人工智能教程张仰森部分习题答案
人工智能课后习题第6章 参考答案
第6章不确定性推理参考答案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。
人工智能课后习题第2章 参考答案
第2章知识表示方法参考答案2.8设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(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。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(∃x )(P(x)→L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(∃x )(∀y) (A(y)→B(x)∧P(x))(3)新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(∀x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：¬(∀x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(∀x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
HOLDING(x)：机械手抓住x。
人工智能课后答案第三章
人工智能课后答案第三章本页仅作为文档封面，使用时可以删除This document is for reference only-rar21year.March1.基于谓词逻辑的机器推理方法：自然演绎推理，归结演绎推理，基于规则的演绎推理。
2. 求下列谓词公式的子句集(1) x y(P(x,y) Q(x,y))解：去掉存在量词变为：P(a,b)Q(a,b) 变成子句集{ P(a,b),Q(a,b )}(2) x y(P(x,y) Q(x,y)) 解：去掉蕴涵符号变为：x y(¬ P(x,y)Q(x,y)) 去掉全称量词变为：¬ P(x,y) Q(x,y) 变成子句集{ ¬ P(x,y) Q(x,y)}(3) {()[(,)(,,)]}x P x y zQ x z zR x y z ∀→∃∀∨∀()(,)(,(),)P x Q x z R x f x z ⌝∨∨(4)((,,,,,)(,,,,,)(,,,,,))x y z u v w P x y z y v w Q x y z y v w R x y z u v w ∃∀∃∃∀∃∨∧ {p(a,y,f(y),y,v,g(y,v)) Q(a,y,f(y),y,v,g(y,v)), p(a,x,f(x),x,z,g(x,z))R(a,x,f(x),h(x),z,g(x,z))} 3. 试判断下列子句集中哪些是不可满足的（1）使用删除策略（2）归结 4.用合一算法求下列公式集的最一般合一。
（1）W={Q(a,x),Q(y,b)} 最一般合一为:{a/y,b/y} （2）{()((,))}W Q x y z Q u h v v u =，，，，，最一般合一为：{z/u,h(v,v)/y,z/x}或{x/u,h(v,v)/y,x/z}5.用归结原理证明，G 是否可肯定是F 的逻辑结果。
(1) F 1 (x)(P(x)(Q(x)∧R(x)) F 2 (x) (P(x) ∧S(x) G (x)(S(x) ∧R(x)) 证明：利用归结反演法，先证明F 1 ∨ F 2 ∨¬G 是不可满足的。
人工智能教程习题及答案第5章习题参考解答
第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索？有哪两大类不同的搜索方法？两者的区别是什么？5.2 用状态空间法表示问题时，什么是问题的解？求解过程的本质是什么？什么是最优解？最优解唯一吗？5.3 请写出状态空间图的一般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作用分别是什么？有何区别？5.4 什么是盲目搜索？主要有几种盲目搜索策略？5.5 宽度优先搜索与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？在何种情况下，深度优先搜索优于宽度优先搜索？5.6 用深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所示的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道士和野人问题。
设有3个修道士和3个野人来到河边，打算用一条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个人，在任何岸边野人的数目都不得超过修道士的人数，否则修道士就会被野人吃掉。
假设野人服从任何一种过河安排，请使用状态空间搜索法，规划一使全部6人安全过河的方案。
（提示：应用状态空间表示和搜索方法时，可用(N m,N c)来表示状态描述，其中N m和N c分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3)，而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
）5.8 用状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、小米问题。
农夫、狐狸、鸡、小米都在一条河的左岸，现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有一条船，过河时，除农夫外，船上至多能载狐狸、鸡和小米中的一样。
狐狸要吃鸡，鸡要吃小米，除非农夫在那里。
试规划出一个确保全部安全的过河计划。
（提示：a.用四元组(农夫，狐狸，鸡，米)表示状态，其中每个元素都可为0或1，0表示在左岸，1表示在右岸；b.把每次过河的一种安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。
）5.9 设有三个大小不等的圆盘A 、B 、C 套在一根轴上，每个圆盘上都标有数字1、2、3、4，并且每个圆盘都可以独立地绕轴做逆时针转动，每次转动90°，初始状态S 0和目标状态S g 如图5.11所示，用宽度优先搜索法和深度优先搜索法求从S 0到S g 的路径。
人工智能教程 张仰森(部分习题答案)
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。
5.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。
6.什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。
7.什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。
8.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）。
9.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。
10.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。
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。
(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7章习题参考解答
人工智能教程习题及答案第7章习题参考解答第七章自然语言处理习题参考解答7.1练习题7.1什么是自然语言？自然语言是由哪些构成的？7.2什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次，各层次的功能如何?7.3 自然语言理解和自然语言自动生成的关系是什么?研究这两者时有什么共同点.7.4自然语言理解的发展分几个阶段?各阶段的研究重点是什么?7.5语言学家乔姆斯基的论文《语言描述的三个模型》的意义如何?7.6句法分析的目的是什么? 基于规则的句法分析理论和方法主要有哪些?7.7什么是乔姆斯基语法体系？它包含几个语法？各型语法之间有何不同？它们与短语结构语法的关系如何？7.8自动句法分析的常用算法有哪些？自顶向下分析算法的思想是什么？7.9下面是一个符合短语结构语法定义的受限英语子集的语法P: S→NP VP (a)NP→the NP1 (b)NP→NP1 (c)NP1→ADJS N (d)ADJS→Ф|ADJ ADJS (e)VP→V (f)VP→V NP (g)N→boy | Johnson | blackball (h)ADJ→little|dig (i)V→play|run (j)其中，大写的是非终结符，而小写的是终结符，Ф表示空字符串。
请依据该语法对句子the boy plays the blackball进行自顶向下的句法分析，并建立相应的句法分析树。
7.10写出下列乔姆斯基2型语法（上下文无关语法）所对应的递归转移网络:S→NP VPNP→Adjective NounNP→Determiner Noun PPNP→Determiner NounVP→Verb Adverb NPVP→VerbVP→Verb AdverbVP→Verb PPPP→Preposition NP7.11设有下列语法：G=(Vt，Vn，P，S)Vn={S, NP, VP, Det, N, V, Prep, PP}Vt={the, boy, dog, hits}S=SP: S→NP VP (a)NP→Det N (b)VP→V NP (c)VP→VP PP (d)PP→Prep NP (e)Det→the (f)N→boy | dog (g)V→hits (h)利用自底向上的分析算法对句子“the boy hits the dog”进行分析，并写出它的分析推导过程。
张仰森---人工智能原理及其应用(第二版)习题答案
第2章知识表示方法部分参考答案2.8 设有如下语句，请用相应的谓词公式分别把他们表示出来：(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。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x,y)：x喜欢y其中，y的个体域是{梅花，菊花}。
将知识用谓词表示为：(x )(P(x) ∧(L(x, 梅花)∨L(x, 菊花)∨L(x, 梅花)∧L(x, 菊花)))(2) 有人每天下午都去打篮球。
解：定义谓词P(x)：x是人B(x)：x打篮球A(y)：y是下午将知识用谓词表示为：(x )(y) (A(y) ∧B(x)∧P(x))(3) 新型计算机速度又快，存储容量又大。
解：定义谓词NC(x)：x是新型计算机F(x)：x速度快B(x)：x容量大将知识用谓词表示为：(x) (NC(x)→F(x)∧B(x))(4) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。
解：定义谓词S(x)：x是计算机系学生L(x, pragramming)：x喜欢编程序U(x,computer)：x使用计算机将知识用谓词表示为：(x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer))(5) 凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
解：定义谓词P(x)：x是人L(x, y)：x喜欢y将知识用谓词表示为：(x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))2.9 用谓词表示法求解机器人摞积木问题。
设机器人有一只机械手，要处理的世界有一张桌子，桌上可堆放若干相同的方积木块。
机械手有4个操作积木的典型动作：从桌上拣起一块积木；将手中的积木放到桌之上；在积木上再摞上一块积木；从积木上面拣起一块积木。
积木世界的布局如下图所示。
ABCCAB图机器人摞积木问题解：(1) 先定义描述状态的谓词CLEAR(x)：积木x上面是空的。
ON(x, y)：积木x在积木y的上面。
ONTABLE(x)：积木x在桌子上。
人工智能课程习题与部分解答新版资料
《人工智能》课程习题和部分解答第1章绪论1.1 什么是人工智能? 它研究目标是什么?1.2 什么是图灵测试?简述图灵测试基础过程及其关键特征.1.3 在人工智能发展过程中，有哪些思想和思潮起了关键作用？1.5 在人工智能发展过程中，有哪些思想和思潮起了关键作用？1.7 人工智能关键研究和应用领域是什么？其中，哪些是新研究热点？第2章知识表示方法2.1 什么是知识？分类情况怎样？2.2 什么是知识表示？不一样知识表示方法各有什么优缺点?2.4 人工智能对知识表示有什么要求?2.5 用谓词公式表示下列规则性知识：自然数全部是大于零整数。
任何人全部会死。
[解]定义谓词以下:N(x): “x是自然数”, I(x): “x是整数”, L(x): “x大于0”, D(x): “x会死”, M(x): “x是人”,则上述知识可用谓词分别表示为:xLIx→∀x∨N))](x)()[((xM∀Dx→()])()[(x2.6 用谓词公式表示下列事实性知识：小明是计算机系学生，但她不喜爱编程。
李晓新比她父亲长得高。
2.8 产生式系统由哪多个部分组成? 它们各自作用是什么?2.9 能够从哪些角度对产生式系统进行分类? 叙述各类产生式系统特点。
2.10简述产生式系统优缺点。
2.11 简述框架表示基础组成，并给出框架通常结构2.12框架表示法有什么特点？2.13试结构一个描述你卧室框架系统。
2.14 试描述一个具体大学老师框架系统。
[解] 一个具体大学老师框架系统为：框架名：<老师-1>类属：<大学老师>姓名：张宇性别：男年纪：32职业：<老师>职称：副教授部门：计算机系研究方向：计算机软件和理论工作：参与时间：7月工龄：目前年份-工资：<工资单>2.16把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草全部是植物；(2)树和草全部是有根有叶；(3)水草是草，且生长在水中；(4)果树是树，且会结果；(5)苹果树是果树一个，它结苹果。
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。
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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。
5.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。
6.什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。
7.什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。
8.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)。
9.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。
10.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。
1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。
步骤：( 1)定义谓词及个体，确定每个谓词及个体的确切含义； (2)根据所要表达的事物或概念，为每个谓词中的变元赋予特定的值； (3)根据所要表达的知识的语义用适当的联接符号将各个谓词联接起来，形成谓词公式。
2.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。
解：定义谓词如下：Like(x,y) ：x 喜欢y 。
Club(x) ：x 是梅花。
Human(x) ：x 是人。
Mum(x) ：x 是菊花。
“有的人喜欢梅花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Club(x)))“有的人喜欢菊花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Club(x)) Like(x,Mum(x)))(1)他每天下午都去玩足球。
解：定义谓词如下：PlayFootball(x) ：x 玩足球。
Day(x) ：x 是某一天。
则语句可表达为：( x)(D(x) PlayFootball(Ta))(2)太原市的夏天既干燥又炎热。
解：定义谓词如下：Summer(x) ：x 的夏天。
Dry(x) ：x 是干燥的。
Hot(x) ：x 是炎热的。
则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan)) Hot(Summer(Taiyuan))(3)所有人都有饭吃。
解：定义谓词如下：Human(x) ：x 是人。
Eat(x) ：x 有饭吃。
则语句可表达为：( x)(Human(x) Eat(x))(4)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。
解：定义谓词如下：Like(x,y) ：x 喜欢y。
Human(x) ：x 是人。
则语句可表达为：( x)((Human(x) Like(x,basketball)) Like(x,volleyball))(5)要想出国留学，必须通过外语考试。
解：定义谓词如下：Abroad(x) ：x 出国留学。
Pass(x) ：x 通过外语考试。
则语句可表达为：Abroad(x) Pass(x) 、猴子问题：2.7解：根据谓词知识表示的步骤求解问题如下：解法一：(1)本问题涉及的常量定义为：猴子：Monkey,箱子：Box，香蕉：Banana,位置：a, b, c(2)定义谓词如下：SITE(x , y) ：表示x 在y 处；HANG(x , y) ：表示x 悬挂在y 处；ON(x , y) ：表示x 站在y 上；HOLDS(y , w) ：表示y 手里拿着w。
(3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下：问题的初始状态表示：SITE(Monkey , a) A HANG(Banana b) A SITE(Box , c) A 〜ON(Monkey Box) A 〜HOLDS(Monkey Banana) 问题的目标状态表示：SITE(Monkey b) A 〜HANG(Banana b)A SITE(Box b)A ON(Monkey Box) A HOLDS(Monkey Banana)解法二：本问题涉及的常量定义为：猴子：Monkey 箱子：Box 香蕉：Banana 位置： a b c定义谓词如下：SITE(x y) ：表示x 在y 处；ONBOX(x) ：表示x 站在箱子顶上；HOLDS(x) ：表示x 摘到了香蕉。
(3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下：问题的初始状态表示：SITE(Monkey a) A SITE(Box c) A 〜ONBOX(MonkeyA) 〜HOLDS(Monkey)问题的目标状态表示：SITE(Box b) A SITE(Monkey b) A ONBOX(MonkeyA) HOLDS(Monkey)从上述两种解法可以看出只要谓词定义不同问题的初始状态和目标状态就不同。
所以对于同样的知识不同的人的表示结果可能不同。
2.8解：本问题的关键就是制定一组操作将初始状态转换为目标状态。
为了用谓词公式表示操作可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。
条件易于用谓词公式表示而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来即由于动作的执行当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。
定义四个操作的谓词如下操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示：(1)goto<x y) ：从x 处走到y 处。
条件：SITE(Monkey x)动作：删除SITE(Monkey x) ；增加SITE(Monkey y)(2)pushbox (x y) ：将箱子从x 处推到y 处。
条件：SITE(Monkey x) ASITE(Box x)A 〜ONBOX(Monkey)动作：删除SITE(Monkey, x) , SITE(Box , x);增力口SITE(Monkey, y) , SITE(Box , (3)climbbox :爬到箱子顶上。
条件：〜ONBOX(Monkey)动作：删除〜ONBOX(Monkey)增加ONBOX(Monkey)(4)grasp :摘下香蕉。
条件：〜HOLDS(Monkey) A ONBOX(Monkey) A SITE(Monkey, b)动作：删除〜HOLDS(Monkey)增加HOLDS(Monkey)在执行某一操作前，先检查当前状态是否满足其前提条件。
若满足，则执行该操作。
否则作的条件是否被满足。
检查的方法就是当前的状态中是否蕴含了操作所要求的条件。
就可以给岀从初始状态到目标状态的求解过程。
在求解过程中，当进行条件检查时，要进行适当的变量代换。
y)检查另一操在定义了操作谓词后,SITE(Monkey ，a) jSITE(Box ，c) ”*ONBOX(Mo nkey) »I ~HOLDS(Mo nkej)goto(x，y)，用 a 代x，用 c 代ySITE(Monkey ，c)-SITE(Box，c)“ ~ONBOX(Mo nkeyj~HOLDS(Mo nkey)」pushbox(x，y)，用 c 代x，用 b 代yQITE(Mon key ，SITE(Box ，b)~ONBOX(Mo nkey)~HOLDS(Mo nkey)climbboxSITE(Monkey ，b)lSITE(Box ，b) IlONBOX(Mo nkey)~H O L DS(M O nkey) 丿graspSITE(Monkey ，bKlSITE(Box ，b)ONBOX(Mo nkey)HOLDS(Mo nkey)2. 16.用语义网络表示下列知识：(1)所有的鸽子都是鸟；(2 )所有的鸽子都有翅膀；(3 )信鸽是一种鸽子，它有翅膀。
解：本题涉及对象有信鸽、鸽子和鸟。
鸽子和信鸽的属性是有翅膀。
鸽子和鸟是ISA关系，信鸽和鸽子是AKO关系。
根据分析得到本题的语义网络如下:2.17. 请对下列命题分别写出它的语义网络：(1 )每个学生都有多本书。
解：根据题意可得本题的语义网络如下：(2) 孙老师从 2 月至 7 月给计算机应用专业讲《网络技术》课程。
解：根据题意可得本题的语义网络如下： (3) 雪地上留下一串串脚印，有的大，有的小，有的深，有的浅。
解：根据题意可得本题的语义网络如下： (4)王丽萍是天发电脑公司的经理，她 35 岁，住在南内环街 68 号。
解：根据题意可得本题的语义网络如下：2.18. 请把下列命题用一个语义网络表示出来：(1) 猪和羊都是动物；(2) 猪和羊都是偶蹄动物和哺乳动物； (3) 野猪是猪，但生长在森林中； (4) 山羊是羊，且头上长着角；(5) 绵羊是一种羊，它能生产羊毛。
解：本题涉及对象有猪、羊、动物、野猪、山羊和绵羊。
猪和羊的属性是偶蹄和哺乳。
野猪的属性是 生长在森林中。
山羊的属性是头上长着角。
绵羊的属性是产羊毛。
根据对象之间的关系得到本题的语 义网络如下：2.27 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。