85)
1981年巴纳特（J. A. Barnett）把该理论引入专家系 统中，同年卡威（J. Garvey）等人用它实现了不确定 性推理。
人工智能 第6章 参考答案
第6章不确定性推理部分参考答案6.8 设有如下一组推理规则:r1: IF E1THEN E2 (0.6)r2: IF E2AND E3THEN E4 (0.7)r3: IF E4THEN H (0.8)r4: IF E5THEN H (0.9)且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。
求CF(H)=?解：(1) 先由r1求CF(E2)CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)}=0.6 × max{0,0.5}=0.3(2) 再由r2求CF(E4)CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}=0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21(3) 再由r3求CF1(H)CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}=0.8 × max{0, 0.21)}=0.168(4) 再由r4求CF2(H)CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}=0.9 ×max{0, 0.7)}=0.63(5) 最后对CF1(H )和CF2(H)进行合成，求出CF(H)CF(H)= CF1(H)+CF2(H)+ CF1(H) × CF2(H)=0.6926.10 设有如下推理规则r1: IF E1THEN (2, 0.00001) H1r2: IF E2THEN (100, 0.0001) H1r3: IF E3THEN (200, 0.001) H2r4: IF H1THEN (50, 0.1) H2且已知P(E1)= P(E2)= P(H3)=0.6, P(H1)=0.091, P(H2)=0.01, 又由用户告知：P(E1| S1)=0.84, P(E2|S2)=0.68, P(E3|S3)=0.36请用主观Bayes方法求P(H2|S1, S2, S3)=?解：(1) 由r1计算O(H1| S1)先把H1的先验概率更新为在E1下的后验概率P(H1| E1)P(H1| E1)=(LS1× P(H1)) / ((LS1-1) × P(H1)+1)=(2 × 0.091) / ((2 -1) × 0.091 +1)=0.16682由于P(E1|S1)=0.84 > P(E1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1下的后验概率P(H1| S1)和后验几率O(H1| S1)P(H1| S1) = P(H1) + ((P(H1| E1) – P(H1)) / (1 - P(E1))) × (P(E1| S1) – P(E1))= 0.091 + (0.16682 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.84 – 0.6)=0.091 + 0.18955 × 0.24 = 0.136492O(H1| S1) = P(H1| S1) / (1 - P(H1| S1))= 0.15807(2) 由r2计算O(H1| S2)先把H1的先验概率更新为在E2下的后验概率P(H1| E2)P(H1| E2)=(LS2×P(H1)) / ((LS2-1) × P(H1)+1)=(100 × 0.091) / ((100 -1) × 0.091 +1)=0.90918由于P(E2|S2)=0.68 > P(E2)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S2下的后验概率P(H1| S2)和后验几率O(H1| S2)P(H1| S2) = P(H1) + ((P(H1| E2) – P(H1)) / (1 - P(E2))) × (P(E2| S2) – P(E2))= 0.091 + (0.90918 –0.091) / (1 – 0.6)) × (0.68 – 0.6)=0.25464O(H1| S2) = P(H1| S2) / (1 - P(H1| S2))=0.34163(3) 计算O(H1| S1,S2)和P(H1| S1,S2)先将H1的先验概率转换为先验几率O(H1) = P(H1) / (1 - P(H1)) = 0.091/(1-0.091)=0.10011再根据合成公式计算H1的后验几率O(H1| S1,S2)= (O(H1| S1) / O(H1)) × (O(H1| S2) / O(H1)) × O(H1)= (0.15807 / 0.10011) × (0.34163) / 0.10011) × 0.10011= 0.53942再将该后验几率转换为后验概率P(H1| S1,S2) = O(H1| S1,S2) / (1+ O(H1| S1,S2))= 0.35040(4) 由r3计算O(H2| S3)先把H2的先验概率更新为在E3下的后验概率P(H2| E3)P(H2| E3)=(LS3× P(H2)) / ((LS3-1) × P(H2)+1)=(200 × 0.01) / ((200 -1) × 0.01 +1)=0.09569由于P(E3|S3)=0.36 < P(E3)，使用P(H | S)公式的前半部分，得到在当前观察S3下的后验概率P(H2| S3)和后验几率O(H2| S3)P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)由当E3肯定不存在时有P(H2 | ¬ E3) = LN3× P(H2) / ((LN3-1) × P(H2) +1)= 0.001 × 0.01 / ((0.001 - 1) × 0.01 + 1)= 0.00001因此有P(H2| S3) = P(H2 | ¬ E3) + (P(H2) – P(H2| ¬E3)) / P(E3)) × P(E3| S3)=0.00001+((0.01-0.00001) / 0.6) × 0.36=0.00600O(H2| S3) = P(H2| S3) / (1 - P(H2| S3))=0.00604(5) 由r4计算O(H2| H1)先把H2的先验概率更新为在H1下的后验概率P(H2| H1)P(H2| H1)=(LS4× P(H2)) / ((LS4-1) × P(H2)+1)=(50 × 0.01) / ((50 -1) × 0.01 +1)=0.33557由于P(H1| S1,S2)=0.35040 > P(H1)，使用P(H | S)公式的后半部分，得到在当前观察S1,S2下H2的后验概率P(H2| S1,S2)和后验几率O(H2| S1,S2)P(H2| S1,S2) = P(H2) + ((P(H2| H1) – P(H2)) / (1 - P(H1))) × (P(H1| S1,S2) – P(H1))= 0.01 + (0.33557 –0.01) / (1 – 0.091)) × (0.35040 – 0.091)=0.10291O(H2| S1,S2) = P(H2| S1, S2) / (1 - P(H2| S1, S2))=0.10291/ (1 - 0.10291) = 0.11472(6) 计算O(H2| S1,S2,S3)和P(H2| S1,S2,S3)先将H2的先验概率转换为先验几率O(H2) = P(H2) / (1 - P(H2) )= 0.01 / (1-0.01)=0.01010再根据合成公式计算H1的后验几率O(H2| S1,S2,S3)= (O(H2| S1,S2) / O(H2)) × (O(H2| S3) / O(H2)) ×O(H2)= (0.11472 / 0.01010) × (0.00604) / 0.01010) × 0.01010=0.06832再将该后验几率转换为后验概率P(H2| S1,S2,S3) = O(H1| S1,S2,S3) / (1+ O(H1| S1,S2,S3))= 0.06832 / (1+ 0.06832) = 0.06395可见，H2原来的概率是0.01，经过上述推理后得到的后验概率是0.06395，它相当于先验概率的6倍多。
人工智能复习题汇总(附答案)
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 Intelligence C. Automatic InformationB. Artificial Intelligence D. 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(∧) C子句中可以有析取词(∨)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B子句通过合取词连接句子(∧)D子句间是没有析取词的(∨)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 A. P∨Q∨R C. QB. ┑Q∨RD.┑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 C. have 联系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B. Composed–of联系 D.以上全是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 ） A.[-1, 1] B.[0, 1] 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。
人工智能原理教案03章不确定性推理方法33主观Bayes方法
3.3 主观Bayes方法R.O.Duda等人于1976年提出了一种不确定性推理模型。
在这个模型中，他们称推理方法为主观Bayes方法，并成功的将这种方法应用于地矿勘探系统PROSPECTOR中。
在这种方法中，引入了两个数值（LS，LN），前者体现规则成立的充分性，后者则表现了规则成立的必要性，这种表示既考虑了事件A的出现对其结果B的支持，又考虑了A的不出现对B的影响。
在上一节的CF方法中，CF（A）<0.2就认为规则不可使用，实际上是忽视了A不出现的影响，而主观Bayes方法则考虑了A 不出现的影响。
t3-B方法_swf.htmBayes定理：设事件A1，A2 ，A3 ，…，An中任意两个事件都不相容，则对任何事件B有下式成立：该定理就叫Bayes定理，上式称为Bayes公式。
全概率公式：可写成：这是Bayes定理的另一种形式。
Bayes定理给出了一种用先验概率P（B|A），求后验概率P （A|B）的方法。
例如用B代表发烧，A代表感冒，显然，求发烧的人中有多少人是感冒了的概率P（A|B）要比求因感冒而发烧的概率P（B|A）困难得多。
3.3.1 规则的不确定性为了描述规则的不确定性，引入不确定性描述因子LS, LN：对规则A→B的不确定性度量f（B，A）以因子（LS，LN）来描述：表示A真时对B的影响，即规则成立的充分性表示A假时对B的影响，即规则成立的必要性实际应用中概率值不可能求出，所以采用的都是专家给定的LS, LN值。
从LS，LN的数学公式不难看出，LS表征的是A的发生对B发生的影响程度，而LN表征的是A的不发生对B发生的影响程度。
几率函数O(X)：即，表示证据X的出现概率和不出现的概率之比，显然O(X)是P(X)的增函数，且有：P(X)＝0，O(X)＝0P(X)＝0.5，O(X)＝1P(X)＝1，O(X)＝∞，几率函数实际上表示了证据X的不确定性。
几率函数与LS,LN的关系：O(B|A) = LS·O(B)O(B|~A) = LN·O(B)几个特殊值：LS、LN≥0，不独立。
(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。
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6.总结
通过实验，进一步掌握了主观Bayes方法中不确定性的传递算法及其公式。同时，通过多次输入参数并作图，经观察更深刻的理解了LS、LN的意义和性质，得知主观Bayes方法的实质。
4.当P(E/S)为其它值时，通过分段线性插值就可计算P(H/S)
公式为：
该公式称为EH公式或UED公式。
3.实验内容
编写程序，以LS、LN、P(E)、P(H)为已知输入，利用公式做出P(H/:
clc;
X=input('请输入LS,LN,P(H),P(E):');
结果显示：
输入：[100 0.4 0.3 0.5]
结果显示：
结果分析：
1.当P(E/S)=0时，P(H/S)=P(H/~E);
2.当P(E/S)=P(E)时，P(H/S)=P(E);
3.当P(E/S)=1时，P(H/S)=P(H/E)；
4.当P(E/S)为其它值时，P(H/S)即为分段线性插值计算结果。
P1=(X(1)*X(3))/((X(1)-1)*X(3)+1);
P0=(X(2)*X(3))/((X(2)-1)*X(3)+1);
axis([0 1.1 0 1.1]);
line([0 X(4)],[P0 X(3)],'color','k','linewidth',2);
line([X(4) 1],[X(3) P1],'color','k','linewidth',2);
title('主观BAYES');
text(0,P0,'P(H/~E)');
text(0,X(3),'P(H)');
text(0,P1,'P(H/S)');
text(X(4),0,'P(E)');
xlabel('P(E/S)');
ylabel('P(H/S)');
grid;
5.实验结果
输入：[800 0.7 0.6 0.4]
line([X(4) X(4)],[0 X(3)],'linestyle',':');
line([0 X(4)],[X(3) X(3)],'linestyle',':');
line([1 1],[0 P1],'linestyle',':');
line([0 1],[P1 P1],'linestyle',':');
1.实验目的
在证据不确定的情况下，以充分性量度LS、必要性量度LN、E的先验概率P(E)和H的先验概率P(H)作为前提条件，分析P(H/S)和P(E/S)的关系。
2.实验原理
在现实中，证据肯定存在和肯定不存在的极端情况是不多的，更多的是介于二者之间的不确定情况，即0<P(E/S)<1。此时，我们用杜达等人在1976年证明了的公式来计算H的后验概率：
人工智能课内实验报告
——主观贝叶斯方法
班级：
姓名：
学号：
主观贝叶斯方法
在主观Bayes方法中，知识和证据均具有不确定性。主观Bayes方法推理的任务就是根据证据E的概率P(E)及LS、LN的值，把H的先验概率P(H)更新为后验概率P(H/E)或者P(H/~E)。但由于证据的不确定性，要采取不同的更新方法。
分四种情况讨论这个公式：
1.P(E/S)=1(证据肯定存在)
当P(E/S)=1时，P(-E/S)=0。此时公式变成：
2.P(E/S)=0(证据肯定不存在)
当P(E/S)=0时，P(-E/S)=1.此时公式变成：
3.P(E/S)=P(E)（观察与证据、结论无关）
当P(E/S)=P(E)时，表示E与S无关。利用全概率公式得：