人工智能导论课参考答案第2章

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人工智能导论-第2章 逻辑推理4 - 因果推理

人工智能导论-第2章 逻辑推理4 - 因果推理
有向无环图指的是一个无回路的有向图,即从图中任意一个节点出发经过任意条边,均无
法回到该节点。有向无环图刻画了图中所有节点之间的依赖关系。
DAG 可用于描述数据的生成机制。
这样描述变量联合分布或者数据生成机制的模型,被称为 “贝叶斯网络”。
结构因果模型定义
定义 2.15
结构因果模型:结构因果模型由两组变量集合和以及一组函数组成。其中,是根据
<
′ +′
,
′ +′
>
+′

+ ′
辛普森悖论表明,在某些情况下,忽略潜在的“第三个变量”(本例中性别就是用药与否
和恢复率之外的第三个变量),可能会改变已有的结论,而我们常常却一无所知。
从观测结果中寻找引发结果的原因、考虑数据生成的过程,由果溯因,就是因果推理
因果推理(Causal Inference): Simpson’s Paradox (辛普森悖论)
女生
六个最大的院系中,4个院系女生录取率大于男生。
如果按照这样的分类,女生实际上比男生的录取率还高一点点。
女生更愿意申请那些竞争压力很大的院系(比如英语系),
但是男生却更愿意申请那些相对容易进的院系(比如工程学系)。
Peter J. Bickel, Eugene A. Hammel,O’Connell, J. W, Sex bias in graduate admissions: Data from
87
263
87
69
93
73
表2.4.2 以性别分组后的某组病人在
是否尝试新药以后的恢复情况
表2.4.1列出了某组病人在是否尝试新药以后的恢复情况:不用药病人的恢复率高于用药病人的恢

《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》--课后习题答案

《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答:人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。

人工智能是相对于人的自然智能而言,即用人工的方法和技术,研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能,实现智能行为和“机器思维”,解决需要人类专家才能处理的问题。

1.2答:“智能"一词源于拉丁“Legere”,意思是收集、汇集,智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。

所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。

智力是针对具体情况的,根据不同的情况有不同的含义。

“智力”是指学会某种技能的能力,而不是指技能本身。

1。

3答:专家系统是一个智能的计算机程序,他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。

即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统.1。

4答:自然语言处理—语言翻译系统,金山词霸系列机器人-足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2。

1解答:(1)状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号,表示系统或问题的有关知识的符号体系,状态空间是一个四元组(S,O,S0,G):S-状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态,也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。

状态空间一解是一有限操作算子序列,它使初始状态转换为目标状态:O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1,…,Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)(2)谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展,它将原子命题分解成客体和谓词两个部分.与命题逻辑中命题公式相对应,谓词逻辑中也有谓词(命题函数)公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念.一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。

(3)语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法.即用一个有向图表示概念和概念之间的关系,其中节点代表概念,节点之间的连接弧(也称联想弧)代表概念之间的关系。

人工智能导论第二章搜索与问16

人工智能导论第二章搜索与问16

2.2.2 与或图表示法
基于与或图表示的问题求解算法
Step1: 确定单个问题描述形式,可采用状态空 间表示法。
Step2:从原始问题开始,逐步进行分解和变换, 直到本原问题,然后将全部分解和变换过程表示 为与或图。
Step3:从端顶点开始,逐步向上回溯,标注各 顶点为可解或不可解顶点,直到标注原始顶点为 可解顶点或不可解顶点为止
2.3 搜索策略
通常搜索策略的主要任务是确定如何选取规则的 方式。有两种基本方式:
状态空间将问题求解所涉及的每个可能的步骤表 示成一个状态,全部状态以及状态之间的所有转 换构成一个以图的形式表示的状态空间。问题的 求解过程是在状态空间中搜索一条最优的或可行 的从初始状态到目标状态的路径的过程。
与或图表示法的基础是问题归约,通过一系列分 解或变换,将复杂问题逐步转化为比较简单的问 题,直至可以直接求解的本原问题。与或图的求 解过程是在与或图中搜索一个将原始问题变换为 简单问题在变换为本原问题的、最优的或可行的 归约步骤的过程。
2)为了移盘片C,必须先把盘片A及B移到2号柱上。 3)当把盘片C移到3号盘上后,就可把A、B从2号柱移到3
号柱上,以完成问题的求解。
把原问题分解为三个子问题:
1)把盘片A及B移到2号柱的双盘片问题。 2)把盘片C移到3号柱的单盘片问题。 3)把盘片A及B移到3号柱的双盘片问题。 其中,子问题1)与子问题3)又分别可分解为三个子问题
例:三阶Hanoi Tower (梵塔)问题
设有A、B、C三个盘片以及三根柱子,三 个盘片按从小到大的顺序穿在1号柱上,要 求把它们全部移到3号柱上,而且每次只能 移动一个盘片,任何时刻都不能把大的盘 片压在小的盘片上面,如图所示。
例:三阶Hanoi Tower (梵塔)问题

人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 38-64

人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 38-64
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2.4.2 用框架表示知识的例子
例2 教师框架
当把具体的信息填入槽或侧面后,就得到了相应框架的 一个事例框架。
框架名:〈教师-1〉 姓名:夏冰 年龄:36 性别:女 职称:副教授 部门:计算机系软件教研室 住址:〈adr-1〉 工资:〈sal-1〉 开始工作时间:1988,9 截止时间:1996,7
✓ 2.4 框架表示法
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2.4 框架表示法
1975年,美国明斯基提出了框架理论:人们对现实 世界中各种事物的认识都是以一种类似于框架的结 构存储在记忆中的。 框架表示法:一种结构化的知识表示方法,已在多 种系统中得到应用。
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2.4.1 框架的一般结构
框架(frame):一种描述所论对象(一个事物、事 件或概念)属性的数据结构。 一个框架由若干个被称为“槽”(slot)的结构组成, 每一个槽又可根据实际情况划分为若干个“侧面” (faced)。 一个槽用于描述所论对象某一方面的属性。 一个侧面用于描述相应属性的一个方面。 槽和侧面所具有的属性值分别被称为槽值和侧面值。
2.4.2 用框架表示知识的例子
例1 教师框架
框架名:〈教师〉 姓名:单位(姓、名) 年龄:单位(岁) 性别:范围(男、女) 缺省:男 职称:范围(教授,副教授,讲师,助教) 缺省:讲师 部门:单位(系,教研室) 住址:〈住址框架〉 工资:〈工资框架〉 开始工作时间:单位(年、月) 截止时间:单位(年、月) 缺省:现在
THEN 该动物是食肉动物 r7: IF 该动物是哺乳动物 AND 有蹄
THEN 该动物是有蹄类动物 r 8: IF 该动物是哺乳动物 AND 是反刍动物THEN 该动物是有Fra bibliotek类动物49
2.3.3 产Th式系统的例子——动物识别系统

人工智能及其应用 习题参考答案 第2章

人工智能及其应用 习题参考答案 第2章

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)2-6 把下列句子变换成子句形式:(1) (x){P(x)→P(x)}(2) xy(On(x,y)→Above(x,y))(3) xyz(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)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。

人工智能导论-第二章对抗搜索

人工智能导论-第二章对抗搜索

上限置信区间算法在MCTS中应用
上限置信区间(UCB)算法
UCB算法是一种多臂赌博机问题的解决方法,用于在探索和利用之间找到平衡。 在MCTS中,UCB算法被用于指导节点的选择过程。
应用方式
在MCTS的选择阶段,使用UCB算法计算每个子节点的得分,并选择得分最高 的子节点进行扩展和模拟。通过不断调整UCB公式中的参数,可以控制探索和 利用的权衡程度。
优化策略
为了进一步提高Alpha-Beta剪枝算法的效率,可以采用 一些优化策略,如启发式排序、迭代深化搜索等。其中 ,启发式排序是一种基于评估函数的节点排序方法,将 更有可能导致最优解的节点排在前面,从而提前找到最 优解并终止搜索;迭代深化搜索则是一种逐步增加搜索 深度的搜索方法,可以在有限的搜索深度内找到较好的 解。
常见剪枝技术
常见的剪枝技术包括深度优先剪枝、广度优先剪枝、启发式剪枝等。其中,启发 式剪枝是一种基于评估函数的剪枝方法,通过计算每个节点的评估值,提前排除 一些评估值较差的节点,从而减少搜索空间。
Alpha-Beta剪枝算法优化策略
Alpha-Beta剪枝原理
Alpha-Beta剪枝算法是一种基于极大极小值搜索的优化算 法,通过引入两个参数alpha和beta来限制搜索范围,从 而减少搜索空间。在搜索过程中ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ如果发现当前节点的值 已经小于或等于alpha(对于极大值节点)或大于或等于 beta(对于极小值节点),则可以提前终止对该节点的搜 索。
非零和博弈是指博弈中各方的收益和损失总和不为零的情况 。这种博弈更为普遍,因为现实生活中的许多情况都是非零 和的。非零和博弈算法需要考虑到博弈各方的可能合作,以 及利益分配的问题。
完全信息与非完全信息博弈算法

人工智能导论第二章答案

人工智能导论第二章答案

人工智能导论第二章答案1、单选题:下列关于智能说法错误的是()选项:A:细菌不具有智能B:任何生命都拥有智能C:从生命的角度看,智能是生命适应自然界的基本能力D:目前,人类智能是自然只能的最高层次答案: 【细菌不具有智能】2、判断题:目前,智能的定义已经明确,其定义为:智能是个体能够主动适应环境或针对问题,获取信息并提炼和运用知识,理解和认识世界事物,采取合理可行的(意向性)策略和行动,解决问题并达到目标的综合能力。

()选项:A:错B:对答案: 【错】3、判断题:传统人工智能领域将人工智能划分为强人工智能与弱人工智能两大类。

所谓强人工智能指的就是达到人类智能水平的技术或机器,否则都属于弱人工智能技术。

()选项:A:错B:对答案: 【对】4、判断题:人类历史上第一个人工神经元模型为MP模型,由赫布提出。

()选项:A:对B:错答案: 【错】5、单选题:下列关于数据说法错误的是()选项:A:数据可以分为模拟数据和数字数据两类B:数据就是描述事物的符号记录,是可定义为有意义的实体C:我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据D:在当今社会,数据的本质是生产资料和资产答案: 【我们通常所说的数据即能够直接作为计算机输入的数据是模拟数据】6、多选题:下列关于大数据的说法中正确的有()选项:A:大数据具有多样、高速的特征B:“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产C:大数据带来的思维变革中,更多是指更多的随机样本D:“大数据时代”已经来临答案: 【大数据具有多样、高速的特征;“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产;“大数据时代”已经来临】7、判断题:大数据在政府公共服务、医疗服务、零售业、制造业、以及涉及个人位置服务等领域都将带来可观的价值。

()选项:A:对B:错答案: 【对】8、多选题:人工智能在各个方面都有广泛应用,其研究方向也众多,下面属于人工智能研究方向的有()选项:A:知识图谱B:模式识别C:语音识别D:机器学习答案: 【知识图谱;模式识别;语音识别;机器学习】9、判断题:机器人发展经历了程序控制机器人(第一代)、自适应机器人(第二代)、智能机器人(现代)三代发展历程。

人工智能导论-第2章分析

人工智能导论-第2章分析
点C目前不能肯定是可解节点,故A和S0也还不能确定为可解节 点。左子树仍然是希望树,下面对节点C进行扩展。
24
与或树的有序搜索:示例
S0
A D
B
L
M
C
N
P
E
F
2
G
H
0
0
22
0
0
3
2
3
2
2
2
h(N)=2, h(P)=7, h(C)=3, h(A)=8, 由此可推算出h(S0)=9。
25
2.3 博弈树搜索
P
P1
P2
P3
2
第二章 与或图搜索问题
• 等价变换:对于一个复杂问题,除了可用“分解”方 法进行求解外,还可利用同构或同态的等价变换,把 它变换为若干个较为容易求解的新问题。若新问题中 有一个可求解,则就得到了原问题的解。因此下图称 为“或”树
P
P1
P2
P3
3
第二章 与或图搜索问题
• 与或树 P
3. 如果x是“与”节点, 则节点x的代价有两种计算方
法:和代价法与最大代价法。 n
4. 和代价法:
h( x ) ( c( x, yi ) h( yi )) i 1
5. 最大代价法:
h( x ) max { c( x, yi ) h( yi )}
6. 如果x不可扩展,且又不是终止节1点in,则定义h(x)=。
• 扩展5号节点,得到t3、t4,由于t3、t4均为终止 节点,所以被标识为可解节点,通过应用可解 标识过程可得到5、3、1号节点均为可解节点。
12
与或树的有界深度优先搜索
• 1. 把初始节点S0放入OPEN表。
• 2. 把OPEN表中的第一个节点(记为节点n)取出放入CLOSED 表。

人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答

人工智能教程习题及答案第2章习题参考解答

第二章知识表示习题参考解答2.3 练习题2.1 什么是知识?它有哪些特性?有哪几种分类方法?2.2 何谓知识表示? 陈述性知识表示法与过程性知识表示法的区别是什么?2.3 在选择知识的表示方法时,应该考虑哪些主要因素?2.4 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?2.5 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。

2.6 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。

(2)他每天下午都去玩足球。

(3)太原市的夏天既干燥又炎热。

(4)所有人都有饭吃。

(5)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。

(6)要想出国留学,必须通过外语考试。

2.7 房内有一只猴子、一个箱子,天花板上挂了一串香蕉,其位置关系如图2. 11所示,猴子为了拿到香蕉,它必须把箱子推到香蕉下面,然后再爬到箱子上。

请定义必要的谓词,写出问题的初始状态(即图2.16所示的状态)、目标状态(猴子拿到了香蕉,站在箱子上,箱子位于位置b)。

图2.11 猴子摘香蕉问题2.8 对习题2.7中的猴子摘香蕉问题,利用一阶谓词逻辑表述一个行动规划,使问题从初始状态变化到目标状态。

2.9 产生式的基本形式是什么?它与谓词逻辑中的蕴含式有什么共同处及不同处?2.10 何谓产生式系统?它由哪几部分组成?2.11 产生式系统中,推理机的推理方式有哪几种?在产生式推理过程中,如果发生策略冲突,如何解决?2.12 设有下列八数码难题:在一个3×3的方框内放有8个编号的小方块,紧邻空位的小方块可以移入到空位上,通过平移小方块可将某一布局变换为另一布局(如图2.12所示)。

请用产生式规则表示移动小方块的操作。

2831231684754765S0S g图2.12 习题2.12的图图2.13 习题2.13的图2.13 推销员旅行问题:设有五个相互可直达且距离已知的城市A、B、C、D、E,如图2.13所示,推销员从城市A出发,去其它四城市各旅行一次,最后再回到城市A,请找出一条最短的旅行路线。

人工智能导论第三版答案

人工智能导论第三版答案

人工智能导论第三版答案【篇一:人工智能-课后作业】人工智能人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机器智能第二章:p515.(1)有的人喜欢打篮球,有的人喜欢踢足球,有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。

定义谓词:like(x,y):x喜欢y。

play(x,y):x打(踢)y。

man(x):x是人。

定义个体域:basketball,soccer。

(?x)(man(x) → like(x,play(x,basketball))) ∨(?y)(man(y) → like(y,play(y,soccer))) ∨( ?z)(man(z)→like(z,play(z,basketball)) ∧ like(z,play(z,soccer)) (2)并不是每个人都喜欢花。

定义谓词:like(x,y):x喜欢y。

p(x):x是人定义个体词:flower?(?x)(p(x) → like(x,flower)) (3)欲穷千里目,更上一层楼。

定义谓词:s(x):x想要看到千里远的地方。

h(x):x要更上一层楼。

(?x)(s(x) → h(x))6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识,其基本形式是:p→q 或者 ifpthenq[else s]其中,p是前件,用于指出该产生式是否可用的条件。

q是一组结论或者操作,用于指出当前提p满足时,应该得出的结论或者应该执行的操作。

区别:蕴含式只能表示精确知识;而产生式不仅可以表示精确知识,还可以表示不精确知识。

产生式中前提条件的匹配可以是精确的,也可以是非精确的;而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。

7. 一个产生式系统一般由三部分组成:规则集、全局数据库、控制策略。

步骤:1)初始化全局数据库,把问题的初始已知事实送入全局数据库中2)若规则库中存在尚未使用的规则,而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配,则转3),若不存在则转5)3)执行当前选中的规则,并对该规则做标记,把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。

人工智能导论课参考答案第2章

人工智能导论课参考答案第2章

人工智能导论课参考答案第2章第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111 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 C AB A B C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。

HANDEMPTY:机械手是空的。

其中,x和y的个体域都是{A, B, C}。

问题的初始状态是:ONTABLE(A)ONTABLE(B)ON(C, A)CLEAR(B)CLEAR(C)HANDEMPTY问题的目标状态是:ONTABLE(C)ON(B, C)ON(A, B)CLEAR(A)2HANDEMPTY(2) 再定义描述操作的谓词在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词:Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x。

Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。

Stack(x, y):在积木x上面再摞上一块积木y。

【2024版】人工智能导论第四版第二章王万良课后答案

【2024版】人工智能导论第四版第二章王万良课后答案

可编辑修改精选全文完整版人工智能导论第四版第二章王万良课后答案1、(杭州市)弟弟对地球充满了好奇,关于地球和地球的运动,说法不正确的是([单选题] *A.托勒密坚持“地心说”,他认为地球处于宇宙中心B.“日心说”最早的提出者是哥白尼,他认为地球在运动,并且24小时自转一周(正确答案)C.贝塞尔用量日仪的观测结果,证明了地球在围绕着太阳公转2、以下()的船首形状可以让船在水中行驶得更快。

[单选题] *A.尖型(正确答案)B.方形C.圆形3、谚语说“一猪生九崽,连母十个样”,主要指的是( )现象。

[单选题] *A.遗传B.变异(正确答案)C.遗传和变异4、.“人间四月芳菲尽,山寺桃花始盛开。

”高山上的桃花迟开的主要原因是缺水。

[判断题] *对错(正确答案)5、为了让辣椒、西瓜等提早上市,农民在冬季就用温水浸泡种子和用塑料薄膜大棚催芽,主要改变的是()。

[单选题] *A.水分B.温度(正确答案)C.光照6、世界是由物质构成的,物质在不断地发生变化。

( ) [单选题]对(正确答案)错7、船的载重量与以下哪种因素无关()。

[单选题] *A.船的材料B货物放置的位置C.货物的重量(正确答案)8、在下列废品中如果没有分类回收,对环境会造成危害最大的是( )。

[单选题] *A.废纸B.废玻璃C.纽扣电池(正确答案)9、运动员身体肌肉强壮,他们的子女肌肉不一定强壮。

[判断题] *对(正确答案)错10、冥王星属于( )。

[单选题] *A.行星B.小行星C.矮行星(正确答案)11、在组成花岗岩的矿物中,硬度最硬的是( )。

[单选题] *A.云母B.石英(正确答案)C.金刚石12、下列说法正确的是( ) 。

[单选题] *A.种子只有在土壤里才能发芽B.种子发芽一定要有阳光C.种子发芽必须要有水(正确答案)13、下列说法正确的是()。

[单选题] *A.绿豆种子发芽需要高温B.只要有合适的温度,绿豆种子就可以发芽C.绿豆种子发芽必须要合适的温度、水分和充足的空气(正确答案)14、圭表主要是利用()的周期性变化规律来计时的。

人工智能导论智慧树知到课后章节答案2023年下东北石油大学

人工智能导论智慧树知到课后章节答案2023年下东北石油大学

人工智能导论智慧树知到课后章节答案2023年下东北石油大学东北石油大学第一章测试1.人工智能的目的是让机器能够,以实现某些人类脑力劳动的机械化( )。

答案:模拟、延伸和扩展人的智能2.盲人看不到一切物体,他们可以通过辨别人的声音识别人,这是智能的()方面。

答案:感知能力3.人工智能是一门综合性的交叉学科,涉及哪些学科( )。

答案:脑科学;神经心理学;控制论;计算机科学4.人工智能的主流学派包括( )。

答案:行为主义;连接主义;符号主义5.图灵测试是判断机器是否具有人工智能的方法,是人工智能最标准的定义。

( )答案:错第二章测试1.“王宏是一名学生”可以用谓词表示为STUDENT(Wang Hong),其中,Wang Hong是()。

答案:个体词2.产生式系统的核心是()。

答案:推理机3.知识的不确定性来源于()。

答案:模糊性引起的不确定性;不完全性引起的不确定性;随机性引起的不确定性;经验引起的不确定性4.产生式表示法可以表示不确定性知识。

()答案:对5.框架表示法不便于表示过程性知识。

()答案:对第三章测试1.从初始证据出发,按某种策略不断运用知识库中的已知知识,逐步推出结论的过程称为推理。

()答案:对2.任何文字的析取式称为子句。

()答案:对3.谓词公式不可满足的充要条件是其子句集不可满足。

()答案:对4.对于一阶谓词逻辑,若子句集是不可满足的,则必存在一个从该子句集到空子句的归结演绎。

()答案:对5.对于一阶谓词逻辑,如果没有归结出空子句,则说明原谓词公式是不可满足的。

()答案:错第四章测试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。

答案:启发式搜索2.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。

答案:启发式搜索3.在启发式图搜索策略中,下面描述正确的是()。

答案:closed表用于存放已扩展过的节点。

4.在估价函数中,对于g(x)和h(x) 下面描述正确的是()。

920091-人工智能导论(第4版)-第2章 知识表示(导论)

920091-人工智能导论(第4版)-第2章 知识表示(导论)
中的任何个体y都是朋友。
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示在个体域中存在个体x与个体y,
x与y是朋友。
▪ ( x)( y) F(x, y) 表示对于个体域中的任何两个个体x
和y,x与y都是朋友。
20
2.2.3 谓词公式
全称量词和存在量词出现的次序将影响命题的意思。 例如:
▪ ( x)( y)(Employee(x) → Manager(y, x)) :
Introduction of Artificial Intelligence
第 2 章 知识表示
教材:
王万良《人工智能导论》(第4版) 高等教育出版社,2017.7
第2章 知识表示
人类的智能活动主要是获得并运用知识。知识是智 能的基础。为了使计算机具有智能,能模拟人类的 智能行为,就必须使它具有知识。但知识需要用适 当的模式表示出来才能存储到计算机中去,因此, 知识的表示成为人工智能中一个十分重要的研究课 题。 本章将首先介绍知识与知识表示的概念,然后介绍 一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络等当前人 工智能中应用比较广泛的知识表示方法,为后面介 绍推理方法、专家系统等奠定基础。
词演算表达式的每个常量、变量、谓词和函数符号的 指派。
Friends (george, x) Friends (george, susie) T Friends (george, kate) F
对于每一个解释,谓词公式都可求出一个真值(T 或F)。
24
2.2.4 谓词公式的性质
2. 谓词公式的永真性、可满足性、不可满足性
③ 经验引起的不确定性
④ 不完全性引起的不确定性
7
2.1.2 知识的特性
3. 可表示性与可利用性

大学课程《人工智能》课后习题及答案

大学课程《人工智能》课后习题及答案

大学课程《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。

人工智能课后习题答案

人工智能课后习题答案

1.1 解图如下:(1) 1->2(2) 1->3(3) 2->3(6) 3->2(5) 3->1(4) 2->11.2h(n)=∑每个W 左边B 的个数;h(n)满足A*条件;h(n)满足单调限制(大家分析)。

1.3h1(n)= c ij ,一般情况不满足A*条件,但此题满足;ACDEBA=34; h2(n)=|c ij -AVG{(c ij )|,不满足A*条件;ACBDEA=42; 1.4此题最优步数已定,具有A*特征的启发函数对搜索无引导作用。

1.5此题启发式函数见P41。

1.10规定每次一个圆盘按固定方向(如逆时针)转动45°;可用盲目搜索算法构造搜索树;也可构造启发式函数如:h(n)=8个径向数字和与12的方差。

1.11状态空间数:9!=362880;有用的启发信息:1)平方数为3位数的数字:10~31;2)平方的结果数字各位不能重复:13,14,16,17,18,19,23,24,25,27,28,29,31; 只需校验313C =286种状态。

2.1 解图:2.5后手只要拿走余下棋子-1的个数即可。

第3章 3.18以下符号中□表示⌝(1)证明:待归结的命题公式为)(P Q P →⌝∧,求取子句集为},,{P Q P ⌝,对子句集中的子句进行归结可得可得原公式成立。

(2)证明:待归结的命题公式为())(()())P Q R P Q P R →→∧→→→ (,合取范式为:()()P Q R P Q P R ∨∨∧∨∧∧ ,求取子句集为{,,,}S P Q R P Q P R =∨∨∨ ,对子句集中的子句进行归结可得:① P Q R ∨∨ ② P Q ∨③ P ④ R ⑤ Q②③归结⑥ P R ∨ ①④归结 ⑦ R ③⑥归结 ⑧ ④⑦归结 由上可得原公式成立。

(3)证明:待归结的命题公式为()(())Q P Q P Q →∧→→ ,合取范式为:()()Q P Q P Q ∨∧∨∧ ,求取子句集为{,,}S Q P Q P Q =∨∨ ,对子句集中的子句进行归结可得:① Q P ∨ ② Q③ Q P ∨④ P ①②归结 ⑤ P ②③归结 ⑥ ④⑤归结由上可得原公式成立。

人工智能导论第三版答案

人工智能导论第三版答案

人工智能导论第三版答案人工智能导论第三版答案【篇一:人工智能-课后作业】人工智能人工智能就是用人工的方法在机器(计算机)上实现的智能,或称机器智能第二章:p515.(1)有的人喜欢打篮球,有的人喜欢踢足球,有的人既喜欢打篮球又喜欢踢足球。

定义谓词:like(x,y):x喜欢y。

play(x,y):x打(踢)y。

man(x):x是人。

定义个体域:basketball,soccer。

(?x)(man(x) → like(x,play(x,basketball))) ∨(?y)(man(y) → like(y,play(y,soccer))) ∨( ?z)(man(z)→like(z,play(z,basketball)) ∧ like(z,play(z,soccer)) (2)并不是每个人都喜欢花。

定义谓词:like(x,y):x喜欢y。

p(x):x是人定义个体词:flower(?x)(p(x) → like(x,flower)) (3)欲穷千里目,更上一层楼。

定义谓词:s(x):x想要看到千里远的地方。

h(x):x要更上一层楼。

(?x)(s(x) → h(x))6. 产生式通常用于表示具有因果关系的知识,其基本形式是:p→q 或者 ifpthenq[else s]其中,p是前件,用于指出该产生式是否可用的条件。

q是一组结论或者操作,用于指出当前提p满足时,应该得出的结论或者应该执行的操作。

区别:蕴含式只能表示精确知识;而产生式不仅可以表示精确知识,还可以表示不精确知识。

产生式中前提条件的匹配可以是精确的,也可以是非精确的;而谓词逻辑蕴含式总要求精确匹配。

7. 一个产生式系统一般由三部分组成:规则集、全局数据库、控制策略。

步骤:1)初始化全局数据库,把问题的初始已知事实送入全局数据库中2)若规则库中存在尚未使用的规则,而且它的前提可与全局数据库中的已知事实匹配,则转3),若不存在则转5)3)执行当前选中的规则,并对该规则做标记,把该规则执行后得到的结论送入全局数据库中。

人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37

人工智能导论 第2章 知识表示(导论) 1-37
▪定义2.3 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释 都取得真值T,则称P在D上是永真的;如果P在每个非空
个体域上均永真,则称P永真。
▪定义2.4 如果谓词公式P对个体域D上的任何一个解释都 取得真值F,则称P在D上是永假的;如果P在每个非空个
体域上均永假,则称P永假。
▪定义2.5 对于谓词公式P,如果至少存在一个解释使得P 在此解释下的真值为T,则称P是可满足的,否则,则称P 是不可满足的。
RUNS (Liuhua,faster)→WINS (Liuhua ,champion)
5
:“等价”(equivalence)或“双条件”
(bicondition)。 P Q: “P当且仅当Q”。
21
2.2.3 谓词公式
1. 连接词(连词)
谓词逻辑真值表
22
2.2.3 谓词公式
2. 量词(quantifier) (1)全称量词(universal quantifier)( x):“对个体
29
2.2.4 谓词公式的性质
3. 谓词公式的等价性 ▪定义2.6 设P与Q是两个谓词公式,D是它们共同的个 体域,若对D上的任何一个解释,P与Q都有相同的真 值,则称公式P和Q在D上是等价的。如果D是任意个
体域,则称P和Q是等价的,记为P Q 。
▪(4)德.摩根律(De. Morgen)
▪(8)连接词化规律(蕴含、等价等值式)
▪ { 1 } x(Human(x) Die(x))
▪ {2}
Human(Zhugeliang)
▪ { 1, 2 } Die(Zhugeliang)
P规则 P规则 T规则
33
2.2.4 谓词公式的性质
谓词逻辑的其他推理规则: ④ 反证法: P Q,当且仅当 P Q F ,即Q为P

人工智能答案第二章

人工智能答案第二章

⼈⼯智能答案第⼆章1.树式搜索:a,盲⽬搜索(穷举式搜索){ ⼴度优先深度优先}b,启发式搜索{全局择优、局部择优,分⽀界限、最近择优、A算法、A*算法}线式搜索:a,盲⽬搜索{随即碰撞、回溯穷举}b,启发式搜索{不回溯、智能回溯}6.盲⽬搜索,也就是⽆导向搜索。

在搜索过程中,没有任何背景知识作指导不考虑任何与解有关的信息,随机的或按预定顺序机械地搜索,并判断是否为所求的解,直到找到解或是证明问题⽆解为⽌。

盲⽬搜索效率太低,⼀般只适⽤于求解⽐较简单的问题。

7.启发式搜索,即为有导向的搜索,利⽤“启发性信息”引导搜索。

所谓的启发性信息就是与问题有关的有利于找到问题解的信息或知识。

启发函数,是⽤来估计搜索树上节点与⽬标节点接近程度的⼀种函数,通常即为h(x)。

8. OPEN表:动态数据结构,登记记录当前待考察的节点。

CLOSED表:动态数据结构,记录考察过得节点。

9.深度优先搜索算法的特点是①般不能保证找到最优解;②当深度限制不合理时,可能找不到解,可以将算法改为可变深度限制;③法与问题⽆关,具有通⽤性;④于图搜索⽅法⼴度优先搜索算法的特点是问题有解时,⼀定能找到解;②当问题为单位耗散值,并且问题有解时,⼀定能找到最优解;③效率低;④⽅法与问题⽆关,具有通⽤性;⑤属于图搜索⽅法。

6.解:⽤四元组(f、w、s、g)表⽰状态, f 代表农夫,w 代表狼,s代表⽺,g 代表菜,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。

初始状态S0:(0,0,0,0) ⽬标状态:(1,1,1,1)不合法的状态:(1,0,0,*),(1,*,0,0),(0,1,1,*),(0,*,1,1)操作集F={P1,P2,P3,P4,Q1,Q2,Q3,Q4} 操作符条件动作p1 f=0,w=0,s 和g 相异 f=1,w=1 p2 f=0,s=0,f=1,s=1p3 f=0,g=0,w 和s 相异 f=1,g=1 q0f=1,s 和g 相异,w 和s 相异f=0q1 f=1,w =1,s 和g 相异 f=0,w =0 q2 f=1,s =1,f=0,s =0q3f=1,g =1,w 和s 相异 f=0,g =0(0,0,0,0)(1,0,1,0)p 2q 2(0,0,1,0)(1,1,1,0)p 1q 1(1,0,1,1)(0,0,0,1)q 0p 3q 3(0,1,0,0)q 2p 2(1,1,0,1)p 3q 3q 2p 2p 2q 2(0,1,0,1)(1,1,1,1)p 2q 2q 0⽅案有两种:p2→ q0 → p3→ q2 → p2 → q0 → p2 p2→ q0 → p1→ q2 → p3→ q0→ p2 7题和9题参考第8题。

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第2章
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))
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(白菜)
问题的初始状态:
AL(农夫)
AL(船)
AL(狼)
AL(羊)
AL(白菜)
问题的目标状态:
¬AL(农夫)
¬AL(船)
¬AL(狼)
¬AL(羊)
¬AL(白菜)
(2)再定义描述操作的谓词
本题需要以下4个描述操作的谓词:
L-R:农夫自己划船从左岸到右岸
L-R(x):农夫带着x划船从左岸到右岸
R-L:农夫自己划船从右岸到左岸
L-R(狼):农夫带着狼划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),AL(狼),¬AL(羊)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(狼)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(狼)
L-R(羊):农夫带着羊划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),AL(羊),AL(狼),AL(白菜)
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。
解:(1)先定义描述状态的谓词
要描述这个问题,需要能够说明农夫、狼、羊、白菜和船在什么位置,为简化问题表示,取消船在河中行驶的状态,只描述左岸和右岸的状态。并且,由于左岸和右岸的状态互补,因此可仅对左岸或右岸的状态做直接描述。本题选择对左岸进行直接描述的方法,即定义谓词如下:
AL(x):x在左岸
其中,x的个体域是{农夫,船,狼,羊,白菜}。对应地,¬AL(x)表示x在右岸。
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。
HANDEMPTY:机械手是空的。
其中,x和y的个体域都是{A, B, C}。
问题的初始状态是:
ONTABLE(A)
R-L(x):农夫带着x划船从右岸到左岸
其中,x的个体域是{狼,羊,白菜}。
对上述每个操作,都包括条件和动作两部分。它们对应的条件和动作如下:
L-R:农夫划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),¬AL(狼)∨¬AL(羊),¬AL(羊)∨¬AL(白菜)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫)
(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))
添加表:HANDEMPTY(x)
Putdown(x)
条件:HANDEMPTY(x)
动作:删除表:HANDEMPTY(x)
添加表:ONTABLE(x),CLEAR(x),HANDEMPTY
Stack(x, y)
条件:HANDEMPTY(x),CLEAR(y)
动作:删除表:HANDEMPTY(x),CLEAR(y)
或:AL(船),AL(农夫),AL(羊),¬AL(狼),¬AL(白菜)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(羊)
添加表:¬AL(船),¬AL(农夫),¬AL(羊)
L-R(白菜):农夫带着白菜划船从左岸到右岸
条件:AL(船),AL(农夫),AL(白菜),¬AL(狼)
动作:删除表:AL(船),AL(农夫),AL(白菜)
ONTABLE(B)
ON(C, A)
CLEAR(B)
CLEAR(C)
HANDEMPTY
问题的目标状态是:
ONTABLE(C)
ON(B, C)
ON(A, B)
CLEAR(A)
HANDEMPTY
(2)再定义描述操作的谓词
在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词:
Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x。
添加表:HANDEMPTY,ON(x, y),CLEAR(x)
Upstack(x, y)
条件:HANDEMPTY,CLEAR(y),ON(y,x)
动作:删除表:HANDEMPTY,ON(y, x)
添加表:HOLDING(y),CLEAR(x)
(3)问题求解过程
利用上述谓词和操作,其求解过程为:
2.10用谓词表示法求解农夫、狼、山羊、白菜问题。农夫、狼、山羊、白菜全部放在一条河的左岸,现在要把他们全部送到河的右岸去,农夫有一条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。似规划出一个确保全部安全过河的计划。请写出所用谓词的定义,并给出每个谓词的功能及变量的个体域。
Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。
Stack(x, y):在积木x上面再摞上一块积木y。
Upstack(x, y):从积木x上面拣起一块积木y。
其中,每一个操作都可分为条件和动作两部分,具体描述如下:
Pickup(x)
条件:ONTABLE(x),HANDEMPTY,CLEAR(x)
动作:删除表:ONTABLE(x),HANDEMPTY
(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, pragrammHale Waihona Puke ng)∧U(x,computer))
(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。
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