人工智能作业解析

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国开作业人工智能专题-专题二-测验57参考(含答案)剖析

可编辑修改精选全文完整版题目：语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

选项A：对选项B：错答案：错题目：人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的，可以提供给分类器进行训练。

选项A：对选项B：错答案：错题目：谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

选项A：对选项B：错答案：错题目：深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。

选项A：对选项B：错答案：对题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

选项A：对选项B：错答案：错题目：状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。

特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

选项A：对选项B：错答案：对题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。

选项A：对选项B：错答案：对题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

选项A：对选项B：错答案：错题目：P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

选项A：对选项B：错答案：错题目：现实世界中的规划问题需要先调度，后规划。

选项A：对选项B：错答案：错题目：当神经网络接收到工作任务时，就是用（）来接收这些任务所对应的数据集，如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。

（）的每个神经元都是任务的特征，即特征数值。

选项A：隐含层选项B：应用层选项C：输入层选项D：输出层答案：输入层题目：机器学习过程中，近似于人类的归纳推理式学习方式，被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是（）。

选项A：机器学习选项B：无监督学习选项C：监督学习答案：无监督学习题目：算法模型看起来像一棵倒立的树，数据沿着树根输入，再从叶子节点输出，中间的分支要根据不同特征的信息进行判断，决定该向左走还是向右走，这种算法称为（）。

第3课人工智能技术基础作业设计八下信息科技浙教版

《第3课人工智能技术基础》作业设计作业分析作业类型基础型作业探究型作业实践型作业跨学科综合作业作业类别课时作业单元作业学期作业应用场景课前预习课中练习课后作业作业对象全体学生作业学生根据情况可选作业设计思路浙教版八年级下册信息科技学科第3课“人工智能技术基础”的作业设计旨在通过填空题、选择题和实践题等多种形式，帮助学生深入理解人工智能的基本概念、应用领域及实际操作。

作业内容紧扣教材内容，注重理论与实践相结合，旨在提升学生的信息素养和人工智能技术应用能力。

作业内容一、填空题【难度等级：★★★★】1. 人工智能（AI）是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新技术科学，它旨在让计算机能够像人一样地思考、学习和解决问题。

2. 在人工智能的发展中，________是一个关键的技术，它使计算机能够根据已有的数据学习新的知识和技能，从而不断提升自身的性能。

3. 人工智能技术中的________技术可以模拟人类的决策过程，通过构建决策树或神经网络等方法，使计算机能够在复杂的情况下做出合理的决策。

4. ________是人工智能的一个重要应用领域，它利用计算机视觉技术来识别和分析图像，从而实现对目标的自动检测和识别。

5. 人工智能技术在________领域也有广泛应用，如智能语音助手、机器翻译等，它们通过自然语言处理技术实现人机之间的有效沟通。

二、选择题【难度等级：★★★】1. 人工智能（AI）的核心是什么？A. 强大的计算能力B. 模拟人类智能C. 高速的数据传输D. 复杂的编程技术2. 下列哪项技术不属于人工智能的应用范畴？A. 语音识别B. 计算机图像处理C. 传统办公软件的使用D. 自然语言处理3. 机器学习是人工智能的一个重要分支，它主要依赖于什么？A. 预先设定的规则B. 大量的训练数据C. 高速的硬件设备D. 复杂的算法设计4. 在人工智能中，深度学习通常与哪种技术相结合，以实现更高级别的任务处理？A. 云计算B. 神经网络C. 量子计算D. 物联网5. 以下哪个应用最能体现人工智能在日常生活中的应用？A. 使用计算器进行数学运算B. 使用智能音箱控制家电C. 通过电话与朋友聊天D. 使用电脑播放音乐三、实践题【难度等级：★★★★★】1. 请利用在线的人工智能平台或工具，尝试对一张包含动物的图片进行图像识别，并记录下识别结果。

(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。

人工智能AI5章作业题解释

5.5 设有如下一组推理规则:
第5章作业题解释
5. 5 设有如下一组推理规则: r1: IF E1 THEN E2 (0.6) r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0.7) r3: IF E4 THEN H (0.8) r4: IF E5 THEN 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
第5章作业题解释
Rm (1,1)=(0.9∧0)∨(1-0.9)=0.1 Rm (1,2)=(0.9∧0.3)∨(1-0.9)=0.3 Rm (1,3)=(0.9∧0.7)∨(1-0.9)=0.7 Rm (1,4)=(0.9∧0.9)∨(1-0.9)=0.7 Rm (2,1)=(0.7∧0)∨(1-0.7)=0.3 Rm (2,2)=(0.7∧0.3)∨(1-0.7)=0.3 Rm (2,3)=(0.7∧0.7)∨(1-0.7)=0.7 Rm (2,4)=(0.7∧0.9)∨(1-0.7)=0.7 Rm (3,1)=(0.4∧0)∨(1-0.4)=0.6 Rm (3,2)=(0.4∧0.3)∨(1-0.4)=0.6 Rm (3,3)=(0.4∧0.7)∨(1-0.4)=0.6 Rm (3,4)=(0.4∧0.9)∨(1-0.4)=0.6 Rm (4,1)=(0∧0)∨(1-0)=1 Rm (4,2)=(0∧0.3)∨(1-0)=1 Rm (4,3)=(0∧0.7)∨(1-0)=1 Rm (3,4)=(0∧0.9)∨(1-0)=1 即：
即：
01
02
因此有(y应为小写)
03

人工智能 AI2章作业题解释

作业题参考解
2. 请用语义网络表示如下知识：高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。解：
3月
Start
7月
End
老师
Isa
高老师
Subject
讲课事件
Object
计算机系学生
Action
Course
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
讲课
计算机网络
作业题参考解
4. 判断以下子句集是否为不可满足 {P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)} 解：采用归结反演，存在如下归结树，故该子句集为不可满足。 P(x)∨Q(x )∨R(x) {x/y} Q(x)∨R(x) {a/x} R(a)
作业题参考解
1. 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识： (1) 有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。解：(1) 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)) 解：(2) 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))
﹁ R(b)
﹁P(y)∨R(y)
﹁ Q(a)
{a/b}
NIL
作业题参考解
5、证明G是F的逻辑结论 F: (∃x)(∃y)(P(f(x))∧(Q(f(y))) G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y) 证：先转化成子句集对F，进行存在固化，有 P(f(v))∧(Q(f(w))) 得以下两个子句 P(f(v))，Q(f(w)) 对﹁G，有﹁ P(f(a))∨﹁P(y) ∨﹁Q(y) 先进行内部合一，设合一{f(a)/y}，则有因子﹁ P(f(a)) ∨﹁Q(f(a)) 再对上述子句集进行归结演绎推理。其归结树如右图所示，即存在一个到空子句的归结过程。因此G为真。﹁P(f(a)) ∨﹁Q(f(a)) {a/v} ﹁Q(f(a)) Q(f(w)) P(f(v))

人工智能作业解析

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8 3 8 1 3 2 8 3 2 8 3 12 3 12 3
①定义谓词：
②谓词演算式：
参考答案
3-2.试举例比较各种搜索方法的效率。
1、宽度优先搜索 2、深度优先搜索 3、启发式搜索
估价函数 f(n)——表示节点n的估价函数值为获得某些节点“希望”的启发信息，提供一个评定
侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。
9
参考答案
16
13
参考答案
3-3.用宽度优先搜索求下图所示迷宫的出路。
14
参考答案
3-10.一个机器人驾驶卡车，携带包裹（编号分别为#1，#2和#3）分别投递到林（LIN）、吴（WU）和胡（HU）3家住宅处。规定了某些简单的操作符，如表示驾驶方位的drive（x,y）和表示卸下包裹的unload （z）；对于每个操作符，都有一定的先决条件和结果。试说明状态空间问题求解系统如何能够应用谓词演算求得一个操作符序列，该序列能够生成一个满足AT（#1， LIN） AT（#2，WU） AT（#3，HU）和目标状态。
摩根率: ～ (p∨q) <=> ～ p Λ ～ q ；～ (p Λq) <=> ～ p ∨ ～ q

大工20秋《人工智能》作业报告

大工20秋《人工智能》作业报告引言本作业报告旨在分析和总结大工20秋《人工智能》课程的学习内容和成果。

在本报告中，我们将讨论课程的目标、授课方式、学习成果以及对未来的展望。

课程目标大工20秋《人工智能》课程的主要目标是使学生了解人工智能的基本概念、原理和应用。

通过该课程，我们旨在帮助学生掌握以下能力和知识：- 了解人工智能的历史和发展趋势；- 理解人工智能的基本概念和技术，如机器学习、深度学习、自然语言处理等；- 掌握人工智能的应用领域和实际应用案例；- 培养解决实际问题的思维能力和创新能力。

授课方式《人工智能》课程采用多种教学方法，包括理论讲授、案例分析、实践操作和小组讨论等。

主要的教学内容包括以下几个方面：1. 人工智能基础知识：介绍人工智能的定义、发展历史、基本概念和技术；2. 机器学习：讲解机器学习的基本原理、常用算法和应用案例；3. 深度学习：介绍深度学习的原理、常见模型和实际应用；4. 自然语言处理：探讨自然语言处理的基本概念、技术和应用；5. 人工智能的伦理和社会影响：讨论人工智能发展中的伦理问题和社会影响。

学习成果通过学习大工20秋《人工智能》课程，我们获得了以下几方面的收获：1. 理论知识的积累：掌握了人工智能的基本概念、原理和技术，并了解了人工智能在不同领域的应用；2. 实践能力的提升：通过实践操作和项目实践，提高了我们的编程和数据处理能力；3. 创新思维的培养：在小组讨论和案例分析中，培养了我们解决问题和创新的思维方式；4. 团队合作的能力：通过小组项目和讨论，提高了我们的团队合作和沟通能力。

未来展望人工智能作为一门前沿的学科，具有广阔的应用前景和发展空间。

在未来，我们将继续深入学习和研究人工智能领域的知识和技术，不断提升自己的能力。

我们希望能够在人工智能领域做出一些有意义的贡献，为社会的发展和进步做出自己的努力。

结论通过大工20秋《人工智能》课程的学习，我们对人工智能有了更深入的了解，并获得了相关的知识和技能。

人工智能作业解析

掌握所需技能。
02 人工智能基础知识
人工智能定义
人工智能（AI）是一门研究、开发、实现和应用智能的科学技术。
人工智能系统可以模拟人类的感知、学习、推理、理解和决策等过程。
它旨在使计算机和机器具备一定程度的人类智能，以便执行复杂的任务。
发展历程及现状
01
人工智能的发展经历了符号主义、连接主义和深度学习等多个阶段。
等，以便进行代码编写和调试。
安装依赖库
03
根据项目需求，安装所需的Python库，如NumPy、Pandas、
TensorFlow等。
数据预处理及特征提取方法论述
数据清洗
去除重复数据、处理缺失值和异常值，保证数据质量。
特征提取
根据项目需求，从原始数据中提取出有意义的特征，如文本数据中的词频、图像数据中的形状、颜色和纹理等。
特征转换
对提取的特征进行转换，如归一化、标准化、离散化等，以便更好地适应模型训练。
模型构建、训练及优化过程展示
模型选择
模型训练
根据项目需求和数据类型，选择合适的模型，如线性回归、逻辑回归、神经网络等。
使用清洗和转换后的数据集对模型进行训练，调整模型参数以最小化损失函数。
模型评估
模型优化
使用测试集对训练好的模型进行评估，计算准确率、召回率、F1值等指标。
应用场景
深度学习算法广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。
04 编程实现过程详解
编程环境搭建与配置
安装Python解释器
01
选择合适的Python版本，如Python 3.7或更高版本，并进行安
装。
配置开发环境
02

人工智能大作业(一)

人工智能大作业（一）引言：人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是近年来备受关注的热门领域。

随着计算能力的提高和算法的进步，人工智能正在日益渗透到各个行业和领域中。

本文将探讨人工智能大作业的相关内容，着重分析了其中的五个重要方面。

正文：一、机器学习（Machine Learning）1.1 监督学习（Supervised Learning）的基本概念及示例1.2 无监督学习（Unsupervised Learning）的基本概念及应用领域1.3 强化学习（Reinforcement Learning）的基本原理和算法1.4 深度学习（Deep Learning）的基本结构和典型应用1.5 机器学习在人工智能大作业中的实践与挑战二、自然语言处理（Natural Language Processing）2.1 词法分析和语法分析的基本原理和任务2.2 语义分析和语义关系的理论基础和实践应用2.3 文本分类和情感分析的相关技术和方法2.4 机器翻译和语音识别的高级应用和发展趋势2.5 自然语言处理在人工智能大作业中的应用与挑战三、计算机视觉（Computer Vision）3.1 图像处理和特征提取的基本原理和方法3.2 目标检测和图像识别的常用算法和技术3.3 图像分割和场景理解的相关研究和实践3.4 视频分析和行为识别的进展和应用领域3.5 计算机视觉在人工智能大作业中的应用案例和前景展望四、数据挖掘（Data Mining）4.1 数据预处理和数据清洗的基础知识和常用技术4.2 数据集成和数据转换的数据挖掘流程和方法4.3 关联规则和聚类分析的基本概念和算法4.4 分类和预测分析的实践案例和评价指标4.5 数据挖掘在人工智能大作业中的应用与发展趋势五、智能决策系统（Intelligent Decision System）5.1 知识表示和推理的基本方法和知识表示语言5.2 不确定性建模和决策制定的技术和策略5.3 专家系统和推荐系统的典型特征和实现方法5.4 异常检测和智能优化的相关研究和应用5.5 智能决策系统在人工智能大作业中的实践案例和展望总结：人工智能大作业（一）涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘和智能决策系统等五个重要方面。

逻辑真题人工智能答案解析

逻辑真题人工智能答案解析在当今科技发展迅速的时代，人工智能已经逐渐成为一种热门话题。

在各个领域，人工智能都有着广泛的应用，为我们的生活带来了便利和创新。

然而，在人工智能发展的过程中，也不乏一些问题和挑战。

旨在讨论人工智能在逻辑推理方面的应用和挑战。

首先，我们先来看一个逻辑真题的例子。

假设有如下三个命题：命题A：如果明天下雨，那么我不会出门。

命题B：如果我不会出门，那么我会学习。

命题C：我今天学习了。

问题一：根据以上命题，我们能否得出结论明天不会下雨？通过分析以上命题，我们可以得出如下推理过程：命题A的假设成立，所以我明天不会出门。

根据命题B，如果我不会出门，那么我会学习。

而根据命题C，我今天学习了。

因此，我们可以得出结论：根据以上命题，能够推断明天不会下雨。

问题二：上述命题中是否存在悖论？通过仔细推理，在以上命题中并不存在悖论。

我们可以看到，命题A和B并没有自相矛盾的地方，而命题C与其他两个命题也没有冲突之处。

因此，可以得出上述命题中不存在悖论的结论。

然而，当我们将这样的逻辑推理应用到人工智能中时，就会面临一些挑战。

首先是语义理解的挑战。

虽然人工智能可以通过算法和机器学习来处理大量的数据，但是要完全理解和解析人类语言中的逻辑，仍然存在一定的困难。

语言之间的歧义、语义的多义性以及常识推理等问题都会对人工智能的逻辑推理能力带来挑战。

其次是逻辑推理过程的复杂性。

在上述逻辑真题中，我们只需要进行简单的逻辑推理，就能得出结论。

但是在实际的环境中，逻辑推理过程通常会更加复杂。

人工智能需要面对大量结构复杂的命题和复杂的逻辑关系，而且推理过程可能需要考虑更多的因素。

这就需要人工智能在短时间内处理大量的信息，并作出准确的推理判断，这也是一个非常具有挑战性的问题。

另外，伦理问题也是人工智能在逻辑推理方面面临的挑战之一。

人工智能的逻辑推理能力可能在某些方面超过甚至远远超过人类，这可能会引发一系列的伦理问题。

例如，在无人驾驶领域，当汽车上的人工智能系统需要在紧急情况下作出决策时，应该如何权衡不同的逻辑推理结果以及人的生命安全等问题是需要深入思考和解决的。

人工智能作业解答廉师友

study1
ISA
程序设计语言
注意:此题大部分同学都没有做对.对此题,要用谓词公式表示的形式语言语句来表示此语义网络.此外,语义子空间应该框住x,study1和程序设计语言.
框架名：<学生> 性别:(男,女) 成绩:(优,良,中,差) 类型:(<小学生>,<中学生>,<大学生>,<研究生>) 民族:(汉族,回族,白族,朝鲜族,等) 缺省:汉族籍贯:(河南,山东,河北,湖南等) 缺省:河南实例如下: 框架名：<学生-1> 姓名:李明性别:男成绩:优类型:<大学生> 民族:汉族籍贯:河南
(2) ¬P(z) ∨R(z)
F2： (3)P(a)
(4)S(a)
¬G： (5) ¬S(y)∨¬R(y)
利用归结原理进行归结
(6) R(a)
[(2),(3), σ1={a/z}]
(7) ¬R(a)
[(4),(5), σ2 ={a/y}]
(8) NIL
[(6),(7)]
所以F1∨F2∨¬G是不可满足，从而G是F1和F2的逻辑结果。
（1）修道士和野人都会划船，但船一次最多只能运三个人；
（2）在任何岸边及船上野人数目都不得超过修道士，否则修道士就会被野人吃掉。
假定野人会服从任何一种过河安排，试规划出一种确保修道士安全过河方案。请定义启发函数，并给出相应的搜索树。
解：先建立问题的状态空间。问题的状态可以用一个三元数组来描述： S＝(m, c, b) m：左岸的修道士数 c：左岸的野人数 b：左岸的船数
20 （5,4,0） h=9 f=10
11 （5,3,0） h=8 f=9
2

大工《人工智能》大作业参考题目及要求【内容仅供参考】647

题目：人工智能1.谈谈你对本课程学习过程中的心得体会与建议？人工智能是研究如何利用计算机来模拟人脑所从事的感知、推理、学习、思考、规划等人类智能活动，来解决需要用人类智能才能解决的问题，以延伸人们智能的科学。

掌握人工智能的基本概念、基本原理、知识的表示、推理机制和求解技术，以及机器学习的技术方法，掌握人工智能的一个问题和三大技术，即通用问题求解和知识表示技术、搜索技术、推理技术。

人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。

“人工”比较好理解，争议性也不大。

有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。

但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。

关于什么是“智能”，就问题多多了。

这涉及到其它诸如意识、自我、思维等等问题。

人唯一了解的智能是人本身的智能，这是普通人认可的观点。

但是我们对我们自身智能的理解都非常有限，对构成人的智能的必要元素也了解有限，所以就很难定义什么是“人工”制造的“智能”了。

2.《人工智能》课程设计,从以下5个题目中任选其一作答。

《人工智能》课程设计题目三：深度优先搜索算法要求：（1）撰写一份word文档，里面包括（算法思路、算法程序框图、主要函数代码）章节。

（2）算法思路：简单介绍该算法的基本思想，至少100字。

（3）算法程序框图：绘制流程图或原理图，从算法的开始到结束的程序框图。

（4）主要函数代码：列出算法的具体代码。

（5）简单描述在人工智能的哪些领域需要使用深度优先搜索算法。

答：深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。

一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。

1.深度优先遍历图算法步骤：（1）访问顶点v；（2）依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被访问；（3）若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先遍历，直到图中所有顶点均被访问过为止。

人工智能(AI)-AI作业3及解答

人工智能原理
Homework #3
(启发搜索)
Ⅰ. 用A*算法解决下图所示八数码问题。

参考解答：
Ⅱ. 某问题的状态空间图如下图所示，其中括号内标明的是各节点的h值，弧线边的数字是该弧线的
耗散值，试用A算法求解从初始节点S到目标节点T的路径。

要求给出搜索图，标明各节点的f值，及各节点的扩展次序，并给出求得的解路径。

参考解答：搜索图如下页图所示，其中括号内标出的是节点的f值，圆圈内的数字是扩展的次序。

得到的解路径为：S-B-F-J-T。

附加题：考虑下图所示搜索问题
a.对于表中所列出的3个启发函数，哪（几）个是可纳的？请做简要分析。

b. 分别使用上述三个启发函数，进行A*搜索，请分别给出它们返回的解路径。

h 0: h 1: h 2: 参考解答：
a. h 0和h 1是可纳的，因为h 2(C)>h *
(C),所以h 2不是可纳的。

b. G C B S h →→→:
G C B S h →→→:1
G D B S h →→→:2。

人工智能作业讲解

2.14
参考解答： A，B，C表示盘子(A比B大，B比C大)，1，2，3表示柱子， Plate(x)表示x是盘子,Pillar(x)表示x是柱子，At(x,y) 表示盘子x在柱子y上，Bigger(x,y)表示盘子x比盘子y大， Above(x,y)表示盘子x在盘子y上方，Move(x,y,z)表示将x 盘从y柱移动到z柱。已知：Bigger(A,B),Bigger(B,C) 初始：At(A,1),At(B,1),At(C,1),Above(C,B),Above(B,A) 目标：At(A,3),At(B,3),At(C,3),Above(C,B),Above(B,A) 移动条件：
2.20
参考解答：支持集策略：每次归结时，参与归结的子句中至少有一个是由目标公式的否定所得到的子句或者是它们的后裔。
（1）P ∨Q （2）P ∨ ┓ Q （3） ┓ P ∨Q （4 ） ┓ P ∨ ┓ Q （5 ） ┓ P （3）（4）归结（利用目标公式）（6） ┓Q （2）（4）归结（利用目标公式）（7 ） Q （1）（6）归结（利用目标公式的后裔（6））（8） □ （6）（7）归结（利用目标公式的后裔（6）（7））
第二次作业
题目： 2.24 把下面的表达式转换成子句形式。（2）
(x)[P( x)] (x)[(z)[Q( x, z )] ( z)[R( x, y, z)]]
参考解答：
xP( x) x(zQ( x, z) zR( x, y, z)) xP( x) x(zQ( x, z) zR( x, y, z)) xP( x) u(zQ(u, z) zR(u, y, z)) xuztP( x) (Q(u, z ) R(u, y, t )) ztP(a) (Q(b, z ) R(b, y, t ))

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答第三章图搜索与问题求解1、何为状态图和与或图？图搜索与问题求解有什么关系？解：按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分，图可以分为状态图和与或图两大类。

其中状态图是描述问题的有向图。

在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。

2、综述图搜索的方式和策略。

解：图搜索的方式有：树式搜索，线式搜索。

其策略是：盲目搜索，对树式和不回溯的线式是穷举方式，对回溯的线式是随机碰撞式。

启发式搜索，利用“启发性信息”引导的搜索。

3、什么是问题的解？什么是最优解？解：能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。

其中最好的解决方法成为最优解。

4、什么是与或树？什么是可解节点？什么是解树？解：与或树:一棵树中的弧线表示所连树枝为“与”关系,不带弧线的树枝为或关系。

这棵树中既有与关系又有或关系，因此被称为与或树。

可解节点:解树实际上是由可解节点形成的一棵子树,这棵子树的根为初始节点，叶为终止节点，且这棵子树一定是与树。

解树:满足下列条件的节点为可解节点。

①终止节点是可解节点；②一个与节点可解，当且仅当其子节点全都可解；③一个或节点可解，只要其子节点至少有一个可解。

5、设有三只琴键开关一字排开，初始状态为“关、开、关”，问连接三次后是否会出现“开、开、开”或“关、关、关”的状态？要求每次必须按下一个开关，而且只能按一个开关。

请画出状态空间图。

注：琴键开关有这样的特点，若第一次按下时它为“开”，则第二次按下时它就变成了“关”。

解：设0为关，1为开6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸，但受下列条件限制：1）船太小，农夫每次只能带一样东西过河。

2）如果没农夫看管，则狼要吃羊，羊要吃菜。

请设计一个过桥方案，使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。

画出相应状态空间图。

提示：（1）用四元组（农夫、狼、羊、菜）表示状态，其中每个元素都可为0或1，用0表示在左岸，用1表示在右岸。

（2）把每次过河的一次安排作为一个算符，每次过河都必须有农夫，因为只有他可以划船。

人工智能6作业答案

人工智能有哪些主要的研究领域？
问题求解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搏弈计算智能人工生命
自动定理证明自动程序设计智能控制智能检索智能调度与指挥智能决策支持系统人工神经网络数据挖掘和知识发现
第二章作业
1、常用的知识表示方法都有哪些？ 2、请把下列命题表示为谓词公式。
Kasparov • 2000:中科院计算所多主体环境MAGE知识发现系统
MSMiner
人工智能有哪些学派？各自认知观是什么？
符号主义，又称为逻辑主义、心理学派、计算机学派，其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。连接主义，又称为仿生学派、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，又称为进化主义、控制论学派，其原理为控制论及感知－动作型控制系统。
第一章作业及解答
1、什么是人工智能？发展过程中经历了哪些阶段？每个阶段列举出其中有代表性的人物。
2、人工智能有哪些学派？各自认知观是什么？
3、人工智能有哪些主要的研究领域？
什么是人工智能？
人工智能（顾名思义）：就是用人工的方法在计算机上实现的智能。人工智能（学科）：人工智能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、扩展人类智能的学科。人工智能（能力）：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、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。
◆ 英国的哲学家、自然科学家Bacon（培根）（1561-1626），系统地给出了归纳法，强调了知识的作用，著名警句“知识就是力量”。
◆ 德国数学家、哲学家Leibnitz（莱布尼茨）（1646-1716），把形式逻辑符号化，从而能对人的思维进行运算和推理，做出了能进行四则运算的手摇计算机。

人工智能作业指导书

人工智能作业指导书一、引言人工智能（Artificial Intelligence，AI）作业指导书旨在帮助学生理解和应用人工智能的基本知识和技能。

通过深入分析人工智能的概念、原理和实践，指导书提供了一系列的任务、目标和演练，以帮助学生在人工智能领域取得良好的学习成效。

二、人工智能概述人工智能是模拟和复制人类智能的科学和工程。

它涵盖了很多领域，如机器学习、自然语言处理、图像识别和专家系统等。

人工智能的应用已经渗透到各个领域，包括医疗保健、金融、交通等。

三、人工智能作业目标本作业指导书旨在帮助学生达成以下目标：1. 熟悉人工智能的基本概念和原理；2. 掌握人工智能的核心技术和算法；3. 理解并能够应用人工智能在实际问题中的解决方法；4. 培养解决问题和创新思维的能力；5. 培养团队合作和沟通能力。

四、作业内容和要求本作业指导书提供了一系列的任务和演练，每个任务都有明确的要求和指导。

学生需要按照指导书的要求进行实践，并在规定的时间内提交作业。

1. 任务一：人工智能基础概念学生需要阅读相关文献和教材，了解人工智能的基本概念、发展历程和应用领域。

通过思考和总结，回答概念理解、应用案例和发展前景等方面的问题。

2. 任务二：机器学习算法应用实践学生需要选择一个机器学习算法并应用于一个具体的问题。

在实践过程中，学生需要理解算法的原理、进行数据预处理、选择合适的特征和调节算法参数，最终得到一个较好的模型。

3. 任务三：自然语言处理任务学生需要选择一个自然语言处理任务，如文本分类、情感分析等，并使用合适的算法完成任务。

学生需要了解自然语言处理的基本概念和方法，理解文本数据的表示和处理方式，并能够解决实际问题。

4. 任务四：图像识别与处理学生需要选择一个图像识别或图像处理的任务，并使用合适的算法完成任务。

学生需要了解图像数据的表示、图像特征提取和深度学习等方法，掌握常用的图像处理技术和工具，尝试解决实际问题。

五、作业评价和反馈每个任务完成后，学生需要按要求提交作业。

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