人工智能及其应用复习资料(DOC 33页)
人工智能复习
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1.基本的盲目搜索算法有两种? 宽度优先搜索 深度优先搜索 2. 比较宽度优先搜索与深度优先搜索? 3.什么是启发式搜索的启发信息?可分些有关具体问题领域的特性的,与具体问题求解过 程有关的,并可指导搜索过程朝着最有希望方向前进的控制信息,把此种信息叫做启发信息。
问题求解 逻辑推理与定理证明 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 模式识别 机器视觉 智能控制 智能检索(搜索) 智能调度与指挥 分布式人工智能与 Agent 计算智能与进化计算 数据挖掘与知识发现 人工生命 7. 专家系统: 是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统, 能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。简而言之,专家系统是一种 模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统。 8.专家系统特点? 启发性:专家系统能运用专家的知识与经验进行推理、判断和决策。 透明性:专家系统能够解释本身的推理过程和回答用户提出的问题,以便让用户能够了 解推理过程,提高对专家系统的信赖感。 灵活性:专家系统能不断地增长知识,修改原有知识,不断更新。 9.专家系统的优点? (1) 专家系统能够高效率、准确、周到、迅速和不知疲倦地进行工作。 (2) 专家系统解决实际问题时不受周围环境的影响,也不可能遗漏忘记。 (3) 可以使专家的专长不受时间和空间的限制,以便推广珍贵和稀缺的专家知识与经验。 (4) 专家系统能促进各领域的发展。 (5) 专家系统能汇集多领域专家的知识和经验以及他们协作解决重大问题的能力。 (6) 军事专家系统的水平是一个国家国防现代化的重要标志之一。 (7) 专家系统的研制和应用,具有巨大的经济效益和社会效益。 (8) 研究专家系统能够促进整个科学技术的发展。
人工智能复习大纲
第一章
第6章 人工智能及其应用(考点梳理)
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第6章人工智能及其应用1、人工智能是研究计算机模拟人的某些感知能力、思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科。
2、智能问答系统主要包括常见问题解答(FAQ)、问题理解、信息检索、文档库、答案抽取五大模块。
3、问题理解模块该模块主要实现计算机理解用户的问题,确定问题的关键词和问题的类型,为后面的信息检索和答案提供服务。
问题理解模块的实现过程一般包括问题预处理、问题分类、关键词提取和关键词扩展等。
其中,问题分类主要确定问题的类别,以方便信息检索和答案抽取。
问题理解模块主要运用的技术有分词、同义词词典、分类方法等。
4、信息检索模块该模块主要从互联网或者知识库中找到与问题相关的文档作为答案提取的原材料。
信息检索的方法一般有两种,一种是直接利用搜索引擎检索信息;另一种是建立特定的知识库,然后根据知识库建立索引模块,从而可以方便、快速地找到相关文档,并根据特点的排序算法对文档进行排序。
信息检索模块运用的技术主要包括查询扩展、语料库的构建技术、词汇索引、文档排序等。
5、文档库模块文档库用于存放专家提供的知识,其内部含有大量某个领域的常识性知识和专家水平的知识与经验总结,且能够利用专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题。
6、答案抽取模块该模块主要利用问题的类型构建相应的答案抽取策略,从信息检索后的文档中对排序靠前的文档进行答案的定位和输出,所用技术主要有答案抽取模板的制定、模式匹配、聚类等。
7、图灵测试是指测试者在与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。
问过一些问题后,如果被测试者有超过70%的答复不能使测试者确认出哪个是人、哪个是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。
8、人工智能发展大致分为三个阶段。
第一阶段(20世纪50-80年代)刚刚诞生,符号主义快速发展。
第二阶段(20世纪80年代-90年代末)专家系统快速发展,数学模型有重大突破。
人工智能复习资料
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人工智能复习资料一、引言人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学与工程领域。
它涵盖了多个子领域,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将围绕人工智能的基本概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势等方面进行复习。
二、人工智能的基本概念1. 人工智能的定义和特点人工智能是指使计算机具备智能的能力,能够模拟和实现人类的思维和行为。
其特点包括自主学习、推理、问题解决、语言理解和感知等。
2. 人工智能的分类人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。
弱人工智能是指在特定领域内具备智能的计算机系统,而强人工智能则是指能够在各个领域都表现出与人类相当的智能水平的计算机系统。
三、人工智能的发展历程1. 人工智能的起源人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代。
当时,人们开始研究如何使计算机能够模拟人类的思维和行为,提出了“人工智能”这一概念。
2. 人工智能的发展阶段人工智能的发展可以分为符号主义阶段、连接主义阶段和混合主义阶段。
符号主义阶段主要研究基于逻辑和规则的推理和知识表示;连接主义阶段则侧重于神经网络和模式识别;混合主义阶段则将符号主义和连接主义相结合。
四、人工智能的应用领域1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支,它通过让计算机从数据中学习和改进,实现自主学习和决策能力。
机器学习在语音识别、图像识别、推荐系统等领域有广泛应用。
2. 自然语言处理自然语言处理是指让计算机能够理解和处理人类语言的能力。
它在机器翻译、语音识别、智能客服等方面有着重要应用。
3. 计算机视觉计算机视觉是指让计算机能够理解和分析图像和视频的能力。
它在人脸识别、目标检测、智能监控等领域有广泛应用。
4. 智能机器人智能机器人是指具备感知、决策和执行能力的机器人系统。
它在工业生产、医疗护理、军事作战等领域有着广泛应用。
五、人工智能的未来发展趋势1. 深度学习深度学习是机器学习的一种方法,通过构建多层神经网络实现对大规模数据的学习和分析。
人工智能复习资料整理(修正版-如发现计算错误请指出)
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一、填空题(40分)1.人工智能的主要学派:(1)符号主义:又称逻辑主义、心理学派或计算机学派,其原理主要是为物理符号系统假设和有限合理性原理。
(2)连接主义:又称仿生学派或生理学派,其原理主要是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:又称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知-动作型控制系统。
2.人工智能三个基本问题:知识获取、知识推理、知识利用。
3.常用的知识表示方法包括:状态空间法、问题归纳法、谓词演算法、语义网络法、框架表示法、本体表示法、过程表示法和神经网络表示法。
4.机器学习分为:监督学习、无监督学习、强化学习。
5.遗传算法基本操作分为:选择、交叉和变异。
6.产生式系统的构成分为:规则库、综合数据库和推理机。
7.问题状态空间包含的三种说明集合分别为:初始状态集(S)、操作符集合(F)、以及目标状态集合(G)。
8.可信度方法中,不精确推理规则的一般形式为:IF E THEN H (CF(H,E)),其中(CF(H,E))是该规则的可信度,称为可信度因子或规则强度。
(1)当证据E的可信度CF(E)的取值范围与CF(H,E)相同,即-1 ≤ CF(E)≤ 1;(2)当证据以某种程度为真时,CF(E) > 0(3)当证据肯定为真时,CF(E) = 1(4)当证据以某种程度为假时,CF(E) < 0(5)当证据肯定为假时,CF(E) = -1(6)当证据一无所知时,CF(E) = 09.用产生式方法表示张和李是同学关系:(classmate,Zhang,Li)10.模糊集合表示,例如有一组数据:85,90,82,70,98,模糊集合表示为:11.自然语言理解过程的层次有:语音分析、句词分析、语义分析。
12.人工生命研究实例有:人工脑、计算机病毒、计算机进程、细胞自动机、人工核苷酸。
13.计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、自然计算、免疫计算和人工生命等研究领域。
人工智能及其应用(PPT 33张)
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文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展(3)
知识应用期(1971——20世纪80年代末,低潮期) •挫折和教训 博弈方面:塞缪尔的下棋程序与世界冠军的战绩:5战4负 定理证明:鲁滨逊归结法的能力有限:用归结原理证明两个连续函数之和还是 连续函数时,推了10万步也没证出结果 问题求解方面:理想的良结构问题,现实的不良结构问题,产生组合爆炸 机器翻译:如,把“心有余而力不足”的英语句子“The spirit is willing but the flesh is weak”翻译成俄语,然后再翻译回来时竟变成了“酒是好 的,肉变质了”,即英语句子为“The wine is good but the meat is spoiled”. •以人工智能为目标的3个研究小组 在神经生理学方面,研究发现人脑由1011~1012个神经元组成,在现有技术条件 下用机器从结构上模拟人脑是根本不可能的。 人工智能的本质、理论、思想和机理受到了来自哲学、心理学、神经学等社会 各界的责难、怀疑和批评。
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展(5)
智能科学技术学科的兴起(本世纪初到现在) •由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成 智能为一体的协同智能研究; •由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学等 学科的交叉研究 •由多个不同学派的分立研究走向多学派的综合研究 •由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究
文学志 南京信息工程大学计软学院 2010年2月
1.1.2 人工智能的起源与发展(2)
形成期(1956——1970年)
•1956年夏季,达特茅斯(Dartmouth)大学数学家、计算机专家麦卡锡和 他的3位朋友:哈佛大学数学家、神经学家明斯基,IBM公司信息中心负责 人洛切斯特,贝尔实验室信息部数学研究员香农共同发起在达特茅斯大学 举行了一个为期两个月的夏季学术研讨会(用机器模拟人类智能)—— 人 工智能诞生 •以人工智能为目标的3个研究小组 纽厄尔和西蒙的卡内基-兰德小组(心里学小组) 塞缪尔的IBM公司工程课题研究小组 明斯基和麦卡锡的MIT研究小组 •3个小组取得的成就领域 定理证明、问题求解、博弈
人工智能复习资料
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⼈⼯智能复习资料1.3什么是⼈⼯智能?它研究的⽬标是什么?从能⼒的⾓度:⼈⼯智能是指⽤⼈⼯的⽅法在机器(计算机)上实现的智能。
从学科的⾓度:⼈⼯智能是⼀门研究如何构造智能机器或智能系统,去模拟、延伸和扩展⼈类智能的学科。
⽬标:1)对智能⾏为有效解释的理论分析。
2)解释⼈类智能。
3)构造具有智能的⼈⼯制品。
1.8⼈⼯智能有哪些主要研究和应⽤领域?其中哪些是新的研究热点?机器思维、机器学习、机器感知、机器⾏为计算智能、分布智能、智能系统、⼈⼯⼼理与⼈⼯情感⼈⼯智能的典型应⽤:智能机器⼈、智能检索、智能游戏问题求解(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),系统与语⾔⼯具新的研究热点:分布式⼈⼯智能与Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析),⼈⼯⽣命1.9⼈⼯智能有未来发展有哪些值得思考和关注的重要问题?1. 多学科交叉研究2. 分布智能与社会智能研究3. 集成智能研究4. 智能⽹络研究5. 认知计算与情感计算研究6. 智能系统与智能服务2.2什么是知识表⽰?知识表⽰有哪些要求?知识表⽰是对知识的描述,即⽤⼀组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。
要求:1)表⽰能⼒。
2)可利⽤性。
3)可组织性与可维护性。
4)可理解性与可实现性。
2.4什么是推理?它有哪些分类⽅法?推理是由具体事例归纳出⼀般规律,或者根据已有知识推出新的结论的思维过程。
分类⽅法:按推理的逻辑基础:演绎推理和归纳推理按知识的确定性:确定性推理和不确定性推理按推理的控制策略:推理策略和搜索理策略2.5推理中的控制策略包括哪⼏个⽅⾯的内容?主要解决哪些问题?推理的控制策略是指如何使⽤领域知识使推理过程尽快达到⽬标的策略解决推理⽅向控制策略、求解策略、限制策略、冲突消解策略等2.6什么是命题?什么是命题的真值?断⾔:⼀个陈述句称为⼀个断⾔.命题:具有真假意义的断⾔称为命题.命题的意义通常称为真值,它只有真、假两种情况。
人工智能及应用(复习课件 )-高中信息技术必修1 浙教版(2019)
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汽车驶入时,智能终端通过摄像头获取车辆信息,语音播报车牌号码,上传数据到服务
器; 汽车驶出时,出口处LED屏显示车牌号、停车费用、付费二维码,待用户扫码付款
后放行。该系统的下列应用中,体现了人工智能技术的是( )
C.模仿人类大脑中神经元之间的交互
D.关注智能体与环境之间的交互和反馈
【典型例题】
4.电商客服机器人采用自然语言理解技术精准分词,搭建以数据驱动为核心的AI算 法模型,通过服务数万家客户积累海量真实语料,进行深度训练;同时可根据不同用户, 基于数据反馈实时调整推荐商品并生成如图所示的商品销售比例图。
【知识梳理】
一、人工智能的产生与发展
(二)人工智能的发展历程
3. 以符号主义表达与推理为代表的人工智能 (1)1965年第一个专家系统DENDRAL,化学领域 (2)1976年,医学专家系统MYCIN,专家系统的设计规范 (3)1977年,“知识工程”被提出,即尽可能对人类知识进行逻辑编码,然后通 过推理引擎对编码知识进行操作,形成某一领域的“专家系统”。
二、人工智能的应用
(三)混合增强智能
1.定义: 混合增强智能是多种智能体的混合形式,它将人的作用或人的认知模型引入人工智 能系统,形成“混合增强智能”的形态。 案例:达芬奇外科手术机器人
【知识梳理】
三、人工智能对社会的影响
(一)人工智能改善人类生活
1.智能家居 2.智慧城市 3.智能出行 4.智能购物
A.知识获取 B.知识表示 C.知识推理 D.知识管理
2.以下哪种类型的专家系统最适合用于处理非结构化问题( )
A.基于规则的专家系统
B.基于模型的专家系统
C
C.基于案例的专家系统
D.基于统计的专家系统
人工智能原理及应用复习提纲
![人工智能原理及应用复习提纲](https://img.taocdn.com/s3/m/f957f33b43323968011c92a9.png)
人工智能原理及应用复习提纲第一章1.什么是人工智能?答:人工智能从学科角度说是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
2.人工智能的产生和发展过程有哪些?答:①孕育期(1956年以前)②形成期(1956年~1970年)③知识应用期(1971年~80年代末)④综合集成期3.人工智能的研究和应用领域答:机器学习;自然语言理解;专家系统;模式识别;计算机视觉;机器人学;博弈;自动定理证明;自动程序设计;智能控制;智能决策支持系统;人工神经网络;知识发现和数据挖掘;分布式人工智能第二章1.什么是知识表示?答:知识表示:就是对知识的一种描述,即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。
2.常用的知识表示方法有哪些?答:目前使用较多的有:一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。
3.产生式系统的基本结构答:综合数据库;规则库;控制系统4. 什么是产生式系统?答:用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。
第三章1.什么是推理?答:所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程2.推理的控制策略包括哪些内容?分别解决什么问题?答:推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。
搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。
3.推理的方向有哪些?答:推理分为正向、逆向及混合推理。
4.冲突消解策略有几种?答:特殊知识优先;新鲜知识优先;差异性大的知识优先;领域特点优先;上下文关系优先;前提条件少者优先第四章1.什么是不确定性推理答:不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推理出具有一定程度的不确定性,但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。
2.C-F模型(大题)在C-F模型中,知识是用产生式规则表示的,其一般形式为:IF E THEN H (CF(H,E))例4.2 设有如下一组知识:r1: IF E1 THEN H (0.9)r2: IF E2 THEN H (0.6)r3: IF E3 THEN H (-0.5)r4: IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1 (0.8)已知:CF(E2)=0.8, CF(E3)=0.6, CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求:CF(H)=?解:由r4得到:CF(E1)=0.8xmax{0,CF(E4 AND (E5 OR E6 ))}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6 )}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{CF(E5),CF(E6)}}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{0.6,0.8}}}= 0.8xmax{0,min{0.5,0.8}}= 0.8xmax{0,0.5}= 0.4由r1得到:CF1(H) = CF(H,E1) x max{0, CF(E1)}=0.9x max{0,0.4}=0.36由r2得到:CF2(H) = CF(H,E2) x max{0, CF(E2)}=0.6x max{0,0.8}=0.48由r3得到:CF3(H) = CF(H,E3) x max{0, CF(E3)}= -0.5x max{0,0.6}= -0.3根据结论非精确性的合成算法得到:CF1,2(H)=CF1(H) + CF2(H) - CF1(H) x CF2(H)=0.36+0.48-0.36x0.48=0.84-0.17=0.67= 0.53CF(H)=0.53第五章1.什么是搜索?答:根据问题的实际情况,不断寻找可利用知识,从而构造一条代价最小的推理路线,使问题得以解决的过程称为搜索。
人工智能期末复习材料
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⼈⼯智能期末复习材料⼀、选择填空。
1. ⼈⼯智能:1956年⼈⼯智能作为⼀个专业术语出现。
智能有以下⼏点:AI(ArtificialIntelligence)1.智能具有感知能⼒;2.智能具有记忆和思维能⼒:记忆和思维是⼈脑最重要的功能,记忆和思维需要同时具备,它们是⼈由智能的根本原因;思维分为好⼏种:逻辑思维,形象思维,以及顿悟思维;3.智能具有学习能⼒,⾃适应能⼒及⾏为能⼒。
2.图灵1950年发表“计算机与智能”的论⽂,⽂章以“机器能思维吗?”开始,论述并提出了著名的“图灵测试”,以测试⼀个计算机系统是否具有智能。
3.⼈⼯智能界主要由符号主义,⾏为主义和连结主义等研究学派。
4.⼈⼯智能主要的研究领域(挑选5或6个认真看)1.专家系统2.模式识别3.机器⼈学4.⾃动定理证明5.博弈6.智能检索7.⾃动程序设计 8.组合调度问题 9.软计算 10.分布式⼈⼯智能 11.数据挖掘5.⼈⼯智能研究的3个主要内容:知识的获取、知识的表⽰和知识的运⽤。
6.知识的描述:知识的某领域中所涉及的各有关⽅⾯的⼀种符号表⽰。
7.知识的特点:(1)相对正确性(2)不确定性(3)可表⽰性(4)可利⽤性8.知识的分类(1)事实性知识(2)过程性知识(3)⾏为性知识(4)实例性知识(5)类⽐性知识(6)元知识9.确定性和不确定性规则知识的产⽣式表⽰:确定性:P Q 或者 if P then Q不确定性:P Q (可信度)或者 if P then Q (可信度)10.确定性和不确定性事实性知识的产⽣式表⽰:确定性事实性知识⼀般使⽤三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)不确定性事实性知识⼀般使⽤四元组(对象,属性,值,不确定度量值)或(关系,对象1,对象2,不确定度量值)11.产⽣式系统通常由规则库、数据库、推理机这3个基本部分组成。
它们之间的关系可以表⽰为12.规则库是专家系统的核⼼。
数据库,⼜称事实库。
13.产⽣式系统推理机的推理⽅式:正向推理,反向推理,双向推理和混合式推理。
人工智能期末复习资料
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人工智能期末复习资料-构成推理的两个要素为:已知事实(证据)和知识。
第四章不确定性推理方法-不确定性分为:知识不确定性和证据不确定性。
-可信度是根据经验对一个事物或现象为真的相信程度。
-可信度带有较大的主观性和经验性,其准确性难以把握。
-由于相应证据的出现增加结论H为真的可信度,则CF(H,E)>0,证据的出现越支持H为真,就使CF(H,E)的值越大;反之,CF(H,E)<0,证据的出现越是支持H为假,CF(H,E)的值就越小。
若证据的出现与否与H无关,则CF(H,E)=0。
-静态强度CF(H,E):知识的强度,即当E所对应的证据为真时对H的影响程度;动态强度CF(E):证据E当前的不确定性程度。
-概率分配函数与概率不同。
-模糊性:客观事实在性态与类属方面的不分明性。
-模糊集合完全由其隶属函数确定,即一个模糊集合与其隶属函数是等价的。
-模糊推理控制系统的功能结构:(输入)->模糊化->模糊规则库->推理方法->去模糊化(输出)-模糊控制系统的核心是:模糊控制器。
-不确定性及其类型?1.不确定性;2.不确切性;3.不完全性;4.不一致性;-在确定一种度量方法及其范围时,应当注意到哪几点?1.度量要能充分表达相应知识及证据的不确定性程度;2.度量范围的指定要便于领域专家及用户对不确定性的估计;3.度量要便于对不确定性的传递进行计算,而且对结论算出的不确定性度量不能超出度量规定的范围;4.度量的确定应当是直观的,同时要有相应的理论依据-经典概率方法与逆概率方法的比较经典概率方法的缺点:用于简单的不确定推理,只考虑了证据的“真”“假”情况;逆概率方法优点:较强的理论背景和良好的数学特征,当证据和结论都彼此独立时计算的复杂度较低;缺点:要求给出结论Hi的先验概率和证据的条件概率;-主观Bayes方法的优缺点优点:1.具有较坚强的理论基础;2.知识的静态强度LS与LN是由领域专家根据实践经验得出的,推出的结论有较准确的确定性;3.主观Bayes方法是一种比较实用且灵活的不确定性推理方法;缺点:1.要求领域专家给出知识时同时给出H的先验概率;2.Bayes定理中关于事件独立性的要求使此方法的应用受到了限制。
人工智能原理及其应用考试复习题
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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)2.18 请对下列命题分别写出它们的语义网络:(1) 每个学生都有一台计算机。
解:(2)高老师从3月到7月给计算机系学生讲《计算机网络》课。
解:(3) 学习班的学员有男、有女、有研究生、有本科生。
解:参例2.14(4) 创新公司在科海大街56号,刘洋是该公司的经理,他32岁、硕士学位。
解:参例2.10(5) 红队与蓝队进行足球比赛,最后以3:2的比分结束。
解:2.19 请把下列命题用一个语义网络表示出来:(1)树和草都是植物;解:(2) 树和草都有叶和根;解:(3) 水草是草,且生长在水中;解:(4) 果树是树,且会结果;解:(5) 梨树是果树中的一种,它会结梨。
人工智能复习资料(手工整理版)
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第一章1.人工智能的定义(能力)?人工智能的研究目标?人工智能(学科)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。
近期目标:实现机器智能——理论和技术基础远期目标:制造智能机器——发展方向2.人工智能的起源与发展过程;典型人物、事件(1)古希腊,亚里士多德,形式逻辑的基本规律(2)英国,培根,归纳法(3)德国,莱布尼茨,数理逻辑(4)英国,布尔,布尔代数(5)奥地利,哥德尔,一阶谓词完备性(6)英国,图灵,图灵机(7)美国,Mauchly,ENIAC(8)美国,McCulloch,神经网络模型(9)美国,香农,信息论1956年,麦卡锡,人工智能之父,50年代开始符号处理,70年代理论走向实践,Nilson A*算法,1977年,专家系统广泛应用,80年代达到顶峰,90年代趋向小型化、并行化、网络化、智能化。
3.人工智能的主要学派及观点符号主义,认为人工智能源于数理逻辑。
联结主义,认为人工智能源于仿生学。
行为主义,认为人工智能源于控制论。
4.人工智能所研究的范围与应用领域智能感知:模式识别、自然语言理解智能推理:问题求解、逻辑推理与定理证明、专家系统、自动程序设计智能学习:机器学习、神经网络、计算智能与进化计算智能行动:机器人学、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、数据挖掘与知识发现、人工生命、机器视觉5.人工智能的基本技术推理技术、搜索技术、知识表示与知识库技术、归纳技术、联想技术第二章1.概念:知识及形式化描述、同构变换、同态变换把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
同构变换可使问题更明确,便于求解,同构问题的解答等价于原始问题的解答。
同态变换可使问题更加简化,易于求解。
原始问题有解,则同态问题有解,同态问题无解,则原始问题无解,它们之间是蕴含关系。
2.知识、信息和数据的区别数据是记录信息的符号,是信息的载体和表示;信息是对数据的解释,是数据在不同场合下的具体含义;只有将有关的信息关联到一起才能使用,才称之为知识。
人工智能考试复习资料
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⼈⼯智能考试复习资料⼈⼯智能第⼀章绪论1、智能(intelligence )⼈的智能是他们理解和学习事物的能⼒,或者说,智能是思考和理解能⼒⽽不是本能做事能⼒。
2、⼈⼯智能(学科)⼈⼯智能研究者们认为:⼈⼯智能(学科)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。
它的近期主要⽬标在于研究⽤机器来模仿和执⾏⼈脑的某些智⼒功能,并开发相关理论和技术。
3、⼈⼯智能(能⼒)⼈⼯智能(能⼒)是智能机器所执⾏的通常与⼈类智能有关的智能⾏为,这些智能⾏为涉及学习、感知、思考、理解、识别、判断、推理、证明、通信、设计、规划、⾏动和问题求解等活动。
4、⼈⼯智能:就是⽤⼈⼯的⽅法在机器上实现的智能,或者说,是⼈们使⽤机器模拟⼈类的智能。
5、⼈⼯智能的主要学派:符号主义:⼜称逻辑主义、⼼理学派或计算机学派,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。
代表⼈物有纽厄尔、肖、西蒙和尼尔逊等。
连接主义:⼜称仿⽣学派或⽣理学派,其原理主要为神经⽹络及神经⽹络间的连接机制与学习算法。
⾏为主义:⼜称进化主义或控制论学派,其原理为控制论及感知—动作模式控制系统。
6、⼈类认知活动具有不同的层次,它可以与计算机的层次相⽐较,见图⼈类计算机认知活动的最⾼层级是思维策略,中间⼀层是初级信息处理,最低层级是⽣理过程,即中枢神经系统、神经元和⼤脑的活动,与此相对应的是计算机程序、语⾔和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求⾼层次思维决策与初级信息处理的关系,并⽤计算机程序来模拟⼈的思维策略⽔平,⽽⽤计算机语⾔模拟⼈的初级信息处理过程。
7、⼈⼯智能研究⽬标为:1、更好的理解⼈类智能,通过编写程序来模仿和检验的关⼈类智能的理论。
思维策略初级信息处理⽣理过程计算机程序计算机语⾔计算机硬件图:⼈类认知活动与计算机的⽐2、创造有⽤和程序,该程序能够执⾏⼀般需要⼈类专家才能实现的任务。
⼀般来说,⼈⼯智能的研究⽬标⼜可分为近期研究⽬标和远期研究⽬标两种。
人工智能的基础知识与应用培训资料
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随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,人工智能的发展前景非常广阔。未来,人工智能将在更多领域发挥 重要作用,如智能制造、智慧城市、智能农业等,推动社会进步和发展。同时,人工智能也将面临一些挑战和问 题,如数据安全、隐私保护、伦理道德等,需要不断加以研究和解决。
02
机器学习基础知识
监督学习原理与实践
语音合成的性能评估
讲解语音合成的性能评估指标,如自然度、可懂度、音质等,并分析影响合成性能的因素 。
06
人工智能在各行业应 用案例
智能客服系统设计思路
自然语言处理技术
智能客服系统利用自然语言处理技术识别和理解用户的问题和需求,通过语义分析和情感分析等方法,提供准确的回 答和解决方案。
多轮对话管理
要点三
模型评估与优化
对训练好的风险评估模型进行评估和 优化,包括模型的准确性、稳定性、 可解释性等方面。同时,根据评估结 果进行模型调整和优化,提高模型的 预测性能和实用性。
医疗健康领域辅助诊断系统
医学知识图谱构建
症状分析与匹配
辅助诊断系统需要建立庞大的医学知 识图谱,包括疾病症状、诊断依据、 治疗方案等医学知识。通过自然语言 处理等技术从医学文献和临床数据中 提取和整理相关信息,构建结构化、 可查询的医学知识库。
。
答案评估
对生成的答案进行评估和优化 ,提高答案的准确性和可读性
。
04
计算机视觉技术
图像识别原理及实践
图像特征提取
介绍常见的图像特征,如 颜色、纹理、形状等,以 及特征提取的方法和技术 。
图像分类与识别
阐述图像分类的基本原理 ,包括基于规则和基于统 计的方法,以及深度学习 在图像识别中的应用。
实践案例
人工智能复习题集及答案
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人工智能复习题集及答案在此提供一份人工智能复习题集及答案,帮助大家巩固相关知识。
请注意,以下题目并非出自真实考试,仅供复习之用。
一、选择题(每题2分,共30分)1. 人工智能(AI)是指:A. 人类的智能表现B. 计算机的智能表现C. 机器具有的类似人类智能的能力D. 机器的高速计算能力2. 下列哪个不属于人工智能的应用领域?A. 自动驾驶B. 语音识别C. 股票交易D. 图像识别3. 以下哪个算法被认为是人工智能的"父亲"?A. 卷积神经网络(CNN)B. 决策树(Decision Tree)C. 逻辑回归(Logistic Regression)D. 感知机(Perceptron)4. 人工智能的发展受到计算能力和以下哪个因素的制约?A. 数据量B. 算法复杂度C. 硬件性能D. 领域专家5. 在机器学习中,监督学习是指:A. 给模型提供明确的输入和输出标签B. 让模型自行学习数据的模式C. 通过奖励和惩罚教导模型D. 在模型训练过程中提供实时反馈6. 以下哪个不是强化学习中的组成部分?A. 环境B. 代理(Agent)C. 奖励信号(Reward Signal)D. 训练数据7. 在自然语言处理中,词嵌入(Word Embedding)用于:A. 将文本转化为离散的词汇序列B. 将文本转化为连续向量表示C. 生成语法正确的句子D. 实现机器翻译功能8. AlphaGo是一款成功击败人类围棋大师的人工智能程序,其核心技术是:A. 深度强化学习B. 迁移学习C. 遗传算法D. 逻辑推理9. 机器学习中的交叉验证是用来评估模型的:A. 泛化能力B. 训练速度C. 拟合程度D. 特征选择能力10. 在图像识别中,卷积神经网络(CNN)的核心操作是:A. 卷积B. 加法运算C. 乘法运算D. 激活函数二、填空题(每题2分,共20分)11. 人工智能的发展密切相关的一个领域是__________。
人工智能部分复习材料.doc
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人工智能1、人工智能(学科2)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。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智力功能,并开发相关理论和技术。
2、物理符号系统的六种基本功能符号输入、输出、存储、复制、符号结构、条件转移3、人工智能的各种认知观符号主义(Symbolicisni)基于物理符号系统假设和有限合理性原理连接主义(Connect ion ism)基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义(Actionism)基于控制论及感知一动作型控制系统4、应用领域的应用1)问题求解;2)逻辑推理与定理证明;3)自然语言理解;4)自动程序设计;5)专家系统;6)神经网络;7)机器学习;8)模式识别;9)智能检索。
5、知识表示方法包括:状态空间法(**)、问题归约法(*)、谓词逻辑法(**)、语义网络、框架、面向对象表示、剧本6、问题归约法中的内容可解节点与不可解节点可解节点:(1 )任何终止节点都是可解节点;(2)若某个非终叶节点含有或后继节点,则只有当其后继节点至少有一个可解时,此节点才可解。
(3)若某个非终叶节点含有与后继节点,则只有当其后继节点全部为可解节点时,此节点才是可解节点。
不可解节点:(1)没有后裔的非终叶节点是不可解节点;(2)若某个非终叶节点含有或后继节点,当其全部后裔节点都为不可解节点时,该节点为不可解节点。
(3)若某个非终叶节点含有与后继节点,只要其子节点中有一个为不可解节点,该节点是不可解节点。
问题归约的与/或图(树)表示时个或树与树与树把一个原问题分解为若干个子问题可用一个“与树”表示。
或树把一个原问题等价变换为若干个子问题可用一个“或树”表示。
7—^谓■词谡辑表示法是一种基于数理谡牌的$咿兼怀片足其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化,给出了一种城学W建方*:旧知识一一数学演绎一新知识8、置换:是形为{tl/xl,…,tn/xn}的一个有限集。
人工智能及应用期末复习资料
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考试:9周二晚7点,5下单选题15×2分推理问答题7×10分人工智能复习资料第二章3、谓词★(预测大题:谓词的表示)谓词逻辑法采用谓词合式公式和一阶谓词演算把要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演来证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。
谓词逻辑的组成:谓词符号、变量符号、函数符号和常量符号。
用谓词公式表示知识的一般步骤:(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以特定的值。
(3).根据所要表达的知识的语义,用适当的连接符将各个谓词连接起来形成谓词公式。
二元语义网络(预测大题)语义网络是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链线组成。
节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。
(1)常用的类属关系有:AKO(A-Kind-of):表示一个事物是另一个事物的一种类型。
AMO(A-Member-of):表示一个事物是另一个事物的成员。
ISA(Is-a):表示一个事物是另一个事物的实例。
(2)常用的包含关系的有:Part_of:表示一个事物是另一个事物的一部分,或说是部分与整体的关系。
(3)常用的属性的关系有:Have:表示一个结点具有另一个结点所描述性。
Can:表示一个结点能做另一个结点的事情。
·····用语义网络表示知识的步骤:确定问题总所有对象和各对象的属性。
确定所讨论对象间的关系。
根据语义网络中所涉及的关系,对语义网络中的节点及弧进行整理,包括增加节点、弧和归并节点等。
将各对象作为语义网络的一个节点,而各对象间的关系作为网络中各节点的弧,连接形成语义网络。
框架(预测大题)框架是一种结构化表示方法。
框架通常由指定事物各个方面的槽组成,每个槽拥有若干个侧面,而每个侧面又可拥有若干个值。
常用槽名:Part-of槽——用于指出部分和全体的关系。
人工智能习题
![人工智能习题](https://img.taocdn.com/s3/m/2a368cc7700abb68a982fb75.png)
《人工智能》考试内容及范围:以王万良编著的《人工智能及其应用》这本参考书为准,涉及内容为第1章~第5章。
考试题型:填空题、简答题、计算题、综合题复习题人工智能复习题一、填空题1、思维可分为逻辑思维、形象思维、及顿悟思维等。
2、人工智能研究的基本内容包括知识表示、机器感知、机器思维、机器学习、及机器行为。
3、按知识的作用及表示可把知识划分为事实性知识、过程性知识、控制性知识。
4、一个谓词可分为谓词名和个体两部分。
5、为了刻画谓词与个体的关系,在谓词逻辑中引入了两个量词:全称量词和存在量词。
6、一般来说,一个产生式系统通常由规则库、综合数据库、控制系统(推理机)三部分组成。
7、在语义网络知识表示中,结点一般划分为实例结点和类结点两种。
8、若从推出结论的途径来划分,推理可分为演绎推理、归纳推理、默认推理。
9、谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。
10、在不确定推理中,“不确定性”一般分为两类:一是知识的不确定性;二是证据的不确定性。
二、简答题1、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?答:一阶谓词逻辑表示法适合于表示事实性知识和逻辑性知识,它的特点有:一阶谓词逻辑表示法的优点:(1)、自然性;(2)、精确性;(3)、严密性;(4)、容易实现一阶谓词逻辑表示法的局限性:(1)、不能表示不确定性的知识;(2)、组合爆炸;(3)、效率低。
2、产生式系统有哪几部分组成?各部分的作用是什么?答:产生式系统由规则库、综合数据库、控制系统(推理机)三部分组成,其中:(1)、规则库是用于描述相应领域内知识的产生式集合;(2)、综合数据库是用于存放问题求解过程中各种当前信息的数据结构;(3)、控制系统是负责整个产生式系统的运行,实现对问题的求解。
3、什么是子句?什么是子句集?请写出求谓词公式子句集的步骤。
答:任何文字的析取式称为子句;由子句构成的集合称为子句集;求谓词公式子句集的步骤:(1)、消去谓词公式中的“→”和“↔”符号;(2)、把否定符号移到紧靠谓词的位置上;(3)、变量标准化;(4)、消去存在量词;(5)、化为前束形;(6)、化为Skolem标准形;(7)、略去全称量词;(8)、消去合取词,把母式用子句集表示;(9)、子句变量标准化,即使每一个子句中的变量符号不同。
人工智能及其应用复习资料33
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人工智能及其应用复习资料33第一章绪论1-1. 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。
从学科角度来看:人工智能是运算机科学中涉及研究、设计和应用智能机器的一个分支。
它的近期要紧目标在于研究用机器来仿照和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。
从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判定、推理、证明、识别、感知、明白得、设计、摸索、规划、学习和问题求解等思维活动1-2. 在人工智能的进展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用?操纵论之父维纳1940 年主张运算机五原则。
他开始考虑运算机如何能像大脑一样工作。
系统地创建了操纵论,根据这一理论,一个机械系统完全能进行运算和经历。
帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的闻名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出:在复杂的机械装置与智能之间存在着长期的联系。
闻名的英国科学家图灵被称为人工智能之父,图灵不仅制造了一个简单的通用的非数字运算模型,而且直截了当证明了计算机可能以某种被明白得为智能的方法工作。
提出了闻名的图灵测试。
数理逻辑从19 世纪末起就获迅速进展;到20 世纪30 年代开始用于描述智能行为。
运算机显现后,又在运算机上实现了逻辑演绎系统。
1943 年由生理学家麦卡洛克(McCulloch)和数理逻辑学家皮茨(Pitts)创立的脑模型,即MP 模型。
60-70 年代,联结主义,专门是对以感知机(perceptron)为代表的脑模型的研究曾显现过热潮,操纵论思想早在40-50 年代就成为时代思潮的重要部分,阻碍了早期的人工智能工作者。
到60-70 年代,操纵论系统的研究取得一定进展,播下智能操纵和智能机器人的种子。
1-3. 什么缘故能够用机器(运算机)仿照人的智能?物理符号系统的假设:任何一个系统,假如它能够表现出智能,那么它就必定能执行输入符号、输出符号、储备符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6 种功能。
人工智能与应用 复习总纲
![人工智能与应用 复习总纲](https://img.taocdn.com/s3/m/f96415abf7ec4afe05a1df8d.png)
人工智能与应用复习总纲:第一节:人工智能在智能汽车领域的开展概述重要知识点回忆:1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究?车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生,在许多事故中人类的反响速度是来不及反响的,但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而开展的智能汽车就能在短时间做出反响。
因此各兴旺国家早在20世纪70年代就开场了智能汽车的研究。
2.国外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代,美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开场着手无人驾驶汽车的研制开发,并取得了阶段性成果。
1992年,国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开场研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代,美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究,大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术?计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节:国外智能汽车应用与分析重要知识点回忆:1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的开展?机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别?区别在于:车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用,并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统那么会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界限,使车辆能够沿着道路边界限行驶,当车辆偏离边界限的时候,系统将发出警报,或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者,并轻微干预方向盘,使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA)的主要组成局部?自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度,自动泊车分为那三种?当前汽车主要配备的是哪一种?半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
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人工智能及其应用复习资料(DOC 33页)人工智能及其应用(2)第一章绪论1-1. 什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。
从学科角度来看: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。
它的近期主要目标在于研究用机器来模仿和执行人脑的某些智能功能,并开发相关理论和技术。
从能力角度来看:人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、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?控制论之父维纳1940 年主张计算机五原则。
他开始考虑计算机如何能像大脑一样工作。
系统地创建了控制论,根据这一理论,一个机械系统完全能进行运算和记忆。
帕梅拉·麦考达克(Pamela McCorduck)在她的著名的人工智能历史研究《机器思维》(Machine Who Think,1979)中曾经指出:在复杂的机械装置与智能之间存在着长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)就一定是个物理符号系统。
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. 现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么?符号主义(Symbolicism),又称为逻辑主义(Logicism)、心理学派(Psychlogism)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。
]认为人的认知基元是符号,而且认知过程即符号操作过程。
认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,我们就能够用计算机来模拟人的智能行为。
知识是信息的一种形式,是构成智能的基础。
人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。
联结主义(Connectionism),又称为仿生学派(Bionicsism)或生理学派(Physiologism) [ 其原理主要为神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法]认为人的思维基元是神经元,而不是符号处理过程。
认为人脑不同于电脑,并提出联结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。
行为主义(Actionism),又称进化主义(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]认为智能取决于感知和行动。
认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能可以象人类智能一样逐步进化。
智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来。
符号主义、联结主义对真实世界客观事物的描述及其智能行为工作模式是过于简化的抽象,因而是不能真实地反映客观存在的。
1-5. 你认为应从哪些层次对认知行为进行研究?心理活动的最高层级是思维策略,中间一层是初级信息处理,最低层级是生理过程,与此相应的是计算机程序、语言和硬件。
研究认知过程的主要任务是探求高层次思维决策与初级信息处理的关系,并用计算机程序来模拟人的思维策略水平,而用计算机语言模拟人的初级信息处理过程。
1-6. 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?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。
新的研究热点:分布式人工智能与Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析),人工生命。
第二章知识表示方法2-2 设有3 个传教士和3 个野人来到河边,打算乘一只船从右岸渡到左岸去。
该船的负载能力为两人。
在任何时候,如果野人人数超过传教士人数,那么野人就会把传教士吃掉。
他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?用S i (nC, nY) 表示第i 次渡河后,河对岸的状态,nC 表示传教士的数目,nY 表示野人的数目,由于总人数的确定的,河对岸的状态确定了,河这边的状态也即确定了。
考虑到题目的限制条件,要同时保证,河两岸的传教士数目不少于野人数目,故在整个渡河的过程中,允许出现的状态为以下3 种情况:1. nC=02. nC=33. nC=nY>=0 (当nC 不等于0 或3)用d i (dC, dY)表示渡河过程中,对岸状态的变化,dC 表示,第i 次渡河后,对岸传教士数目的变化,dY 表示,第i 次渡河后,对岸野人数目的变化。
当i 为偶数时,dC,dY 同时为非负数,表示船驶向对岸,i 为奇数时,dC, dY 同时为非正数,表示船驶回岸边。
初始状态为S 0 (0, 0),目标状态为S 0 (3, 3),用深度优先搜索的方法可寻找渡河方案。
在此,用图求法该问题,令横坐标为nY, 纵坐标为nC,可行状态为空心点表示,每次可以在格子上,沿对角线移动一格,也可以沿坐标轴方向移动1 格,或沿坐标轴方向移动2 格。
第奇数次数状态转移,沿右方,上方,或右上方移动,第偶数次数状态转移,沿左方,下方,或左下方移动。
从(0,0)开始,依次沿箭头方向改变状态,经过11 步之后,即可以到达目标状态(3,3),相应的渡河方案为:d1(1,1)--d2(-1,0)--d3(0,2)--d4(0,-1)--d5(2,0)--d6(-1,-1)--d7(2,0)--d8(0,-1)--d9(0,2)--d10(-1,0)--d11 (1,1)2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28 所示的电网络阻抗的计算。
单独的R、L 或C 可分别用R、jωL 或1/jωC 来计算,这个事实用作本原问题。
后继算符应以复合并联和串联阻抗的规则为基础。
约定,用原来的与后继算法用来表达并联关系,用原来的或后继算法用来表达串联关系2-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。
用四元数列(nA, nB, nC, nD) 来表示状态,其中nA 表示A 盘落在第nA 号柱子上,nB 表示B 盘落在第nB 号柱子上,nC 表示C 盘落在第nC 号柱子上,nD 表示D 盘落在第nD 号柱子上。
初始状态为1111,目标状态为3333如图所示,按从上往下的顺序,依次处理每一个叶结点,搬动圆盘,问题得解。
2-6 把下列句子变换成子句形式:(1) ( x){P(x)→P(x)}(2) x y(On(x,y)→Above(x,y))(3) x y z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))(4) ~{( x){P(x)→{(y)〔p(y)→p(f(x,y))〕∧( y)〔Q(x,y)→P(y)〕}}}(1) (ANY x) { P(x)P(x) }(ANY x) {~P(x) OR P(x)}~P(x) OR P(x)最后子句为~P(x) OR P(x)(2) (ANY x) (ANY y) { On(x,y)Above(x,y) }(ANY x) (ANY y) { ~On(x,y) OR Above(x,y) }~On(x,y) OR Above(x,y)最后子句为~On(x,y) OR Above(x,y)(3) (ANY x) (ANY y) (ANY z) { Above(x,y) AND Above(y,z) Above(x,z) }(命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价)(ANY x) (ANY y) (ANY z) { ~ [ Above(x,y) ANDAbove(y,z) ] OR Above (x,z) }~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z)最后子句为~[Above(x,y), Above(y,z)] OR Above(x,z) (4) ~{ (ANY x) { P(x){ (ANY y) [ p(y)p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ Q(x,y) P(y) ] } } }~ { (ANY x) { ~P(x) OR { (ANY y) [ ~p(y) OR p(f(x,y)) ] AND (ANY y) [ ~Q(x,y) OR P(y) ] } } }(EXT x) { P(x) AND { (EXT x) [ p(y) AND ~p(f(x,y)) ] OR (EXT y) [ Q(x,y) AND ~P(y) ] } }(EXT x) { P(x) AND { (EXT w) [ p(y) AND ~p(f(w,y)) ] OR (EXT v) [ Q(x,v) AND ~P(v) ] } }P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) ] OR [ Q(A,C) AND ~P(C) ] }P(A) AND { [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR Q(A,C) ] AND [ p(y) AND ~p(f(B,y)) OR ~P(C) ] }P(A) AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR Q(A,C) } AND { { p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C) }最后子句为P(A){ p(x), ~p(f(B,x)) } OR Q(A,C){ p(y), ~p(f(B,y)) } OR ~P(C)2-7 用谓词演算公式表示下列英文句子(多用而不是省用不同谓词和项。
例如不要用单一的谓词字母来表示每个句子。
) A computer system is intelligent if it can perform a task which, if performed by a human, requires intelligence. 先定义基本的谓词INTLT(x) means x is intelligentPERFORM(x,y) means x can perform yREQUIRE(x) means x requires intelligenceCMP(x) means x is a computer systemHMN(x) means x is a human上面的句子可以表达为(任意x){ (存在t) (存在y) [ HMN(y) 合取PERFORM(y,t) 合取REQUIRE(t) 合取CMP(x) 合取PERFORM(x,t) ] INTLT(x) }2-8 把下列语句表示成语义网络描述:(1) All man are mortal.(2) Every cloud has a silver lining.(3) All branch managers of DEC participate in a profit-sharing plan.(1)(2)(3)2-9 作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。