人工智能期末练习及答案
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题(每题2分,共20分)1. 下列哪一项不是人工智能的研究领域?A. 机器学习B. 计算机视觉C. 生物学D. 自然语言处理[答案:C]2. 下列哪种算法是监督学习?A. 决策树B. 聚类分析C. 人工神经网络D. 支持向量机[答案:D]3. 在深度学习中,哪种网络结构常用于图像分类任务?A. RNNB. CNNC. LSTMD. MLP[答案:B]4. 下列哪种方法不是文本分类中常用的特征提取方法?A. 词袋模型B. TF-IDFC. Word2VecD. RNN[答案:D]5. 下列哪种方法不属于生成对抗网络(GAN)的应用场景?A. 图像生成B. 图像修复C. 文本生成D. 目标检测[答案:D]二、填空题(每题2分,共20分)1. 机器学习可以分为_____和无监督学习两种类型。
[答案:监督学习]2. K-近邻算法(KNN)的核心思想是_____。
3. 支持向量机(SVM)是一种基于_____的分类方法。
[答案:统计学习理论]4. 卷积神经网络(CNN)常用于处理_____类型的数据。
[答案:图像]5. 在自然语言处理中,词嵌入(Word Embedding)是将词汇表示为_____的过程。
[答案:固定维度的向量]三、判断题(每题2分,共20分)1. 人工智能的目标是让机器具备人类的思维和行为能力。
[答案:正确][答案:正确]3. 深度学习是一种基于生物神经网络的计算模型。
[答案:正确]4. RNN(循环神经网络)可以处理变长的序列数据。
[答案:正确]5. GAN(生成对抗网络)只能用于图像生成任务。
[答案:错误]四、简答题(每题10分,共30分)1. 简述朴素贝叶斯分类器的工作原理。
[答案:朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯定理的分类方法。
给定一个待分类的样本,朴素贝叶斯分类器会计算该样本属于每个类别的概率,然后选择概率最大的类别作为最终的预测结果。
大学人工智能期末考试题库及答案
大学人工智能期末考试题库及答案1. 选择题1. 人工智能(AI)是一种:- [ ] A. 操作系统- [ ] B. 程序语言- [ ] C. 计算机硬件- [x] D. 计算机科学领域2. 以下哪个不是人工智能的应用领域?- [ ] A. 语音识别- [ ] B. 机器研究- [x] C. 图像处理- [ ] D. 人类基因编辑3. 以下哪个不是人工智能的主要方法?- [ ] A. 逻辑推理- [ ] B. 遗传算法- [x] C. 数学公式- [ ] D. 神经网络4. 以下哪个不属于机器研究的类型?- [ ] A. 监督研究- [ ] B. 无监督研究- [ ] C. 强化研究- [x] D. 编程研究5. 以下哪个算法被广泛应用于图像处理和计算机视觉?- [x] A. 卷积神经网络(CNN)- [ ] B. 支持向量机(SVM)- [ ] C. 遗传算法- [ ] D. 贝叶斯网络2. 简答题1. 请简要解释人工智能的定义和作用。
人工智能是一种计算机科学领域,旨在使计算机能够模拟和模仿人类智能的能力。
它的目的是使计算机能够感知、研究、推理和决策,以解决各种复杂问题和任务。
人工智能在许多领域有重大应用,如自然语言处理、图像处理、机器研究等,为现代社会和技术的发展带来了巨大的影响和潜力。
2. 请列举一个你认为人工智能在未来可能出现显著进展的领域,并说明原因。
一个可能出现显著进展的领域是医疗保健。
人工智能可以通过大数据分析和机器研究算法,帮助医生进行更准确的诊断和治疗决策。
它可以快速处理和分析大量的医疗数据,提供个性化的医疗建议,改善病患的治疗结果和医疗服务效率。
此外,人工智能还可以应用于医疗机器人和辅助技术,提供更好的医疗保健服务和患者管理。
3. 请说明机器研究和深度研究之间的区别。
机器研究是人工智能的一个分支,它关注如何从数据中研究和构建模型,以进行预测和决策。
机器研究算法可以通过分析数据集中的模式和规律,自动调整模型参数,并根据历史数据进行预测。
人工智能期末试题与答案完整版(最新)
人工智能期末试题与答案完整版(最新)一单项选择题(每小题 2 分,共 10 分)1.首次提出“人工智能”是在( D )年A.1946B.1960C.1916D.19562.人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:BA. 专家系统、自动规划B.专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D.机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
A:计算机表示法B:“与 / 或”图表示法C:状态空间表示法D:产生式规则表示法4.下列关于不确定性知识描述错误的是 C。
A:不确定性知识是不可以精确表示的B:专家知识通常属于不确定性知识C:不确定性知识是经过处理过的知识D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5.下图是一个迷宫, S0是入口, S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg 的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是C。
A: s0-s4-s5-s6-s9-sg B: s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC: s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg 二填空题(每空 2 分,共 20 分)1. 目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、2.问题的状态空间包含三种说明的集合,状态集合 G 。
进化主义初始状态集合S和连接主义、操作符集合。
F 以及目标3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释(每词 4 分,共20 分)人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答:( 1)人工智能人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI 。
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)
国开期末考试《人工智能》机考试题及答案(第6套)一、选择题1. 人工智能的目标是什么?- A. 模仿人类智能- B. 超越人类智能- C. 辅助人类智能- D. 替代人类智能- 答案:B2. 以下哪项不是人工智能的应用领域?- A. 机器学习- B. 自然语言处理- C. 数据挖掘- D. 机械制造- 答案:D3. 以下哪个算法常用于人工智能中的图像识别?- A. 决策树- B. 支持向量机- C. 卷积神经网络- D. 朴素贝叶斯- 答案:C4. 人工智能中的强化学习是指什么?- A. 通过学习算法对大量数据进行训练- B. 基于样本数据进行预测和分类- C. 通过试错和奖惩机制进行学习和优化- D. 利用统计模型进行数据分析和预测- 答案:C5. 人工智能中的神经网络是模拟哪种生物的智能?- A. 蚂蚁- B. 鱼类- C. 猫- D. 人类- 答案:D二、简答题1. 请简要解释什么是机器学习。
- 机器学习是一种人工智能的分支,通过让计算机从数据中学习和改进,而不需要明确的编程指令。
它通过构建和训练模型,使计算机能够自动识别和应用模式,从而实现数据分析、预测和决策等任务。
2. 请简要说明人工智能在医疗领域的应用。
- 人工智能在医疗领域的应用包括图像识别、疾病诊断、药物研发等。
例如,利用深度学习算法的图像识别技术可以帮助医生自动检测和诊断疾病,提高诊断准确性和效率。
另外,人工智能还可以通过分析大量的医疗数据,提供个性化的治疗方案和预测病情发展趋势。
3. 请简要介绍自然语言处理在智能助理中的应用。
- 自然语言处理在智能助理中的应用主要包括语音识别和自然语言理解。
通过语音识别技术,智能助理可以将用户的语音指令转化为文本,并理解用户的意图。
而自然语言理解则是通过分析和解释用户的文本输入,使智能助理能够提供相应的回答和执行相应的任务。
4. 请简要解释强化学习的基本原理。
- 强化学习是一种机器学习方法,通过试错和奖惩机制来训练智能体(agent)。
人工智能导论期末测试题及答案
一、单选题1、人工智能的目的是让机器能够(),以实现某些脑力劳动的机械化。
A.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案:D2、符号主义认为人工智能源于()。
A.数理逻辑B.神经网络C.信息检索D.遗传算法正确答案:A3、神经网络研究属于下列()学派。
A.符号主义B.连接主义C.行为主义D.都不是正确答案:B4、行为主义认为智能取决于()。
A.表示和推理B.感知和行动C.以上都不是D. 推理和计算正确答案:B5、有一个农夫带一匹狼、一只羊和一棵白菜过河(从河的北岸到南岸)。
如果没有农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃白菜。
但是船很小,只够农夫带一样东西过河。
用0和1表示狼、羊、白菜分别运到南岸的状态,0表示不在南岸,1表示在南岸,(如:100表示只有狼运到南岸)。
初始时,南岸状态为000,表示狼、羊、白菜都没运到南岸,最终状态为111,表示狼、羊、白菜都运到了南岸。
用状态空间为农夫找出过河方法,以下狼、羊、白菜在南岸出现的序列可能是()。
A.000-010-001-101-111B.000-100-110-111C.000-001-011-111D.000-001-011-110正确答案:A6、在图搜索算法中,设规定每次优先从OPEN表的顶端取一个节点进行考察,则在宽度优先搜索中,新扩展出的子代节点应该放在OPEN 表的()。
A.前端B.末端C.任意位置D.中间位置正确答案:B7、深度优先搜索中起始节点的深度是()。
A.0B.1C.2D.3正确答案:A8、在等代价搜索算法中,总是选择()节点进行扩展。
A.代价最小B.深度最小C.深度最大D.代价最大正确答案:A9、在A*算法中,希望估价函数的f是f*的一个估计,可由下式给出:f(n)=g(n)+h(n)其中,g是g*的估计,h为启发式函数,h是h*的估计,那么此定义中包含了()。
A.q tB.A tC. A pD. A t正确答案:C10、三圆盘的梵塔难题采用问题规约表示,设初始问题描述为(111),第一个“1”表示最大圆盘在第一个柱子(最下部),第三个“1”表示最小的圆盘在第一个柱子(最上部)。
人工智能期末考试练习题及答案
一、单选题1、计算机之父是()A.约翰·麦卡锡B.赫尔伯·西蒙C.艾伦·图灵D.马文·明斯基正确答案:C2、人工智能与计算机科学的关系是()A.计算机是人工智能研究的一个领域B.人工智能是计算机学科的一个分支C.人工智能与计算机学科没有联系D.计算机学科的主要驱动力是人工智能研究正确答案:B3、人工智能作为一门学科的建立时间是()A.1956B.1960C.1930D.1952正确答案:A4、深度学习中的“深度”是指()A.中间神经元网络的层次很多B.计算机的求解更加精准C.计算机理解的深度D.计算机对问题的处理更加灵活正确答案:A5、深度学习的实质是()A.推理机制B.模拟机制C.映射机制D.识别机制正确答案:C6、一个真正的通用人工智能系统应具备处理()问题的能力A.局部性B.全局性C.统一性D.专业性正确答案:B7、如何推进人工智能的研究()A.提升计算机处理数据的能力B.研发通用人工智能C.继续完善深度学习D.研究人类自己的智能正确答案:D8、大数据的样本空间是()A.针对所有相关数据B.以上都不对C.需要确立样本范围D.不做样本控制正确答案:D9、深度学习的数据资料来源于()A.抽样调查B.人工搜集C.互联网D.已经有数据库正确答案:C10、过度开采社会人文资源,是指在大数据的环境下对()的侵犯A.个人隐私B.大众的消费习惯C.大众心理D.个人的行为习惯正确答案:A11、在人工智能的所有子课题中,所牵涉范围最广的是()A.自然语言处理B.机器视觉C.非确定条件下的推理D.机器听觉正确答案:A12、SHRDLU系统实际上是一个()A.人工装置B.语义模型C.人工神经元网络D.积木系统正确答案:D13、可以用来界定因果关系的是()A.贝叶斯公式B.后验概率C.归纳逻辑D.先验概率正确答案:B14、()思想激发了基于中间语的机器翻译思路。
A.塞尔B.笛卡尔C.康德D.莱布尼茨正确答案:D15、磨坊论证出自()A.《人类理智新论》B.《神正论》C.《单子论》D.《纯粹理性批判》正确答案:C二、多选题1、技术背后还有着()问题A.社会的公平正义B.健康的上网习惯C.如何取样D.社会的价值导向正确答案:A、D2、绿色人工智能是指A.消耗资源少B.对环境友好C.效率高D.所需数据小正确答案:A、B、D3、下列属于行为主义心理学家的是()A.巴浦洛夫B.博尔赫斯·斯金纳C.冯特D.约翰·华生正确答案:B、D4、乔姆斯基认为人类的语法有哪两个层面()A.句法层面B.浅层语法C.语义层面D.深层语法正确答案:B、D5、康德认为知识的来源有哪两部分()A.心之自发性B.先天范畴C.感性材料D.感官的杂多性正确答案:A、D6、对人工智能常见的误解有哪些A.人工智能就是深度学习B.人工智能最近十年受到深度学习的驱动较多C.人工智能就是机器学习D.机器学习只是人工智能中的一个方向正确答案:A、C7、下列哪些选项是符号AI的技术路线()A.贝叶斯网络B.机器学习C.深度学习D.通用问题求解器正确答案:A、D8、符号AI的问题在于()A.缺少推理必要的信息B.缺少推理的灵活性C.会遭遇“框架问题”D.把推理所依赖的公理系统全部锁死正确答案:B、C、D9、人工神经元网络的运作分为()A.输入层B.中间处理层C.输出层D.映射机制正确答案:A、B、C10、下列哪些选项属于通用智力因素()A.流体智力B.晶体智力C.反应速度D.短期记忆正确答案:A、B、C、D三、判断题1、类脑人工智能是指模拟人类大脑的人工智能2、智能与神经元网络的存在具有必然关系正确答案:×3、由于大数据只能体现出数量而不能进行质量上的判断,所以在采样并不完整的情况下给出的结论未必准确。
《人工智能应用》期末考试样题及答案
《人工智能应用》期末考试样题及答案一、单选题(共30题,2分/题,共60分)1、人工智能学科诞生于___________。
A、20世纪60年代中期B、20世纪50年代中期(正确答案)C、20世纪70年代中期D、20世纪80年代中期2、下面不属于机器人三原则的是______。
A、机器人不得伤害人类,或看到人类受到伤害而袖手旁观B、机器人必须服从人类的命令,除非这条命令与第一条A选项相矛盾C、机器人必须保护自己,除非这种保护与A选项、B选项相矛盾D、机器人不能保护自己,需要无条件服从人类(正确答案)3、以下不属于人工智能研究范围的是_________。
A、思维B、感知C、行动D、以上都不是(正确答案)4、以下关于通用人工智能()说法正确的是_________。
A、能够完成特别危险的任务的程序,称为通用人工智能程序B、通用人工智能:强调的是拥有像人一样的能力,可以通过学习胜任人的任何工作,但不要求它有自我意识(正确答案)C、通用人工智能不仅要具备人类的某些能力,还要有自我意识,可以独立思考并解决问题D、通用人工智能就是强人工智能5、导入模块使用的关键字是哪个?A、import(正确答案)B、defC、fromD、return6、python最基本的规则是什么?A、空行B、分号C、关键字D、缩进(正确答案)7、2>=3or2<=4的结果是?A、TureB、tureC、True(正确答案)D、true8、字符串是用一对什么符号括起来的?A、冒号B、引号(正确答案)C、井号D、空格9、3%2的计算结果是?A、1(正确答案)B、1.5C、1.6D、210、2>=3的结果是?A、出错B、falseC、flaseD、False(正确答案)11、选择结构的关键是?A、前后次序B、分支条件的确定(正确答案)C、重复的条件和动作D、执行的结果与目标的一致性12、下面语句的运行结果是?nf=51if(nf%5==0):print("能被5整除")A、显示“能被5整除”B、显示“不能被5整除”C、无显示(正确答案)D、出错13、循环结构的关键是?A、前后次序B、分支条件的确定C、重复的条件和动作(正确答案)D、执行的结果与目标的一致性14、下面关于for语句不正确的描述是?A、它是一种遍历循环B、它所在行的开头一定要有缩进(正确答案)C、它可以与range函数配合使用D、它所在行的行尾一定要有冒号:15、for语句解决的核心问题是?A、顺序B、判断C、重复(正确答案)D、执行16、下面语句的运行结果是?For cf in range(10):print(cf)A、出错B、无显示C、显示10个数字(正确答案)D、显示9个数字17、forxinrange(3):print(x)这个for语句的执行结果是在屏幕上显示?A、124B、234C、123D、012(正确答案)18、已知:list1=[800,1200,2000,300,500,1000,600]如果要将列表list1按降序排序,应该用下面哪个语句:A、list1=sort()B、list1.sort()C、list1=sort(reverse=True)D、list1.sort(reverse=True)(正确答案)19、将列表list1中的金币按降序排序后,输出金币的最大值,应该用下面哪个语句:A、print(list1(-1))B、print(list1[-1])C、print(list1(0))D、print(list1[0])(正确答案)20、按降序排序后,删除列表list1中的最小项,应该用下面哪个语句:A、dellist1(-1)B、dellist1(0)C、dellist1[-1](正确答案)D、dellist1[0]21、在列表list1在后面添加一项300,应用下面哪个语句:A、list1=append(300)B、list1=append[300]C、list1.append[300]D、list1.append(300)(正确答案)22、统计并输出列表list中包含的元素个数,应该用下面哪个语句:A、print(count(list1))B、print(list1(count))C、print(len[list1])D、print(len(list1))(正确答案)23、执行以下命令之后,dic的值是什么?dic={'张三':95,'李四':85,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66}dic['钱六']=88deldic['李四']A、{'张三':95,'李四':85,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66,'钱六':88}B、{'张三':95,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66}C、{'张三':95,'王二':80,'陈一':75,'赵五':66,'钱六':88}(正确答案)D、以上都不是24、特斯拉探测外界的主要设备是_____。
大学人工智能期末考试试题带答案
大学人工智能期末考试试题带答案第一部分:选择题(每题2分,共30分)1. 人工智能的主要研究领域是()。
A. 计算机科学B. 机器人学C. 认知心理学D. 语言学答案:A2. 人工智能学科吸收了多方面的技术,包括()。
A. 数据科学B. 操作系统C. 控制系统D. 以上都是答案:D3. 以下哪些技术是人工智能的核心技术之一?A. 编程技术B. 机器研究C. 算法技术D. 测试技术答案:B4. 机器研究的主要目的是()。
A. 可视化数据B. 提高数据质量C. 从数据中研究形式化模型D. 数据压缩答案:C5. 人工神经网络是指()。
A. 一类集成电路B. 一类自动控制设备C. 一类算法D. 一类数学模型答案:D...第二部分:简答题(每题10分,共50分)6. 请简述机器研究中的“监督研究”和“无监督研究”的区别。
答案:监督研究是指研究算法需要具有标记的数据集来进行研究,也称之为有指导研究;无监督研究则是指算法可以从未标记的数据中进行研究和发现模式。
二者的主要区别在于是否有标记的数据集。
7. 请简要说明人工神经网络中的BP算法。
答案:BP算法是一种通过反向传导来训练多层神经网络的算法。
首先对于每个输入给予网络一个输出,然后计算误差并向后传递,通过不断调整神经元之间的权值和阈值来使误差最小化。
...第三部分:应用题(每题20分,共40分)8. 机器研究可以在金融领域中得到广泛应用,请举例说明。
答案:(可能答案会因人而异,以下仅供参考)- 风险管理:通过机器研究算法分析金融市场的现状和变化趋势,以及企业的财务状况,实现风险较低的金融产品设计和风险管控。
- 投资策略:机器研究可以通过模型训练出不同的投资策略,辅助人们进行投资决策。
- 信用评估:通过机器研究算法对客户的信用历史、银行流水等数据进行分析和评估,提高信用评估的准确率。
9. 请简单设计一个人工智能项目,包括实现的功能和技术手段等。
答案:(可能答案会因人而异,以下仅供参考)- 项目名称:智能交通管理系统- 实现的功能:通过复杂的路况分析、自适应信号灯控制等手段,提高城市交通流畅性,减少交通拥堵。
人工智能试题答案及解析
人工智能试题答案及解析一、单项选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是()。
A. AIB. MLC. DLD. RL答案:A解析:人工智能的英文缩写是AI,即Artificial Intelligence。
2. 下列哪个选项是人工智能的典型应用之一?()A. 语音识别B. 量子计算C. 云计算D. 区块链答案:A解析:语音识别是人工智能的典型应用之一,它涉及到将语音信号转换为文本信息的技术。
3. 机器学习的主要目标是()。
A. 预测未来B. 自动驾驶C. 数据分析D. 使计算机能够利用数据进行学习答案:D解析:机器学习的主要目标是使计算机能够利用数据进行学习,从而提高其性能和智能。
4. 深度学习是机器学习的一个子集,它主要依赖于()。
A. 决策树B. 支持向量机C. 神经网络D. 随机森林答案:C解析:深度学习是机器学习的一个子集,它主要依赖于神经网络,尤其是深度神经网络。
5. 下列哪个算法不是监督学习算法?()A. 线性回归B. 逻辑回归C. 聚类D. 支持向量机答案:C解析:聚类是一种无监督学习算法,它不依赖于标签数据,而是将数据点分组到多个簇中。
6. 在人工智能中,过拟合是指()。
A. 模型在训练数据上表现太好B. 模型在训练数据上表现太差C. 模型在新数据上表现太好D. 模型在新数据上表现太差答案:A解析:过拟合是指模型在训练数据上表现太好,但在新数据上表现差,即模型对训练数据过度敏感。
7. 下列哪个选项是强化学习的特点?()A. 需要大量标记数据B. 通过与环境的交互进行学习C. 通过反向传播算法进行学习D. 通过梯度下降算法进行学习答案:B解析:强化学习的特点是通过与环境的交互进行学习,以获得最大的累积奖励。
8. 在自然语言处理中,词嵌入的目的是()。
A. 将文本转换为数值表示B. 将图像转换为数值表示C. 将音频转换为数值表示D. 将视频转换为数值表示答案:A解析:词嵌入的目的是将文本转换为数值表示,以便机器学习模型可以处理。
人工智能试题与答案
人工智能试题与答案一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()必然可以得到该最优解。
A、启发式搜索B、深度优先搜索C、有界深度优先搜索D、广度优先搜索正确答案:D2.关于python程序设计语言,下列说法不正确的是( )A、python源文件以***.py为扩展名B、python只能在文件模式中编写代码C、python的默认交互提示符是:>>>D、python具有丰富和强大的模块正确答案:B3.贝叶斯网络是基于概率推理的()模型。
A、图形B、数学C、数据D、判断正确答案:B4.根据边的性质不同,概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为有向图模型或贝叶斯网(Bayesiannetwork);第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为(___)。
A、赫布网B、拉普拉斯网C、马尔科夫网D、塞缪尔网正确答案:C5.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()。
A、模式识别B、神经网络C、专家系统D、机器学习正确答案:D6.使用似然函数的目的是什么()A、改变目标函数分布B、求解目标函数C、得到最优数据样本D、找到最合适数据的参数正确答案:D7.关于Python的分支结构,以下选项中描述错误的是A、Python中if-elif-else语句描述多分支结构B、分支结构使用if保留字C、分支结构可以向已经执行过的语句部分跳转D、Python中if-else语句用来形成二分支结构正确答案:C8.若某二叉树中的所有结点值均大于其左子树上的所有结点值,且小于右子树上的所有结点值,则该二叉树遍历序列中有序的是A、前序序列B、中序序列C、后序序列D、以上说法均不正确正确答案:B9.机器学习中,模型需要输入什么来训练自身,预测未知?A、人工程序B、历史数据C、神经网络D、训练算法正确答案:B10.操作系统主要是对计算机系统的全部()进行管理,以方便用户、提高计算机使用效率的一种系统软件。
人工智能导论期末试题及答案
人工智能导论期末试题及答案在人工智能导论课程的期末考试中,考生需要回答以下试题,每道题后面附有答案供参考。
试题一:请简述人工智能的定义及其应用领域。
(10分)答案:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发和实现用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的学科。
其应用领域包括但不限于机器学习、语音识别、图像处理、自然语言处理、智能机器人等。
试题二:简述机器学习的基本原理和常用算法。
(15分)答案:机器学习是人工智能的重要分支,其基本原理是通过对大量数据的学习和分析,从中发现并建立数据之间的模式和规律,以便用于预测和决策。
常见的机器学习算法包括决策树、支持向量机、神经网络、随机森林等。
试题三:简述深度学习的原理及其在计算机视觉领域的应用。
(20分)答案:深度学习是机器学习的一种特殊形式,其核心是使用神经网络进行模式识别和决策。
其原理是通过多层次的神经网络结构,从大量数据中自动提取特征,并进行分类和回归分析。
在计算机视觉领域,深度学习广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。
试题四:请简述自然语言处理的基本概念和常见技术。
(15分)答案:自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域,其基本概念是研究如何使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
常见的自然语言处理技术包括词法分析、句法分析、语义分析、机器翻译、问答系统等。
试题五:简述智能机器人的发展现状及其未来发展方向。
(20分)答案:智能机器人是人工智能技术在机器人领域的应用,其发展现状是机器人技术与人工智能技术的融合不断加深,智能机器人在工业生产、服务机器人、医疗护理、军事等领域得到了广泛应用。
未来发展方向包括智能机器人的普及与个性化定制、人机协同合作、情感计算等。
试题六:谈谈人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战。
(20分)答案:人工智能在社会和经济领域中可能面临的挑战包括人机关系的重新定义、就业的变革与职业转型、隐私和安全问题、道德与伦理问题等。
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)
人工智能期末测试试卷(A卷)(解析版)题目一1. 请简述人工智能(Artificial Intelligence)的定义和应用领域。
解析一人工智能是指通过模拟人类智能的技术和方法来实现机器智能的一门科学。
其应用领域广泛,包括但不限于以下几个方面:- 机器研究(Machine Learning):通过大量数据和算法让机器从中研究、改进和适应。
- 自然语言处理(Natural Language Processing):使机器能够理解和处理人类语言。
- 专家系统(Expert Systems):通过模拟专家经验和知识来解决特定问题。
题目二2. 请简要解释机器研究中的监督研究和无监督研究的区别,并给出一个应用示例。
解析二一个应用示例是:根据房屋的大小、地理位置、房间数量等特征来预测房屋价格。
若提供了许多已知价格的房屋数据来训练机器,那么可以应用监督研究来建立一个预测模型。
无监督研究则可以通过聚类算法自动将相似特征的房屋归类到一起。
题目三3. 请解释神经网络(Neural Network)的结构和工作原理。
解析三神经网络由多个节点(神经元)和连接这些节点的权重组成。
它包含输入层、隐藏层和输出层,信息通过层与层之间的连接传递。
神经网络的工作原理是通过反向传播算法进行训练和调整权重,从而研究输入与输出之间的关系。
当输入数据通过神经网络,经过一系列的权重计算和激活函数处理后,最终产生输出结果。
题目四4. 请描述自然语言处理中的词嵌入(Word Embedding)技术及其作用。
解析四词嵌入是一种将单词映射到低维向量空间的技术,将单词转换为实数向量,使得单词的语义和语法关系能够在向量空间中保持。
词嵌入的作用是将自然语言处理问题转化为向量空间计算,使得机器能够更好地理解和处理文本。
通过词嵌入,我们可以计算词语的相似性,进行词性标注、句法分析等任务。
题目五5. 简述强化研究(Reinforcement Learning)的基本原理和应用场景。
人工智能的试题及答案
人工智能的试题及答案一、单项选择题(每题2分,共10分)1. 人工智能的英文缩写是什么?A. AIB. MLC. DLD. NLP答案:A2. 以下哪个是人工智能领域的一个主要分支?A. 机器学习B. 量子计算C. 云计算D. 网络编程答案:A3. 人工智能之父是谁?A. 艾伦·图灵B. 约翰·麦卡锡C. 马文·闵斯基D. 阿兰·图灵答案:B4. 以下哪个不是人工智能的应用领域?A. 医疗诊断B. 自动驾驶C. 虚拟现实D. 量子通信答案:D5. 人工智能的“强人工智能”指的是什么?A. 能够执行特定任务的智能B. 能够理解人类语言的智能C. 能够进行自我学习的智能D. 能够进行推理、规划、学习、交流等人类智能活动的智能答案:D二、多项选择题(每题3分,共15分)1. 人工智能可以应用于以下哪些领域?A. 语音识别B. 网络安全C. 游戏开发D. 气象预测答案:A, B, C, D2. 以下哪些是机器学习算法的类型?A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 深度学习答案:A, B, C, D3. 人工智能的发展历程中,以下哪些是重要的里程碑?A. 艾伦·图灵提出的图灵测试B. 约翰·麦卡锡提出人工智能概念C. 深蓝战胜国际象棋冠军D. 阿尔法狗战胜围棋冠军答案:A, B, C, D4. 以下哪些是人工智能面临的挑战?A. 算法复杂性B. 数据隐私C. 伦理问题D. 技术依赖答案:A, B, C, D5. 人工智能的未来发展可能包括哪些方面?A. 增强现实B. 情感计算C. 自主决策D. 人机交互答案:A, B, C, D三、判断题(每题2分,共10分)1. 人工智能可以完全替代人类工作。
()答案:错误2. 人工智能的发展不会对环境造成影响。
()答案:错误3. 人工智能技术可以用于提高医疗诊断的准确性。
()答案:正确4. 人工智能的发展完全不受伦理和法律的约束。
人工智能期末试题及答案
人工智能期末试题及答案1. 单选题1) 人工智能的定义是:A. 让计算机具备像人一样的智能B. 通过人的智能让计算机取得突破性进展C. 利用机器学习和自然语言处理等技术让计算机模拟人的智能D. 让计算机能够执行复杂的计算任务答案:C. 利用机器学习和自然语言处理等技术让计算机模拟人的智能2) 人工智能最早的起源可以追溯到以下哪个年代?A. 1940年代B. 1950年代C. 1960年代D. 1970年代答案:B. 1950年代3) 以下哪个是人工智能领域常用的编程语言?A. JavaB. C++C. PythonD. Ruby答案:C. Python4) 以下哪个是机器学习中的监督学习算法?A. K近邻算法B. K均值算法C. 支持向量机算法D. DBSCAN算法答案:C. 支持向量机算法5) 以下哪个是人工智能技术的一个典型应用领域?A. 医疗保健B. 金融C. 物流D. 手机游戏答案:A. 医疗保健2. 简答题1) 请简述人工智能与机器学习的关系。
人工智能是一个更广泛的概念,旨在让计算机模拟人类智能的各个方面。
机器学习则是实现人工智能的一种方法,它通过让计算机从数据中学习并提取规律,进而自动改进和调整算法,以实现更准确的结果预测和决策。
机器学习是人工智能中的一个重要分支,通过训练模型来预测和解决问题。
2) 请简述深度学习的原理和应用。
深度学习是一种机器学习的方法,其原理是模仿人脑神经网络的工作原理构建出来的。
它通过构建深层次的神经网络模型,从数据中提取高级抽象特征,进而实现对于非结构化和复杂数据的更准确的分析和预测。
深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有广泛的应用。
3) 请简述自然语言处理的方法和应用。
自然语言处理是人工智能领域的重要分支,主要用于让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
其方法包括文本分析、语义理解、文本生成等。
自然语言处理在机器翻译、自动问答系统、智能客服等方面有广泛应用。
小学信息科技人工智能模块期末试题(答案)
小学信息科技人工智能模块考试试题班级:_________ 姓名________ 分数________一、填空题:(每题4分)1、人类智能是人与生俱来的一种自然智能,它主要包含三个方面(感知能力),思维能力和行为能力。
2、只要具备一些与人或生物相似的(智能)的自动化机器,都属于机器人。
3、制作一个教育机器人一般要经过搭建机器人、(编写程序)、仿真、下载程序到微电脑等步骤。
4、人能看见东西、听到声音、感觉出环境及光线的变化,是因为人有眼、耳朵和皮肤等( 感觉) 器官。
5、机器人的感觉器官是(传感器)部分。
6、机器人本体就是机械部分,包括(运动机械)和非运动机械,相当于人体骨骼。
7、机器人的大脑是(微电脑)部分。
8、在机器人的头部前方,安装一个类似人眼的高灵敏度红外避障传感器,它的功能主要是识别周围有没有(障碍)。
6、红外避障传感器相当我们的(眼睛)。
7、声音传感器相当于我们的(耳朵)。
8、机器人的智慧来源于(程序)。
9、在编程软件中,我们可以进入(仿真)环境,进行机器人的模拟运行。
10、当红外避障传感器检测到障碍物时,它传送(1 )值到红外避障变量。
11、关于机器人的组成中,机器人的感知能力由(传感器)来表达。
12、关于机器人的组成中,机器人的思维能力由(微电脑)来表达。
13、关于机器人的组成中,机器人的行为能力由(机械部分)来表达。
14、诺宝RC的仿真环境中可以添加(障碍物)、色带和传感源。
15、给机器人装嘴巴——唱歌曲需要用到输出模块中的(音乐)模块。
二、选择题(每题4分)1、以下哪种能力不是人工智能所包含的(C )A.感知能力B.思维能力C.表达能力2、以下说法中不正确的是(C )A.人类智能是与生俱来的B.人工智能是人类赋予的C.机器人不属于人工智能3、以下哪个不是微电脑的作用(C )A.处理外界传来的信息B.发出控制指令C.执行命令4、以下机器人程序中不需要用到永久循环的是(C )A.自动风扇B.避障机器人C.画五角星机器人5、以下条件判断中的表达式正确的是( A )A.人体红外变量= = 1 B.0= =光感变量C.轨迹变量= 16、红外避障传感器相当于机器人的眼睛,它是由(A)组成,主要功能是识别前言是否有物体的存在。
人工智能期末考试题及答案
1.什么是人工智能?人工智能有哪几个主要学派?人工智能是指研究如何用计算机去模拟、延伸和扩展人的智能;如何使计算机变得更聪敏、更能干;如何设计和制造具有更高智能水平的计算机的理论、方法、技术及应用系统的一门新兴的科学技术。
①符号主义学派 ②联结主义学派 ③行为主义学派2.什么是博弈问题?它具有哪些特点?博弈是一类具有竞争性的智能活动特点双方的智能活动,任何一方都不能单独控制博弈过程,而是由双方轮流实施其控制对策的过程3.简述谓词逻辑归结过程。
写出谓词关系公式→用反演法写出谓词表达式→SKOLEM标准形→子句集S →对S中可归结的子句做归结→归结式仍放入S中,反复归结过程→得到空子句 ,得证4.什么是知识?它有哪些特性?知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。
知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。
知识是事实、信念和启发式规则。
知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。
知识就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,知识还包括人们利用客观规律解决实际问题的方法和策略等。
知识:不完全性不一致不确定性相对性5. 人工智能中什么是知识表示观?有哪些主要的知识表示观认识论表示观认为表示是对自然世界的表述,表示自身不显示任何智能行为。
其唯一的作用就是携带知识。
这意味着表示可以独立于启发式来研究。
本体论表示观(即表示与推理为一体);知识工程表示观6. 何谓语义网络?它有哪些基本的语义关系?语义网络是一种通过概念及其语义联系(或语义关系)来表示知识的有向图,结点和弧必须带有标注。
其中有向图的各结点用来表示各种事物、概念、情况、属性、状态、事件和动作等;结点上的标注用来区分各结点所表示的不同对象,每个结点可以带有多个属性,以表征其所代表的对象的特性。
类属关系;包含关系;属性关系;位置关系;相近关系;时间关系;因果关系;组成关系;多元逻辑关系7. 简述α-β过程的剪支规则。
如果能边生成节点边对节点估值,并剪去一些没用的分枝,这种技术被称为α-β剪枝。
(完整word版)人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案
人工智能期末考试卷(1)标准答案及评分标准一、填空题(每空1分,共10分)1智能具有五个特征,分别为①学习能力、自适应能力、②记忆与思维能力、表达能力和感知能力.2.机器的③感知能力是让机器自动获取知识的基本条件,而知识的自动获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一.3.从研究的角度不同,对人工智能的研究可分两大阵营:④联接和⑤符号。
其中⑤符号的理论基础为数理逻辑.4。
⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题,子问题再转换为更简单的子问题,最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。
5。
鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。
6.当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时,此算符为⑧关键算符。
7。
宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可能会发生⑨组合爆炸.8。
语义网络⑩方法是1968年由J。
R.Quilian在研究人类联想记忆时提出的心理学模型.1972年,Simon 首先将⑩用于自然语言理解系统.二、简答题(共30分)1.什么是A*算法的可纳性?(4分)答:在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下,若一个搜索法总能找到最短(代价最小)的解答路径,则称算法具有可采纳性。
2.在一般图搜索算法中,当对某一个节点n进行扩展时,n的后继节点可分为三类,请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。
(8分)答:把SNS中的子节点分为三类:(1)全新节点,(2)已出现于OPEN表的节点,(3)已出现于CLOSE表的节点; / 后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点;(3分)·加第1类子节点于OPEN表,并建立从子节点到父节点n的指;(1分)·比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价,若经由新父节点的代价较小, 则移动子节点指向新父节点(2分)·对于第3类子节点作与第2类同样的处理,并把这些子节点从CLOSE表中移出,重新加入OPEN 表;(2分)3.请简述不确定性推理的含义.(4分)是一种从不确定的初始证据出发,通过运用不确定性知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却有是合理或基本合理的结论的推理过程。
人工智能期末试题及答案完整版(最新)
一单项选择题(每小题2分,共10分)1.首次提出“人工智能”是在(D )年A.1946B.1960C.1916D.19562. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:BA.专家系统、自动规划B. 专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D. 机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。
A:计算机表示法B:“与/或”图表示法C:状态空间表示法D:产生式规则表示法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。
A:不确定性知识是不可以精确表示的B:专家知识通常属于不确定性知识C:不确定性知识是经过处理过的知识D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。
5. 下图是一个迷宫,S0是入口,S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg的状态树。
根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。
A:s0-s4-s5-s6-s9-sg B:s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC:s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题(每空2分,共20分)1.目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、进化主义和连接主义。
2. 问题的状态空间包含三种说明的集合,初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。
3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。
4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。
5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。
三名称解释(每词4分,共20分)人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答:(1)人工智能人工智能(Artificial Intelligence) ,英文缩写为AI。
它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
《人工智能基础》期末考试试卷附答案
《人工智能基础》期末考试试卷附答案一、选择题 (每题2分,共20分)1. 以下哪一项是人工智能(AI)的定义?A. 研究如何使计算机执行人类智能任务的学科B. 开发能够自主思考和解决问题的软件C. 利用计算机模拟人类的学习过程D. A、B、C都正确2. 以下哪一项不属于机器学习的类型?A. 监督学习B. 无监督学习C. 强化学习D. 深度学习3. 以下哪一项是神经网络的基本单位?A. 节点B. 层D. 权重4. 以下哪一项是决策树算法的主要优点?A. 解释性强B. 复杂度高C. 运行速度快D. 需要大量数据进行训练5. 以下哪一项是支持向量机(SVM)的主要应用场景?A. 分类问题B. 回归问题C. 聚类问题D. 关联规则挖掘二、填空题 (每题2分,共20分)6. 人工智能的三大任务是______、______和______。
7. 朴素贝叶斯分类器是基于______原理进行分类的。
8. 在深度学习中,卷积神经网络(CNN)主要用于______任务。
9. 人工神经网络(ANN)模仿了______的神经元连接方式。
10. 最大似然估计(MLE)是______估计方法的一种。
三、简答题 (每题5分,共30分)11. 简述监督学习和无监督学习的区别。
12. 什么是过拟合?请简述过拟合的原因和解决方法。
13. 请解释什么是“数据增强”,并给出两个应用场景。
14. 简述支持向量机(SVM)的工作原理。
15. 请列举三种常用的优化算法,并简要介绍它们的应用场景。
四、应用题 (每题10分,共20分)16. 假设我们有一个用于识别图片中猫和狗的数据集,其中70%的数据用于训练集,30%的数据用于测试集。
请简述您将如何评估模型的性能。
17. 假设我们正在使用决策树进行分类任务,并发现树的深度为5时,训练集的准确率为95%,但测试集的准确率只有80%。
请简述可能的原因,并提出改进建议。
答案:一、选择题D. 深度学习D. 深度学习A. 节点A. 解释性强C. 分类问题二、填空题6. 知识表示、推理、学习7. 贝叶斯定理8. 图像识别9. 人脑10. 最大似然三、简答题11. 监督学习是在已知输入和输出情况下,通过学习算法得到一个模型,以便对新的输入进行预测。
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第二章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S0(0, 0),目标状态为S0(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)2-5 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。
2-8 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)第三章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)的目标状态。
初始状态可描述为:A T(#1, ~LIN) AND A T(#2, ~WU) AND A T(#1, ~HU) AND A T(#1, CAR) ANDA T(#2, CAR) AND A T(#3, CAR)目标状态可描述为:A T(#1, LIN) AND A T(#2, WU) AND A T(#1, HU) AND A T(#1, ~CAR) ANDA T(#2, ~CAR) AND A T(#3, ~CAR)对每个操作符都有一定的先决条件和结果,详细如下drive(x, y)先决条件:A T(CAR, x)结果: A T(CAR, y)unload(z)先决条件:A T(z, CAR) AND A T(CAR, x)结果: A T(z, ~CAR) AND A T(z, x)原问题就转换为寻找一个可将初始状态转换到目标状态的操作序列如何求得该操作序列???3-16 下列语句是一些几何定理,把这些语句表示为基于规则的几何证明系统的产生式规则:(1) 两个全等三角形的各对应角相等。
(2) 两个全等三角形的各对应边相等。
(3) 各对应边相等的三角形是全等三角形。
(4) 等腰三角形的两底角相等。
规则(1): IF 两个三角形全等THEN 各对应角相等规则(2): IF 两个三角形全等THEN 各对应边相等规则(3): IF 两个三角形各对应边相等THEN 两三角形全等规则(4): IF 它是等腰三角形THEN 它的两底角相等3-17 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) AND Above(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)第四章4-7 假定有个具有线性激励函数的神经网络,即对于每个神经元,其输出等于常数c乘以各输入加权和。
(1)设该网络有个隐含层。
对于给定的权W,写出输出层单元的输出值,此值以权W 和输入层I为函数,而对隐含层的输出没有任何明显的叙述。
试证明:存在一个不含隐含单位的网络能够计算上述同样的函数。
(2)对于具有任何隐含层数的网络,重复进行上述计算。
从中给出线性激励函数的结论。
4-15 对某种产品的质量进行抽查评估。
现随机选出5个产品x 1,x 2,x 3,x 4,x 5进行检验,它们质量情况分别为:x 1=80,x 2=72,x 3=65,x 4=98,x 5=53这就确定了一个模糊集合Q ,表示该组产品的“质量水平”这个模糊概念的隶属程度。
试写出该模糊集。
5.21设有如下两个模糊关系:请写出R 1与R 2的合成R 1οR 2。
解:R(1,1)=(0.3∧0.2)∨(0.7∧0.6)∨(0.2∧0.9)= 0.2∨0.6∨0.2=0.6R(1,2)=(0.3∧0.8)∨(0.7∧0.4)∨(0.2∧0.1)= 0.3∨0.4∨0.1=0.4 R(2,1)=(1∧0.2)∨(0∧0.6)∨(0.4∧0.9)= 0.2∨0∨0.4=0.4 R(2,2)=(1∧0.8)∨(0∧0.4)∨(0.4∧0.1)= 0.8∨0∨0.1=0.8 R(3,1)=(0∧0.2)∨(0.5∧0.6)∨(1∧0.9)= 0.2∨0.6∨0.9=0.9 R(3,2)=(0∧0.8)∨(0.5∧0.4)∨(1∧0.1)= 0∨0.4∨0.1=0.4因此有⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=4.09.08.04.04.06.021R R3-7 用有界深度优先搜索方法求解图3.34所示八数码难题。
o g 图 3-34八数码难题按顺时针方向(上、右、下、左)试探,尝试移动空格,将最大深度定为5 S0(So) ⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡=1.09.04.06.08.02.015.004.0012.07.03.021R RS1S2S3S4S5S6S7S8(Sg)。