人工智能解答题总结
人工智能课后答案解析
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。
人工智能概论(通识课)习题解答
《人工智能概论》习题解答编写习题一1. (略)2. (略)3. (略)4. (略)习题二1. (略)2. (略)习题三1. (略)2. (略)3. (略)4.解:设“0”为关,“1”为开,则初始状态为(010),两个目标状态为(111)和(000),状态空间图如下图所示:由图可以看出,以“关、开、关”为初始状态,连按三次会出现“关、关、关”而不会出现“开、开、开”状态。
5.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。
解:方案一:Step1 农夫带羊过河;Step2 农夫返回带菜过河Step3 农夫带羊回去,然后带狼过河;Step4 农夫返回带羊过河设 A 农夫,B 羊,C 狼,D 菜,初始状态为(A0,B0,C0,D0)(未过河),最终状态为(A1, B1, C1, D1)(已过河)。
则相应的状态变化图如下:方案2:Step1:农夫带羊过河;Step2:农夫返回带狼过河;Step3:农夫带羊返回去,然后把菜带过河;Step4:农夫回去带羊过河;则相应的状态变化图为:6. (略)7.(略)习题四1.解:(1)white(雪)(2)greater_than(sum(a,b),c)(3)∀x(a_member_of(x , 201班)→∃y(PC(y)∧has(x, y)))或∀x(∃yPC(y)∧has(x, y))(4)fine(明天) ∧free(我们) →outing(我们)(5)isosceles_triangle(x) ↔∃y1a_angle_of(y1,x)∧∃y2a_angle_of(y2,x)∧equal(y1, y2)2. (略)3.解:所求语义网络亦即知识图谱如下图所示习题五1.(略)2.解:例如:“如果乌云密布并且雷鸣电闪,则天将下暴雨”就是一个不确定性产生式规则。
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案随着科技的不断进步,人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术正逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。
然而,尽管AI技术带来了许多便利和创新,但也伴随着一系列问题和挑战。
本文将介绍一些常见的AI问题,并提供相应的解决方案。
问题一:AI技术的可信度如何保证?解决方案:1. 严格的数据管理:确保AI系统使用的数据集具有代表性和多样性,避免数据的偏向性。
同时,建立有效的数据管理流程,确保数据的准确性和完整性。
2. 透明度和解释性:AI系统的决策过程应具有可解释性,人们能够了解系统是如何得出某个决策的。
这将帮助用户更好地理解和信任AI 技术。
3. 安全性和隐私保护:加密AI系统中的敏感数据,确保数据的安全性。
同时,遵循相关法律法规,并采取措施保护用户的隐私。
问题二:AI技术对就业市场的影响是积极的还是消极的?解决方案:1. 重新定位工作:一些简单重复性的工作可能会被自动化取代,但同时也会创造新的就业机会,如AI系统的维护和开发等。
2. 终身学习:随着AI技术的发展,不断学习和更新自己的技能和知识将成为一种重要的竞争优势,帮助人们适应就业市场的变化。
3. 政府政策:政府可以通过培训计划和职业转型支持来帮助受到AI 技术影响的人群重新就业。
问题三:如何确保AI技术的道德和伦理准则?解决方案:1. 建立规范:制定明确的AI伦理准则,规范技术的发展和使用。
这些准则可以涉及隐私保护、公平性、透明度、法律遵从等方面。
2. 伦理审查和监管:对使用AI技术进行审查和监管,确保其符合伦理要求。
建立独立的机构或委员会,对AI系统的开发和应用进行监督。
3. 公众参与:鼓励公众参与AI技术的讨论和决策过程,确保技术的发展符合社会的期望和价值观。
问题四:AI技术可能带来的风险和挑战是什么?解决方案:1. 人工智能的安全:加强AI系统的安全性,防止恶意攻击和利用。
提高系统的抗干扰能力,减少被攻击的风险。
整理人工智能简答题
一.简答题1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理答:一般推理方法在许多情况下,往往无法解决面临的现实问题,因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法,包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。
例如,当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时,就会根据以往的经验而觉得“停电了”。
但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时,就否定了先前“停电了”的结论,想到也许是开关或者灯具出问题了。
这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。
即,随着信息与知识的增加,并没有在肯定原来的结论基础上,增加了更多并立的知识与结论,而是否定了原先结论并有了新的看法。
以下情况需要采用不确定推理:所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。
不确定性推理,是指其推理过程中,由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素,导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。
一般来说,出现不精确推理的原因和特征可能有:①证据不足或称为证据的不确定性;②规则的不确定性;③研究方法的不确定性。
由于以上“三性”的存在,决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性,人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理2.产生式系统有哪几种推理方式各自特点为何答:(1)正向推理(正向链接推理):从一组表示事实的谓词或命题出发,使用一组产生式规则,用以证明该谓词公式或命题是否成立。
(2)逆向推理(后向链接推理):从表示目标的谓词或命题出发,使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立,即首先提出一批假设目标,然后逐一验证这些假设。
(其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发,使用一组规则证明事实谓词或命题成立,即提出一批假设(目标),然后逐一验证这些假设。
(3)双向推理:又称为正反向混合推理,它综合了正向推理和逆向推理的长处,克服了两者的短处。
双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理,并在推理过程中的某个步骤,实现事实与目标的匹配。
人工智能(部分习题解答)
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。
人工智能在智能家居中的使用常见问题解答
人工智能在智能家居中的使用常见问题解答智能家居是近年来受到广泛关注和推广的科技产品,它与人工智能的结合,使得家居变得更加智能化、便捷化。
然而,随着人工智能在智能家居中的广泛应用,也会引发一些问题和疑问。
本文将回答人工智能在智能家居中的常见问题,帮助读者更好地理解和使用智能家居产品。
问题一:智能家居的人工智能是如何工作的?答:智能家居的人工智能主要通过语音控制和机器学习技术实现。
通过语音控制,用户可以向智能家居设备发出指令,例如调节灯光、控制家电等。
这些指令会被智能家居设备的人工智能系统接收并解析,然后执行相关操作。
另外,智能家居还可以通过机器学习来学习用户的生活习惯和偏好。
通过分析和记录用户的行为模式,智能家居可以逐渐学习并预测用户的需求,为用户提供更加个性化的服务和建议。
问题二:智能家居的人工智能需要联网吗?答:是的,智能家居的人工智能需要联网才能发挥其全部功能。
联网使得智能家居能够实时获取最新的数据和信息,并与其他智能设备进行交互和通信。
只有在联网的情况下,智能家居才能与用户进行语音互动、自动执行任务、实现远程控制等功能。
问题三:智能家居的人工智能对用户的隐私安全有影响吗?答:智能家居的人工智能确实对用户的隐私安全产生一定的影响。
因为智能家居需要通过麦克风接收用户的语音指令,并将这些指令传输至云端的服务器进行处理和分析。
所以,用户的语音指令可能会被传输到云端,并被储存于服务器中。
为了保护用户的隐私安全,智能家居厂商通常会采取加密传输、匿名化处理等措施来保障用户的隐私。
另外,用户也可以通过设置权限或关闭语音功能等方式来限制智能家居设备可能对隐私的使用。
问题四:智能家居的人工智能如何区分不同的用户?答:智能家居的人工智能通常会通过声音识别和个人账户进行区分不同的用户。
当用户使用语音指令时,智能家居设备会通过声音识别技术辨别出当前用户的身份,然后提供相应的个性化服务。
另外,智能家居设备也通常会要求用户创建个人账户。
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案
AI人工智能技术的常见问题解答与解决方案随着人工智能(AI)技术的快速发展,许多人对其潜在的影响和应用感到好奇。
然而,随之而来的是一系列常见问题和疑虑。
在本文中,我们将回答一些针对AI人工智能技术的常见问题,并给出相应的解决方案。
问题一:人工智能技术是否会取代人类工作?解决方案:AI的目标是协助人类工作,而非取代。
虽然AI在某些领域可以取得高效的结果,但它无法替代人的创造力、复杂的情感和道德判断。
因此,我们可以将AI视为人类工作的有力助手,通过任务自动化和数据处理来提高工作效率。
问题二:人工智能技术是否会引发就业危机?解决方案:虽然人工智能技术可能会导致一些工作的自动化,但同时也会创造出新的就业机会。
人们可以通过学习与AI技术相关的领域,如机器学习和数据科学,为人工智能技术的发展做出贡献。
此外,AI技术的广泛应用也将为创造更多的就业机会提供新的领域和机会。
问题三:人工智能技术是否存在隐私和数据安全的风险?解决方案:确实有一些数据安全和隐私风险需要注意。
为了减少这些风险,必须采取适当的数据保护措施,如数据加密、访问权限管理和安全审计。
此外,人们还可以通过加强数据安全意识和法律法规的制定来保护个人隐私。
问题四:人工智能技术是否具备伦理道德?解决方案:人工智能技术确实需要伦理和道德的考虑。
开发者和使用者应该遵循一定的道德标准和指导方针,在设计和应用中避免歧视、侵犯隐私和破坏社会价值观。
此外,政府和相关机构也应制定相应的规范和监管机制来保障人工智能技术的良性发展。
问题五:人工智能技术是否存在学习和推理的局限性?解决方案:尽管人工智能技术能够完成许多复杂的任务,但它们在学习和推理方面仍然存在局限性。
AI需要大量的样本数据和反馈才能改善表现,并且在处理未知领域的问题时可能会存在困难。
为了解决这些局限性,我们可以继续研究和改进AI算法以提高学习和推理能力。
问题六:人工智能技术是否具备创造力?解决方案:虽然人工智能技术可以通过生成和组合现有的内容来创造新的作品,但它们缺乏真正的创造力。
人工智能技术的常见问题及解答
人工智能技术的常见问题及解答随着科技的不断发展,人工智能技术已经渗透到我们生活的方方面面。
然而,对于许多人来说,人工智能仍然是一个神秘而陌生的领域,存在着许多疑问和困惑。
本文将针对人工智能技术的常见问题进行解答,帮助读者更好地了解这一领域。
问题一:什么是人工智能?人工智能是一种模拟和模仿人类智能的技术。
它使用计算机系统进行学习、推理和决策,以实现类似于人类的智能行为。
人工智能技术包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域。
问题二:人工智能技术有哪些应用?人工智能技术在许多领域都有广泛的应用。
在医疗领域,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
在交通领域,人工智能可以优化交通流量和减少交通事故。
在金融领域,人工智能可以进行风险评估和投资决策。
此外,人工智能还应用于智能家居、机器人等领域。
问题三:人工智能技术的发展前景如何?人工智能技术的发展前景非常广阔。
随着计算能力的提高和数据的积累,人工智能技术将变得越来越强大。
它将在各个行业中发挥重要作用,为人们提供更加智能化和便利的服务。
同时,人工智能技术也带来了一些挑战和风险,需要我们进行合理的规范和管理。
问题四:人工智能技术会取代人类工作吗?人工智能技术确实可以替代一些重复性和机械化的工作,但它也会创造出新的就业机会。
人工智能技术可以提高生产效率和工作质量,从而释放出更多的人力资源。
同时,人工智能技术也需要人类来进行开发、维护和管理。
因此,虽然人工智能技术会改变一些工作的性质,但并不会完全取代人类工作。
问题五:人工智能技术的伦理问题如何解决?人工智能技术的发展也带来了一些伦理问题。
例如,人工智能是否能够具备道德判断能力?人工智能是否会侵犯个人隐私?这些问题需要我们进行深入的思考和讨论。
我们需要制定相应的法律法规和伦理准则,确保人工智能技术的应用是合法和道德的。
问题六:人工智能技术的安全性如何保障?人工智能技术的安全性是一个重要的问题。
人工智能系统可能存在漏洞和被攻击的风险。
关于人工智能技术的常见问题解答
关于人工智能技术的常见问题解答人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术近年来备受关注,它被认为是未来科技发展的重要方向。
然而,对于人工智能技术,很多人还存在一些疑问和误解。
在这篇文章中,我将解答一些关于人工智能技术的常见问题,希望能帮助读者更好地了解和理解这一领域。
一、人工智能是什么?人工智能是一种模拟人类智能的技术,它通过机器学习和深度学习等方法,使计算机能够模拟和执行人类的智能任务。
这些任务包括语音识别、图像识别、自然语言处理等。
人工智能技术的目标是使计算机能够像人类一样思考、学习和解决问题。
二、人工智能技术有哪些应用?人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定;在交通领域,人工智能可以实现自动驾驶和交通管理;在金融领域,人工智能可以进行数据分析和风险评估。
此外,人工智能还可以应用于智能家居、智能机器人等领域。
三、人工智能技术会取代人类吗?人工智能技术的发展引发了一些关于取代人类的担忧。
然而,人工智能技术目前还远未达到完全取代人类的水平。
虽然人工智能在某些特定任务上的表现可能超过人类,但在更广泛的认知和情感领域,人工智能仍然远远落后于人类。
此外,人工智能技术的发展也需要人类的参与和监督,以确保其安全和可靠性。
四、人工智能技术是否具有伦理问题?人工智能技术的发展也引发了一些伦理问题的讨论。
例如,人工智能技术在决策过程中是否会出现偏见和歧视;人工智能技术是否会侵犯个人隐私等。
这些问题需要我们进行深入思考和探讨,并制定相应的法律和伦理准则,以确保人工智能技术的发展符合社会的利益和道德标准。
五、人工智能技术对就业市场的影响如何?人工智能技术的发展可能对就业市场产生一定的影响。
一方面,人工智能技术的应用可能导致某些工作岗位的消失,例如一些重复性劳动和机械化的工作。
另一方面,人工智能技术也会创造新的就业机会,例如人工智能工程师和数据科学家等。
人工智能复习题集及答案
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。
人工智能语音识别的常见问题解答
人工智能语音识别的常见问题解答一、什么是人工智能语音识别?人工智能语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)是一种技术,它可以将说话者所发出的声音转化为可理解的文本或指令。
这项技术结合了机器学习、信号处理和自然语言处理等多个领域的知识,通过训练模型来使计算机能够准确地理解和转录人类语言。
二、人工智能语音识别有哪些应用?1. 语音助手:如Siri、Cortana和Google Assistant等,它们能够理解并执行用户口头指令。
2. 车载系统:在汽车中使用语音控制以实现导航、电话呼叫等功能。
3. 客服与客户支持:通过自动化语音识别来处理客户反馈并提供解决方案。
4. 音频转写:对于会议记录员、新闻记者或学生做笔录等场景非常有用。
5. 智能家居:允许居民通过口头命令控制家庭设备,如灯光、电视和温度控制等。
三、人工智能语音识别有哪些挑战?尽管人工智能语音识别已经取得了长足的发展,但仍然面临一些挑战。
1. 语言多样性:不同地区、不同文化和不同年龄段的人使用的语言表达方式各异,这要求语音识别系统具备跨语种和口音的智能适应性。
2. 噪音和环境因素:背景噪声、电流声和回声等环境因素会干扰语音识别的准确性。
3. 快速识别:对于实时应用(如电话交流),快速反应是必要的。
因此,减少延迟和提高实时性是一个重要问题。
4. 不确定性处理:有时候用户发出的指令并不明确或包含模糊信息,语音识别系统需要具备解释上下文以推断正确意图的能力。
四、如何提高人工智能语音识别精度?1. 数据预处理:清洗和标注数据集以去除噪声,并提供准确而一致的标签。
2. 模型优化:选择合适的深度学习架构,并通过增加层数、调整超参数等方法来提升模型性能。
3. 多模态融合:结合其他感知模态如视频、图像等来提供更丰富的信息以改善识别结果。
4. 学习迁移:通过在类似任务上进行预训练,然后微调模型以适应特定语音识别任务,可以提高识别精度。
人工智能基础 杨杰 习题解答
人工智能基础杨杰习题解答1.智能具有下述特征:(1)具有感知能力(系统输入)。
(2)具有记忆与思维的能力。
(3)具有学习及自适应能力。
(4)具有行为能力(系统输出)。
2.人工智能有哪些学派?他们各自核心的观点有哪些?答:根据研究的理论、方法及侧重点的不同,目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达,认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统,且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理,都可用符号来实现,所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元,而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑,不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动,提出智能行为的“感知—动作”模式,他们认为知识不需要表示,不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式,它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3.人工智能研究的近期目标和远期目标是什么?它们之间有什么样的关系?答:人工智能的近期目标是实现机器智能,即主要研究如何使现有的计算机更聪明,使它能够运用知识去处理问题,能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即揭示人类智能的根本机理,用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限,二者相辅相成。
远期目标为近期目标指明了方向,近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础。
4.人工智能的研究途径有哪些?答:人工智能的研究途径主要有:(1)心理模拟,符号推演;(2)生理模拟,神经计算;(3)行为模拟,控制进化论。
5.人工智能有哪些主要的研究领域?答:人工智能的研究领域主要包括:(1)问题求解;(2)机器学习;(3)模式识别;(4)自然语言处理;(5)自动定理证明;(6)智能机器人;(7)专家系统;(8)人工神经网络。
人工智能在智慧城市中的使用中常见问题解答
人工智能在智慧城市中的使用中常见问题解答智慧城市是指利用信息和通信技术,以人工智能为核心,对城市中的各种资源进行高效管理和利用,提高城市的运行效率和居民的生活质量。
人工智能在智慧城市中的应用被广泛探讨和研究,然而,在实际应用中,也存在一些常见问题。
本文将针对这些问题进行解答,帮助读者更好地理解人工智能在智慧城市中的使用。
问题一:人工智能在智慧城市中到底扮演什么角色?它是如何改变智慧城市的运行模式的?回答:人工智能在智慧城市中扮演决策支持和运营优化的角色。
通过收集和分析大量的城市数据,包括但不限于交通、能源、环境等领域的数据,人工智能可以帮助城市管理者做出决策,优化城市的资源配置和运营模式,提高城市的整体效率。
它能够帮助智慧城市实现交通拥堵的缓解、资源的合理利用、环境的优化等目标。
问题二:人工智能在智慧城市中的具体应用有哪些?回答:人工智能在智慧城市中有多种应用,其中包括智能交通管理、智能能源管理、智能环境监测、智能物流管理等。
在智能交通管理方面,人工智能可以通过交通数据的分析来预测交通流量,调整信号灯的配时等措施,提高交通的顺畅度。
在智能能源管理方面,人工智能可以通过分析能源数据来合理分配能源资源,优化能源的使用效率。
在智能环境监测方面,人工智能可以通过传感器等设备,实时监测城市的环境指标,例如空气质量、噪音等,帮助城市管理者及时采取相应的措施。
在智能物流管理方面,人工智能可以通过智能配送系统,优化物流路径,提高物流效率。
问题三:人工智能在智慧城市中的应用是否存在隐私问题?回答:在智慧城市中使用人工智能的过程中,确实存在隐私问题。
例如,为了收集和分析城市数据,需要获取居民的个人信息,这可能引发关于隐私保护的讨论。
为了解决这个问题,智慧城市的设计和运营需要严格遵守隐私保护法律法规,在数据采集和使用过程中保护好居民的个人信息。
同时,政府和相关部门也应公开透明地告知居民数据的使用目的和范围,并根据法律法规规定取得个人信息的授权。
人工智能的完整教程及常见问题解答
人工智能的完整教程及常见问题解答人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是近年来备受关注的热门话题。
随着科技的发展,人工智能在各个领域展现出巨大的潜力。
本文将为读者提供一个完整的人工智能教程,并解答一些常见问题。
一、人工智能的基础知识1. 什么是人工智能?人工智能是指通过模拟人类智能的方式,使机器能够像人类一样感知、理解、学习和决策。
它涉及多个领域,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
2. 人工智能的应用领域有哪些?人工智能应用广泛,包括自动驾驶、智能助手、金融风控、医疗诊断等。
它已经成为许多行业的重要工具,为人们的生活和工作带来了便利和效率。
3. 人工智能的发展历程如何?人工智能的发展可以追溯到上世纪50年代,但直到近年来才取得了显著的突破。
随着计算能力的提升和大数据的普及,人工智能得以快速发展,并在各个领域取得了重要的成果。
二、学习人工智能的途径1. 学习编程语言学习编程语言是学习人工智能的基础。
Python是目前最流行的人工智能编程语言之一,它简洁易学,拥有丰富的第三方库和工具。
2. 学习机器学习算法机器学习是人工智能的核心技术之一。
学习机器学习算法可以帮助我们理解和应用人工智能。
常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机等。
3. 掌握深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它模拟人脑神经网络的结构和功能,可以处理更复杂的任务。
学习深度学习可以通过阅读相关书籍、参加在线课程或加入研究团队来实现。
三、常见问题解答1. 人工智能会取代人类吗?人工智能在某些领域已经展现出超越人类的能力,但它仍然需要人类的指导和监督。
人工智能的目标是与人类合作,而不是取代人类。
2. 人工智能的发展是否会导致失业?人工智能的发展可能会改变某些行业的就业形势,但同时也会创造新的就业机会。
人工智能可以帮助人们从繁重重复的工作中解放出来,从而更好地发挥创造力和创新能力。
3. 人工智能是否具有道德和伦理问题?人工智能的发展确实引发了一些道德和伦理问题,例如隐私保护、算法偏见等。
人工智能技术常见问题解答
人工智能技术常见问题解答随着科技的不断发展,人工智能技术逐渐走入人们的生活。
然而,对于一些普通大众来说,人工智能技术还存在许多问题和疑惑。
本文将针对人工智能技术常见问题进行解答,帮助读者更好地了解这一领域。
1. 人工智能是什么?人工智能(Artificial Intelligence)是一种模拟人类智能的技术,通过计算机系统实现对感知、学习、推理和决策等智能行为的模拟。
它可以像人类一样处理和解决问题,甚至能够超越人类的智能水平。
2. 人工智能的应用领域有哪些?人工智能技术广泛应用于各个领域,包括医疗、金融、交通、教育、娱乐等。
在医疗领域,人工智能可以辅助医生进行诊断和治疗决策;在金融领域,人工智能可以提供智能投资建议和风险评估;在交通领域,人工智能可以实现自动驾驶和交通流优化等。
3. 人工智能技术的发展前景如何?人工智能技术的发展前景非常广阔。
随着计算能力的提升和数据的积累,人工智能技术将会在各个领域发挥更大的作用。
预计未来几年内,人工智能将在医疗、智能家居、智能交通等领域取得重大突破。
4. 人工智能技术是否会取代人类工作?人工智能技术的发展确实会对某些工作产生影响,但并不意味着完全取代人类。
人工智能更多的是辅助人类工作,提高工作效率和质量。
同时,人工智能也会创造新的就业机会,需要人类去开发、维护和管理人工智能系统。
5. 人工智能技术是否具有伦理问题?人工智能技术的发展确实引发了一些伦理问题。
例如,人工智能系统的决策是否公正、是否会侵犯个人隐私等。
因此,需要制定相关法律法规和伦理准则,确保人工智能技术的正当应用。
6. 人工智能技术是否安全可靠?人工智能技术的安全性和可靠性是一个重要问题。
虽然人工智能系统在某些方面表现出了超越人类的能力,但仍然存在一些局限性和风险。
因此,需要加强人工智能技术的研发和监管,确保其安全可靠的运行。
7. 人工智能技术是否具有创造力?人工智能技术目前还没有真正具备创造力。
人工智能训练中常见问题解答与解决方案
人工智能训练中常见问题解答与解决方案人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)作为一项前沿技术,正在逐渐渗透到我们的日常生活中。
然而,尽管AI的发展迅猛,但在其训练过程中仍然存在一些常见问题。
本文将就这些问题进行解答,并提供相应的解决方案。
问题一:数据不足在AI训练过程中,数据是至关重要的。
然而,由于数据获取困难或者数据量不足,很多项目都面临这一问题。
解决这个问题的方法有两个方面:一是通过数据增强技术扩充已有数据集,例如利用图像旋转、翻转等方式生成更多的图像数据;二是通过合作或者开放数据集,借助其他组织或者研究者的数据来增加训练样本。
问题二:标注不准确在AI训练中,数据的标注是非常关键的一步。
然而,由于人为因素或者主观判断的差异,标注结果可能存在不准确的问题。
为了解决这个问题,可以采用多人标注和众包的方式,通过多个标注者的共同努力,提高标注的准确性。
此外,还可以利用半监督学习的方法,通过少量标注样本和大量未标注样本的组合,来提高训练的效果。
问题三:过拟合过拟合是指模型在训练集上表现良好,但在测试集上表现较差的现象。
这是因为模型过于复杂,过度拟合了训练数据中的噪声和细节。
为了解决过拟合问题,可以采用正则化技术,如L1正则化或L2正则化,来控制模型的复杂度。
此外,还可以通过增加训练数据量、降低模型复杂度或者使用集成学习等方法来减少过拟合。
问题四:算力不足在AI训练中,需要大量的计算资源来进行模型的训练和优化。
然而,由于算力的限制,很多项目无法满足训练的需求。
为了解决这个问题,可以利用云计算平台提供的弹性计算资源,如云服务器、GPU云服务器等,来满足训练的需求。
此外,还可以使用分布式训练的方式,将训练任务分解成多个子任务,在多台机器上并行进行训练,以提高训练的效率。
问题五:模型可解释性在一些应用场景中,对于AI模型的可解释性要求比较高。
然而,很多深度学习模型由于其复杂性,很难解释其决策过程。
实践中遇到的AI技术常见问题解答
实践中遇到的AI技术常见问题解答一、AI技术常见问题解答:数据质量的重要性在实践中,人们经常遇到一些关于人工智能(AI)技术的常见问题。
其中一个最常见的问题是关于数据质量的。
数据质量对于AI技术非常重要。
良好的数据质量可以确保模型训练和预测的准确性。
然而,在实践中,人们常常面临着不完整、不准确或不一致的数据集。
这种情况下,如何解决数据质量问题以及提高数据质量一直是AI从业者关注的焦点。
1. 数据收集和清洗首先,为了保证高质量的数据,在收集阶段需要仔细选择和验证合适的数据源。
选取大规模、多样性和真实性好的数据是至关重要的。
此外,在清洗过程中去除掉噪音数据、修复错误并标准化格式也是至关重要的步骤。
2. 数据标注和注释如果您正在进行监督学习任务,那么正确地标注和注释训练数据将变得尤为重要。
合理选择标签以及使用专门工具或平台来辅助标记过程都会带来更好地结果。
3. 数据增强当面临数量不足或不充分的数据时,可以使用数据增强来扩充训练集。
通过应用平移、旋转、翻转等图像处理操作或者引入噪声来生成更多样的数据,从而提升模型的泛化能力。
二、AI技术常见问题解答:模型选择与调优在实践中,另一个常见的问题是如何选择和调优最适合特定任务的AI模型。
1. 模型选择针对不同的任务,有各种各样的AI模型可供选择。
比如,对于计算机视觉任务,可以选择使用传统的卷积神经网络(CNN)或最新的Transformer模型。
而对于自然语言处理任务,则可以考虑使用LSTM、BERT等模型。
参考当前领域内最新研究成果和公共数据集上表现好的模型是一个好的起点。
2. 超参数调优为了使得AI模型达到最佳性能,在训练过程中需要调整一些超参数。
例如,学习率、批次大小和迭代次数等。
通过网格搜索、随机搜索或基于梯度下降法的优化算法,可以找到较好地超参数组合。
3. 迁移学习如果您手头没有大规模标注好的数据集,迁移学习可能是一个很有用的解决方案。
通过使用已经在大规模数据集上训练好的模型,可以将其作为初始参数或特征提取器,并在目标任务上微调它们。
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人工智能解答题总结一、什么是人工智能?它有哪些特征答案:科学角度: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力功能,并开发相关理论和技术。
能力角度: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,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、行为和问题求解活动。
特征:1、具有感知能力;2具有记忆和思维能力;3、具有学习能力;4具有行为能力;二、简述人工智能的主要研究学派及认知观点?答:符号主义又称逻辑主义、心里学派或计算机学派,其原理主要为物理符号系统假设和有限合理性原理。
认为人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程,人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,可以用计算机来模拟人的智能行为,即用计算机的符号操作过程来模拟人的认知过程。
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。
连接主义又称仿生学派或生理学派,其原理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,人脑不同于电脑,提出连接主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式。
行为主义又称进化主义或控制理论学派,其原理为控制论及感知-动作控制系统。
认为智能取决于感知和行为,认为智能不需要知识,不需要表示、不需要推理,人工智能可以像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,因而不能真实地反映客观存在的。
三、状态空间法、问题归约法、谓词逻辑法和语义网络法的要点是什么,他们有何本质上的联系和异同?状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,是以状态和操作符为基础的。
在利用状态空间图表示时,从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增地建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。
由于状态空间法需要扩展过多的节点,容易出现组合爆炸,因而只适用于表示比较简单的问题。
问题归约法从目标(要解决的问题)出发,逆向推理,通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子子问题集合,直到最后归约为一个平凡的本原问题集合,这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题,用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径,问题归约法能够比状态空间法更有效地表示问题。
状态空间法是问题归约法的一种特例,问题归约法的与或图中,包含有与节点和或节点,而状态空间法中只含有或节点谓语逻辑法是采用谓词合式公式和一阶谓词算法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。
谓词逻辑是以一种形式语言,能够把数学中的逻辑论证符号化,谓词逻辑法常与其他表示方法混合使用,灵活方便,可以表示比较复杂的问题。
语义网络法是是一种结构化的表示方法,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,语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。
语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更加复杂的问题。
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,大多数实用系统必须同时使用许多框架,并可把它们联成一个框架系统,框架表示已获广泛应用,然而并非所有问题都可以用框架表示。
四、人工智能主要研究和应用领域是什么?那些是新的研究热点?答案:问题求解与博弈、逻辑推理和定理证明、计算智能、分布式人工智能与Agent、自动程序设计、专家系统、机器学习、自然语言理解、机器人学、模式识别、机器视觉、神经网络、智能控制、智能调度与指挥、智能检索、系统与语言工具。
新热点:分布式人工智能与Agent、智能调度与指挥、计算智能与进化计算、数据挖掘与知识发现、人工生命。
五、什么是搜索?答案:搜索过程是否能够找到一个解,且是否终止运行或是否会陷入一个死循环,找到一个解时,找到的是否最佳解,搜索过程的时间和空间复杂性如何。
搜索过程:1、从初始或目的状态出发,并将它作为当前状态;2、扫描操作算子集,将适用当前状态的一些操作算子作用于当前状态而得到新的状态,并建立指向其父节点的指针。
3;检查所生成的新状态是否满足结束状态,如果满足,则得到问题的一个解,并可沿着有关指针从结束状态反向到达开始状态,给出一个解答路径,否则,将新状态作为当前状态,返回第二步再进行搜索。
其目的是利用计算机的高性能来有目的的穷举一个问题解空间的部分或所有的可能情况,从而求出问题的解。
六、盲目搜索和启发式搜索的区别是什么?答案:盲目搜索中,由于没有可参考的信息,只要能匹配的操作算子都需要运用,从而搜索出更多的状态。
生成较大的状态空间显示图。
而启发式搜索中,运用一些启发信息,只采用少量的操作算子,生成较小的状态空间显示图。
就能搜索到一个解,,启发式搜索要优于盲目搜索,但不可过于追求更多的甚至完整的启发信息。
七、何为盲目搜索,何为启发式搜索?答案:盲目搜索是指在对特定问题不具有任何有关信息的条件下,按固定的步骤进行的搜索,它能快速地调用一个操作算子;启发式搜索考虑特定问题领域可应用的知识,动态地确定调用操作算子的步骤,优先选择比较合适的操作算子,尽量减少不必要的搜索,以求尽快到达结束状态,提高搜索效率。
七、简述宽度优先搜索算法和深度优先搜索算法?并说明两者的优缺点答案:宽度优先搜索算法:如果搜索是以接近起始节点的程度依次扩展节点的,那么这种搜索就叫宽度优先搜索。
其搜索过程为:1.把起始节点放到OPEN表中(如果该起始节点为一目标节点,则求得一个解答);2.如果OPEN是个空表,则没有解,失败退出,否则继续;3.把第一个节点(节点n)从OPEN表移出,并把它放入CLOSED 的扩展节点表中。
4.扩展节点n,如果没有后继节点,则转向上述第2步。
5.把n的所有后继节点放到OPEN表的末端,并提供从这些后继节点回到n的指针;6.如果n的任一个后继节点是个目标节点,则找到一个解答,并成功退出,否则转向第2步。
特点:能找到最优解,但存在组合爆炸,如果解的路径较长,搜索过程占用空间较大,无法进行搜索。
深度优先算法:当搜索到某一状态时,它所有子状态以及子状态后裔状态都必须先于该状态的兄弟状态被搜索,只有在找不出该状态的后裔状态时,才能考虑它的兄弟状态。
其算法过程为:1.把起始节点S放到未扩展节点OPEN表中,如果此节点为一目标节点,则得到一个解;2.如果OPEN为空表,则失败退出;3.把第一个节点(节点n)从OPEN表中移到CLOSED表。
4.如果节点n的深度等于最大深度,则转向2;5.扩展节点n,产生其全部后裔,并把它们放入OPEN表的前头,如果没有后裔,则转向2;6.如果后继节点中有任一一个为目标节点,则求得一个解,成功退出,否则,转向2;特点:如果已知解的路径长度,深度优先算法就不会在浅层状态上浪费时间。
深度优先算法可能会迷失方向,找不到通向目的的更短路径或陷入一个不能通向目的的无限长路径中,在搜索有大量分支的状态空间时有相当高的效率,它不需要把某一层上所有节点都进行扩展。
八、什么叫盲目搜索,什么叫启发式搜索?答案:盲目搜索:指在对特定问题不具有任何有关信息的条件下,按固定的步骤进行的搜索,它能快速地调用一个操作算子,启发式搜索:考虑特定问题领域可应用的知识,动态地确定调用操作算子的步骤,优先选择比较合适的操作算子,尽量减少不必要的搜索,以求尽快到达结束状态,提高搜索策略。
九、什么叫估价函数?其函数表达式是怎样的?答案:应用某些准则来重新排列每一步OPEN表中的所有节点顺序,然后搜索就可能沿着某个被认为最有希望的边缘区段向外扩展,应用这种排列顺序过程,需要某些估算节点希望的度量,这种度量叫做估价函数。
估价函数值越大,其节点希望程度越小。
表达式:)gnf+=n((h))(n其中)h为从n节点到目标节(n(ng是从初始节点到n节点实际代价,)点的最佳路径的估价代价。
十、什么叫产生式系统?其适用特点?答案:产生式系统用来描述若干个不同的以一个基本概念为基础的系统,这个基本概念是产生式规则或产生式条件和操作对的概念,论域的知识分为两部分,用事实表示静态知识,用产生式规则表示推理过程和行为。
又叫基于规则的系统。
产生式系统表达自然直观,便于推理,可进行模块化处理,格式清晰,设计和检测方便,表示灵活,产生式系统因求解效率低和无法表示结构性知识,不适用于求解复杂系统。
十一、产生式系统组成?各个组成的作用是什么?答案:三部分组成:总数据库、产生式规则和控制策略总数居库用于存放求解过程中各种当前信息的数据结构,如初始状态、事实、证据、中间推理或最后结论。
产生式规则用于存放与求解问题有关的某个领域的知识的规则集合及其交换规则。
控制策略用来控制产生式系统的运行,决定求解过程的推理路线,实现对问题的求解。
十二、产生式系统有哪些推理方式,各自有什么特点?答案:正向推理:算法简单,容易实现,允许用户一开始把有关事实数据存入到数据库,在执行过程中系统能够很快地获取这些数据,而不必等到系统需要数据时才向用户询问,其主要特点具有盲目搜索。
推理效率低,适用面:主要适用于已知初始数据,无法提供推理目标,或解空间很大的一类问题,如监控,设计,规划。
逆向推理:搜索目的强,推理效率高,缺点是目标的选择具有盲目性,可能会求解许多假的目标,当可能的结论数多,即目标空间很大时,推理效率不高。
适用范围:主要用于结论单一或者已知目标结论,而要求验证的系统,如选择、分类、故障诊断。
双向推理综合了正向推理和逆向推理的特点,综合了各自优点,克服了各自缺点,具有更高的搜索策略。
十三、经典推理和非经典推理的区别是什么?答案:在推理方法上:经典逻辑采用演绎逻辑推理,非经典逻辑采用归纳逻辑推理;在瞎域取值上:经典逻辑都是二值逻辑,即只有真和假两种,非经典逻辑都是多值逻辑;在运算法则上,属于经典逻辑的形式逻辑和数理逻辑,许多运算法则在非经典逻辑中就是不成立的。
在逻辑算符上,非经典逻辑具有更多的逻辑算符。
在是否单调上,两者也截然有别,经典逻辑是单调的。
十四、什么是不确定性推理?为什么要采用不确定性推理?答案:不确定推理也叫不精确推理,是一种建立在非经典逻辑基础上的基于不确定性的知识的推理,它从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性知识,推出具有一定程度的不确定性的合理的或近乎合理的结论。
现实世界中遇到的问题和事物的关系,往往比较复杂,客观事物存在的随机性、模糊性、不完全性和不精确性,往往导致人们认识上一定程度的不确定性,采用经典的精确推理,必然无法反应事物的真实性。