复旦大学博士生入学考试人工智能题库
复旦大学博士生入学考试2002人工智能原理解答
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提示:分析概括用下划线标出的要点,经过概念化形成槽(Slot)并拟出槽的名称,
选填侧面(face)值。特别要注意“值(value)”,“默认值(default)”,“如 果需要值(if needed)”,“如果附加值(if added)”的区别与应用,建议采 用格式如下,不用的侧面值可删除
(∃X )(∀Y )[(∀Z )P(X , Z ) → R(X ,Y , f (a))]
(提示:消去蕴涵、否定符内移、Skolem化) (略) 五(9分)用框架表示下述报导的沙尘暴灾害事件
[虚拟新华社3月16日电]作日,沙尘暴袭击韩国汉城, 机场与高速公路被迫关闭,造成的损夫不详。韩国官 方示,如果需要直接损夫情况,可待一周后的官方公 布的数字。此次沙尘暴起因中日韩专家认为是由于中 国内蒙古区过分垦牧损坏植被所致。
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2002年人工智能统考题解答
一 选择题 (共4分,每题1分) (1)人工智能注重启发式算法,因而人工智能程序所期求的解答是(C )。 A.精确解 3.普遍解 C。满意解 (说明:这是一种来自专门领域的经验知识,自然限于特定场合,经常会取得成 功 但又不能保证必然成功,常能求得有关问题的满意的解答,但不是数学上 的最优解。) (2)用反演(refutation)归结求证结论时,若当前归结式是空子句(NIL),则表示 (A )。 A.结论得正 B.结论证不出 C.可删除。 (3)MYCIN系统中,证据A、B的可信度CF(A)=0.3,CF(B)=0.5,那么证据A∧B 的可信度C(A∧B)是(B )。 A.O.5 B.O.3 C.O.8, (4)语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的( C ) A.无悖性 3。可扩充性 C.继承性 二 填空题(共6分,每空1分)
人工智能复习试题和答案及解析
一、单选题1. 人工智能的目的是让机器能够( D ),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2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有( C )。
A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。
B. 人工智能是科学技术发展的趋势。
C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的,非常新,所以十分重要。
D. 人工智能有力地促进了社会的发展。
3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域,下面列举中的( C)不是它要实现的目标。
A. 理解别人讲的话。
B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。
C. 欣赏音乐。
D. 机器翻译。
4. 下列不是知识表示法的是()。
A. 计算机表示法B. 谓词表示法C. 框架表示法D. 产生式规则表示法5. 关于“与/或”图表示知识的叙述,错误的有( D )。
A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达,也便于计算机存储处理。
B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与节点”和“或节点”。
C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。
D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。
6. 一般来讲,下列语言属于人工智能语言的是( D )。
A. VJB. C#C. FoxproD. LISP7. 专家系统是一个复杂的智能软件,它处理的对象是用符号表示的知识,处理的过程是( C )的过程。
A. 思考B. 回溯C. 推理D. 递归8. 确定性知识是指(A )知识。
A. 可以精确表示的B. 正确的C. 在大学中学到的知识D. 能够解决问题的9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是( B )。
A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论C. 不精确推理过程是运用不确定的知识D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的( A )领域作出了贡献。
(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。
人工智能测试题库一(共100题)
人工智能测试题库一〔共100题〕一、判断题〔共75题〕1. 人工智能〔Artificial Intelligence〕,英文缩写为AI。
〔√〕2. 人工智能是计算机科学的一个分支。
〔√〕3. 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考,也可能超过人的智能。
〔√〕4. 人脸识别不是人工智能。
〔×〕5. 图灵的猜测在2000年时就已经实现了!〔×〕6. 计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉认为机器人可以思考,相当于“潜水艇能不克不及游泳〞一样,但这个答复争议很大。
〔√〕7. 图灵是德国著名的计算机科学家。
〔×〕8. 与其说计算机在思考,不如说它在计算。
〔√〕9. 当你交给计算机一个任务的时候,不单要告诉它做什么,还要告诉它怎么做。
关于“怎么做〞的一系列指令就叫做算法。
〔√〕10. 为了完成更加复杂的任务,工程师必需让计算机变得再聪明一些,能够自动“学习〞,从已有的历史数据和经验中自动阐发,总结出规律,并操纵本身总结出来的规律,对新输入的数据进行预测,这就是机器学习算法。
〔√〕11. 有些规律虽然你本身能够领悟,但你却无法翻译成机器能理解的算法,这个时候就要靠机器学习来解决。
〔√〕12. 自动驾驶只是一种简单的模拟人类驾驶的技术,不属于人工智能。
〔×〕13. 机器也能“思考〞,只不外不是我们所设想的那种思考。
机器可以通过计算机程序模拟人类的思考,使得本身在某些具体的任务中,像人类一样能看、能听、能想、能说、能动。
〔√〕提出了图灵测试。
15. 特斯拉的电动汽车的自动驾驶技术,采用的并不是人工智智能技术。
〔×〕16. 为了让机器能够通过某种计算机程序学会“思考〞,人类科学家测验考试了各种各样的方法,付出了几代人的努力,熬过了两次低谷,经历了三次高潮。
〔√〕17. 1956年,艾伦艾伦·纽厄尔和赫伯特·西蒙研发了一个程序,拥有逻辑推理能力,能够证明《数学道理》中的38个定理,有些证明比原著更加巧妙。
人工智能经典考试试题及答案
⼈⼯智能经典考试试题及答案⼀、选择题(每题1分,共15分)1、AI的英⽂缩写是A)Automatic Intelligence B)Artifical IntelligenceC)Automatice Information D)Artifical Information2、反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是()时,则定理得证。
A)永真式B)包孕式(subsumed)C)空⼦句3、从已知事实出发,通过规则库求得结论的产⽣式系统的推理⽅式是A)正向推理B)反向推理C)双向推理4、语义⽹络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是⽤来表达节点知识的()。
A)⽆悖性B)可扩充性C)继承性5、(A→B)∧A => B是A)附加律B)拒收律C)假⾔推理D)US6、命题是可以判断真假的A)祈使句B)疑问句C)感叹句D)陈述句7、仅个体变元被量化的谓词称为A)⼀阶谓词B)原⼦公式C)⼆阶谓词D)全称量词8、MGU是A)最⼀般合⼀B)最⼀般替换C)最⼀般谓词D)基替换9、1997年5⽉,著名的“⼈机⼤战”,最终计算机以3.5⽐2.5的总⽐分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败,这台计算机被称为()A)深蓝B)IBM C)深思D)蓝天10、下列不在⼈⼯智能系统的知识包含的4个要素中A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系11、谓词逻辑下,⼦句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘,若σ是互补⽂字的(最⼀般)合⼀置换,则其归结式C=()A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’12、或图通常称为A)框架⽹络B)语义图C)博亦图D)状态图13、不属于⼈⼯智能的学派是A)符号主义B)机会主义C)⾏为主义D)连接主义。
14、⼈⼯智能的含义最早由⼀位科学家于1950年提出,并且同时提出⼀个机器智能的测试模型,请问这个科学家是A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼15.要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。
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。
人工智能复习题库
一、填空:1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟和行为模拟。
2.任意列举人工智能的四个应用性领域难题求解、定理证明、智能控制、机器翻译。
3.人工智能的基本技术包括搜索技术、推理技术、知识表示和知识库技术归纳技术、联想技术。
4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是(10)。
5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是真。
6.设P是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。
7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着13 ,CF(A)=-1,则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。
8.谓词公式G是不可满足的,当且仅当对所有的解释G都为假。
9.谓词公式与其子句集的关系是包含。
10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为空集,则结论成立。
11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= ┐P∨P或┐Q∨Q。
12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= (20)Q(a)∨R(y)13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21),δ·ε= (22)。
14.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU= {y/x} 。
15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是删除策略支持集策略线性归结策略16.状态图启发式搜索算法的特点是(27)。
17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个二叉树,深度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个单链表。
18.产生式系统有三部分组成综合数据库,知识库和推理机。
其中推理可分为正向推理和反向推理。
19.专家系统的结构包含人机界面、知识库,推理机,动态数据库,知识库答理系统和解释模块。
20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= ~CF(A),CF(A1∧A2 )= min{CF(A1),CF(A2)} ,CF(A1∨A2 )= max{CF(A1),CF(A2)} 。
人工智能模拟考试题与参考答案
人工智能模拟考试题与参考答案一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是()。
A、O(m)B、O(m2)C、O(log m)D、O(m*log m)正确答案:B2.中心极限定理告诉我们,当样本量足够大时,样本均值的分布围绕总体均值呈现()。
A、泊松分布B、伯努利分布C、正态分布D、几何分布正确答案:C3.()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况A、类别不对等B、类别不相同C、类别不平衡D、类别数不同正确答案:C4.一般情况,K-NN最近邻方法在()的情况下效果较好.A、样本较少但典型性好B、样本呈团状分布C、样本呈链状分布D、样本较多但典型性不好正确答案:A5.关于Boosting,Bagging和随机森林,以下说法错误的是A、从偏差-方差分解的角度看,Boosting主要关注降低偏差B、从偏差-方差分解的角度看,Bagging主要关注降低方差C、随机森林简单、容易实现、计算开销小D、Boosting不能基于泛化性能相当弱的学习器构建出很强的集成正确答案:D6.以下属于回归算法的评价指标是?A、召回率B、混淆矩阵C、均方误差D、准确率正确答案:C7.()问题更接近人类高级认知智能,有很多重要的开放问题。
A、计算机视觉B、知识图谱C、自然语言处理D、语音识别正确答案:C8.构建一个神经网络,将前一层的输出和它自身作为输入。
下列哪一种架构有反馈连接?A、卷积神经网络B、都不是C、限制玻尔兹曼机D、循环神经网络正确答案:D9.在主观Bayes方法中,证据E支持结论H时,有()。
A、LS=0B、LSC、LS=1D、LS>1正确答案:D10.设f′(x0)=0,则曲线y=f(x)在点(x0,f(x0))处的切线( )A、x轴垂直B、不存在C、与x轴平行或重合D、与x轴相交但不垂直正确答案:C11.半监督学习不包括A、直推学习B、纯半监督学习C、图半监督学习D、主动学习正确答案:D12.智能机器人可以根据()得到信息。
复旦大学博士生入学考试人工智能题库
中南大学智能控制题库第一章概论1. 试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2. 哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3. 近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4. 为什么能够用计算机模拟人类智能?5. 目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6. 自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7. 简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8. 傅京孙对智能控制有哪些贡献?9. 什么是智能控制?它具有哪些特点?10. 智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11. 智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12. 为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13. 人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1. 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?它们有何本质上的联系及异同点?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?3. 利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4. 试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图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。
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。
6. 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.7. 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.8. 作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
复旦大学博士生入学考试人工智能真题及答案
check
if_added:check 四、(10 分)对结论做假设 H,有证据 E1,E2,规则 R1,R2:
R1: E1 一 H, LS=20, LN=1; R2: E2 一 H, LS=300, LN=1。 已知 H 的先验概率 P(H)=0.03。若证据 E1,E2 依次出观,按主观 Bayes 推理,求 H 在此条件下的概率 P(H|E1、E2)。 (注意: 每步应列出计算式, 计算结果可取近似值)。 答案:考虑规则 R1
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2000 年人工智能原理答案
一、选择与填空(共 10 分,每空 0.5 分) 1.命题逻辑下,可以归结(消解、resolution)的子句 C1,C2,在某解释下
C1、C2 为真。则其归结式(消解式、resolvent)C 在该解释下( A )。 A.必真 B.必假 C.真假不能断言 2.表达式 G 是不可满足的,当且仅当对所有的解释(B )。 A.G 为真 B。G 为假 C.G 为非永真(invaIid)。 3.MYCIN 系统中规定,证据 A 的可信度 CF(A)的取值为(C)。 A.CF(A)>0 B.0≤CF(A)≤1 C.-1≤CF(A)≤1。 4.主观 Bayes 推理中,规定似然比(Likelihood)LS、LN 应(A)。 A..≥0 B. ≤0 C.>0。
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1983年 IntelliCorp 公司推出 KEE(结合多样知识表现与推论方法的专家系统 建构工具),随后大量的专家系统建构工具问世。 如:ART,Knowledge Craft。 1984年 欧洲共同市场订定欧洲信息技术研究发展策略计画。 1988年 Gallant 提出以类神经网络为基础的专家系统架构。 1989年 日本宣布人类领域科学计画(第六代计算机计画),希望藉由类神经网 路突破人工智慧的许多瓶颈。 5. 成熟期(1990~): 1990 以后,进入商业竞争时代,大量专家系统被广泛应用于各行业。]
人工智能导论测试题库及答案精选全文
精选全文完整版(可编辑修改)人工智能导论测试题库及答案1、在关联规则分析过程中,对原始数据集进行事务型数据处理的主要原因是。
A、提高数据处理速度B、节省存储空间C、方便算法计算D、形成商品交易矩阵答案:C2、计算机视觉可应用于下列哪些领域()。
A、安防及监控领域B、金融领域的人脸识别身份验证C、医疗领域的智能影像诊断D、机器人/无人车上作为视觉输入系统E、以上全是答案:E3、1943年,神经网络的开山之作《A logical calculus of ideas immanent in nervous activity》,由()和沃尔特.皮茨完成。
A、沃伦.麦卡洛克B、明斯基C、唐纳德.赫布D、罗素答案:A4、对于自然语言处理问题,哪种神经网络模型结构更适合?()。
A、多层感知器B、卷积神经网络C、循环神经网络D、感知器答案:C5、图像的空间离散化叫做:A、灰度化B、二值化C、采样D、量化答案:C6、()越多,所得图像层次越丰富,灰度分辨率高,图像质量好。
A、分辨率B、像素数量C、量化等级D、存储的数据量答案:C7、一个完整的人脸识别系统主要包含人脸图像采集和检测、人脸图像特征提取和人脸识别四个部分。
A、人脸分类器B、人脸图像预处理C、人脸数据获取D、人脸模型训练答案:B8、下列不属于人工智能学派的是()。
A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、机会主义答案:D9、关于正负样本的说法正确是。
A、样本数量多的那一类是正样本B、样本数量少的那一类是负样本C、正负样本没有明确的定义D、想要正确识别的那一类为正样本答案:D10、以下不属于完全信息博弈的游戏有()。
A、井字棋B、黑白棋C、围棋D、桥牌答案:D11、下列关于人工智能的说法中,哪一项是错误的。
A、人工智能是一门使机器做那些人需要通过智能来做的事情的学科B、人工智能主要研究知识的表示、知识的获取和知识的运用C、人工智能是研究机器如何像人一样合理思考、像人一样合理行动的学科D、人工智能是研究机器如何思维的一门学科答案:D12、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。
2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案
2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题:共40题二、多选题:共20题三、判断题:共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分?A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案:A解析:《人工智能导论》(第4版)作者:王万良出版社:高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享?A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D.A和B正确答案:D解析:《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社:清华大学出版社3、下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法?A.卡方检验值B.互信息C.信息增益D.主成分分析正确答案:D解析:《自然语言处理》作者:刘挺出版社:高等教育出版社4、下列哪个不是人工智能的技术应用领域?A.搜索技术B.数据挖掘C.智能控制D.编译原理正确答案:D解析:《走进人工智能》作者:周旺出版社:高等教育出版社5、Q(s,a)是指在给定状态s的情况下,采取行动a之后,后续的各个状态所能得到的回报()。
A.总和B.最大值C.最小值D.期望值正确答案:D解析:《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社:清华大学出版社6、数据科学家可能会同时使用多个算法(模型)进行预测,并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测(集成学习),以下对集成学习说法正确的是()。
A.单个模型之间有高相关性B.单个模型之间有低相关性C.在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D.单个模型都是用的一个算法正确答案:B解析:《机器学习方法》作者:李航出版社:清华大学出版社7、以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好?A.删除缺少值太多的列B.删除数据差异较大的列C.删除不同数据趋势的列D.都不是正确答案:A解析:《机器学习》作者:周志华出版社:清华大学出版社8、在强化学习过程中,学习率越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。
A.大,小B.大,大C.小,大D.小,小正确答案:A解析:《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社:清华大学出版社9、以下哪种方法不属于特征选择的标准方法?A.嵌入B.过滤C.包装D.抽样正确答案:D解析:《深度学习、优化与识别》作者:焦李成出版社:清华大学出版社10、要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。
人工智能模拟考试题+参考答案
人工智能模拟考试题+参考答案一、单选题(共103题,每题1分,共103分)1.神经网络研究属于下列哪个学派?A、符号主义B、连接主义C、行为主义D、以上都不是正确答案:B2.下列不是知识表示法的是()A、计算机表示法B、状态空间表示法C、“与/或”图表示法D、产生式规则表示法正确答案:A3.或图通常称为()。
A、状态图B、博亦图C、框架网络D、语义图正确答案:A4.下列选项中,不属于生物特征识别技术的是()A、声纹识别B、文本识别C、步态识别D、虹膜识别正确答案:B5.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。
A、文本分类B、问答系统C、文本识别D、机器翻译正确答案:D6.根据numpy数组中ndim属性的含义确定程序的输出()。
array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]);print(array.ndim)A、$4B、(3,4)C、(4,3)D、2正确答案:D7.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果?A、BoostingB、BaggingC、StackingD、Mapping正确答案:B8.我们想在大数据集上训练决策树, 为了减少训练时间, 我们可以A、增大学习率(Learnin Rate)B、增加树的深度C、对决策树模型进行预剪枝D、减少树的数量正确答案:C9.深度学习中神经网络类型很多,以下神经网络信息是单向传播的是:A、LSTMB、GRUC、循环神经网络D、卷积神经网络正确答案:D10.在处理序列数据时,较容易出现梯度消失现象的模型是()A、CNNC、GRUD、LSTM正确答案:B11.人工智能发展历程大致分为三个阶段。
符号主义(Symbolism)是在人工智能发展历程的哪个阶段发展起来的?A、20世纪70年代-90年代B、20世纪50年代-80年代C、20世纪60年代-90年代正确答案:B12.在人脸检测算法中,不属于该算法难点的是()A、需要检测不同性别的人脸B、人脸角度变化大C、需要检测分辨率很小的人脸D、出现人脸遮挡正确答案:A13.深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是:A、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱B、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变C、隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强D、隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强正确答案:D14.Inception模块采用()的设计形式,每个支路使用()大小的卷积核。
复旦大学博士生入学考试2003-2004人工智能试题参考答案
人工智能试题参考答案(2004年)一、单项选择题1、(C)2、(C)3、(D)4、(A)5、(D)二、用线性归结法证明子句集为:A3:(1)¬ H(x) ∨¬G(x)¬B:(2)¬ E(x) ∨¬G(x)A2:(3) D(a)(4) G(a)(5)¬F(a, y)∨ G(y)A1:(6)¬D(x) ∨E(x) ∨F(x, f(x))(7)¬D(x) ∨E(x) ∨H(f(x))顶子句可以有多种选择,如果选择(2)作为顶子句,可以归结如下:(8)¬ E(a) (2)(4)(9)¬D(a) ∨H(f(a)) (8)(7)(10) H(f(a)) (9)(3)(11)¬G(f(a)) (10)(1)(12)¬F(a, f(a)) (11)(5)(13)¬D(a) ∨E(a) (12)(6)(14)E(a) (13)(4)(15) (14)(8)归结顺序可能有更好的,这里只是做参考。
三、1、基于范例的推理系统与基于规则的专家系统做一比较答:传统的专家系统一般采用的是基于规则的推理,即RBR(Rule-based Reasoning),它是通过前因后果链(如规则链)演绎出结论的过程。
对于易于表示成启发式规则形式的问题来说RBR方法比较合适,如分类问题和诊断问题。
但是当人们遇到一个新的问题的时候,一般先是回忆,从记忆中找到一个与新的问题相似的案例(case),然后把该案例的有关信息和知识复用到新问题的求解之中。
这种问题求解策略成为基于范例的推理CBR。
CBR和RBR是不同的:在CBR中,求解一个问题的结论不同通过链式推理产生,而是从记忆里或范例库中找到与当前问题最相关的范例。
然后对该范例做必要的改动以适应当前的问题。
因此,CBR通过联想(或类比),从过去的经验出发,把过去的案例和当前面临的问题相比较做出决策的过程。
智能化考试题目及答案
智能化考试题目及答案一、单项选择题(每题2分,共10题)1. 人工智能的英文缩写是?A. AIB. IAC. AIID. AA答案:A2. 以下哪个不是人工智能的应用领域?A. 自动驾驶B. 语音识别C. 人脸识别D. 传统手工艺答案:D3. 人工智能的三大支柱是什么?A. 数据、算法、计算力B. 知识、经验、计算力C. 数据、算法、存储D. 知识、算法、存储答案:A4. 以下哪个算法不是机器学习算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 线性回归D. 牛顿迭代法答案:D5. 深度学习在以下哪个领域取得了显著进展?A. 图像识别B. 语音识别C. 自然语言处理D. 所有以上答案:D二、多项选择题(每题3分,共5题)1. 人工智能可以应用于以下哪些行业?A. 医疗B. 教育C. 金融D. 制造业答案:ABCD2. 以下哪些属于人工智能的核心技术?A. 机器学习B. 自然语言处理C. 计算机视觉D. 数据库管理答案:ABC3. 人工智能发展面临的挑战包括?A. 数据隐私B. 伦理问题C. 技术瓶颈D. 资源限制答案:ABCD4. 以下哪些因素会影响人工智能的发展?A. 计算能力B. 算法创新C. 数据质量D. 政策法规答案:ABCD5. 人工智能在教育领域的应用包括?A. 个性化学习B. 智能辅导C. 虚拟实验室D. 学生评估答案:ABCD三、简答题(每题5分,共2题)1. 请简述人工智能的定义。
人工智能是模拟、延伸和扩展人的智能的一门科学技术,它通过机器感知、学习、推理和自我改善等能力,实现对复杂问题的解决和决策支持。
2. 人工智能在医疗领域的应用有哪些?人工智能在医疗领域的应用包括但不限于:辅助诊断、个性化治疗方案设计、药物研发、患者监护、医疗影像分析等。
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中南大学智能控制题库第一章概论1. 试从学科和能力两个方面说明什么是人工智能。
2. 哪些思想、思潮、时间和人物在人工智能发展过程中起了重要作用?3. 近年来人工智能研究取得哪些重要进展?4. 为什么能够用计算机模拟人类智能?5. 目前人工智能学界有哪些学派?它们的认知观为何?6. 自动控制存在什么机遇与挑战?为什么要提出智能控制?7. 简述智能控制的发展过程,并说明人工智能对自动控制的影响。
8. 傅京孙对智能控制有哪些贡献?9. 什么是智能控制?它具有哪些特点?10. 智能控制器的一般结构和各部分的作用为何?它与传统控制器有何异同?11. 智能控制学科有哪几种结构理论?这些理论的内容是什么?12. 为什么要把信息论引入智能控制学科结构?13. 人工智能不同学派的思想在智能控制上有何反映?第二章知识表示方法1. 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?它们有何本质上的联系及异同点?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?3. 利用下图,用状态空间法规划一个最短的旅行路程:此旅程从城市A开始,访问其他城市不多于一次,并返回A。
选择一个状态表示,表示出所求得的状态空间的节点及弧线,标出适当的代价,并指明图中从起始节点到目标节点的最佳路径。
4. 试说明怎样把一棵与或解树用来表达下图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。
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。
6. 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.7. 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.8. 作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。
9. 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
10. 试用一阶谓词描述下列自然语言:(1) 公民有受教育和劳动的权利。
(2) 种瓜得瓜,种豆得豆。
(3) 每个人都有父母。
(4) 我将在适当的时候到贵校访问。
第三章搜索推理技术1. 什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么?2. 试举例比较各种搜索方法的效率。
3. 化为子句形有哪些步骤?请结合例子说明之。
4. 如何通过消解反演求取问题的答案?5. 什么叫合适公式?合适公式有哪些等价关系?6. 用宽度优先搜索求下图所示迷宫的出路。
7. 用有界深度优先搜索方法求解下图所示八数码难题。
8. 应用最新的方法来表达传教士和野人问题,编写一个计算机程序,以求得安全渡过全部6个人的解答。
提示:在应用状态空间表示和搜索方法时,可用(Nm,Nc)来表示状态描述,其中Nm和Nc 分别为传教士和野人的人数。
初始状态为(3,3),而可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3),(1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1)和(3,2)等。
9. 试比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率,并以实例数据加以说明。
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。
11. 什么是估价函数?它在搜索算法中有何作用?12. 把下列句子变换成子句形式:(1)(2)(3)(4)13. 规则演绎系统和产生式系统有哪几种推理方式?各自的特点为何?14. 为什么需要采用系统组织技术?有哪几种系统组织技术?15. 什么是产生式系统?试述其组成部分的功用?16. 研究不确定性推理有何意义?有哪几种不确定性?17. 单调推理有何局限性?什么叫缺省推理?非单调推理系统如何证实一个节点的有效性?18. 在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理?19. 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。
第四章递阶控制系统1. 递阶智能机器一般由哪几段组成?试简述各级的结构。
2. 智能机器是什么?试述与智能机器有关概念的定义。
3. 递阶控制有哪些特点?萨里迪斯对智能控制哪些方面做出贡献?4. 智能控制各级的结构为何?5. 递阶控制的组织级有哪些功能?在组织级分析上,它与概率理论有何关系?6. 递阶控制的协调级有何功能?在协调级分析上,它与Petri网理论有何关系?7. 递阶控制的执行级有何功能?在执行级分析上,它与信息熵有何关系?8. 从熵的角度出发,说明递阶智能控制系统的设计思想。
9. 递阶控制的应用情况如何?试举例说明递阶控制的应用。
第五章专家控制系统1. 什么叫专家系统?它具有哪些特点与优点?2. 专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何?3. 建造专家系统的关键步骤是什么?4. 专家系统程序与一般的问题求解软件程序有何不同?开发专家系统与开发其他软件的任务有何不同?5. 基于规则的专家系统是如何工作的?其结构为何?6. 在设计专家系统时,应考虑哪些技术?7. 用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性:已知狗都会犬叫和咬人任何动物犬叫时总是吵人的猎犬是狗结论猎犬是吵人的8. 专家控制的理论基础是什么?9. 什么叫做专家控制和专家控制系统?10. 对专家控制系统有哪些要求?它应遵循哪些设计原则?11. 试给出专家控制系统的一般结构,举例说明专家控制系统的组成和各部分的作用。
12. 专家控制系统有哪几种类型?它们有何区别?13. 举例说明专家控制器(系统)的软件结构和知识作用。
14. 举例说明机器人规划专家系统的工作原理。
说明本规划系统与专家控制系统的关系。
15. 专家控制系统的发展方向是什么?16. 专家控制系统的应用前景如何?第六章递阶控制系统1. 什么是模糊性?它的对立含义是什么?试举例说明。
2. 模糊控制的理论基础是什么?什么是模糊逻辑?它与二值逻辑有何关系?3. 模糊控制与专家系统有何相同和不同之处?4. 什么是模糊集合和隶属函数?模糊集合有哪些基本运算?满足哪些规律?5. 什么是模糊推理,它有哪些推理方法?6. 什么叫模糊判决,常用的模糊判决方法有哪些?7. 设为模糊逻辑变量,试求下式模糊逻辑函数的合取和析取:8. 考虑语言变量hot,若把此语言变量定义为:试确定“Not So Hot”,“V ery Hot”及“More Or Less Hot”的隶属函数。
9. 应用解模糊方法求出模糊集A的值。
模糊集A定义为:10. 模糊控制器由哪些部分组成?各部分的作用是什么?11. 常用的模糊控器有哪些?试比较深入地分析其中的两种模糊控制器的控制原理和特点。
12. 模糊控制器的设计包括哪些内容?13. 模糊控制器控制规则的形式为何?试举例建立模糊规则。
14. 模糊控制器有哪几种设计方法?15. 试用MATLAB为下列两系统设计模糊控制器,使其稳态误差为零,超调量不大于1%,输出上升时间。
假定被控对象的传递函数分别为:(1)(2)16. 某个模糊逻辑控制器具有以下三条模糊控制规则:规则1:If X是A1和Y是B1,then Z是C1规则2:If X是A2和Y是B2,then Z是C2规则3:If X是A3和Y是B3,then Z是C3各输入和输出的隶属函数如下:设模糊变量X和Y的传感器的读数分别为x0和y0,并设x0=3,y0=6,X,Y和Z是离散论域,即x,y,z=1,2,…。
试求:(1) 利用推理中max-min复合规则,用Rp为模糊隐含,求合成控制动作。
(2) 求出最终输出隶属函数。
17. 对某种产品的质量进行抽查评估。
现随机选出5个产品x1,x2,x3,x4,x5进行检验,它们质量情况分别为:x1=80,x2=72,x3=65,x4=98,x5=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。
18. 设有下列两个模糊关系:试求出R1与R2的复合关系R1○R2。
19. 举例说明模糊控制系统的应用。
第七章神经控制系统1. 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域?2. 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
3. 考虑一个具有阶梯型阈值函数的神经网络,假设(1) 用一常数乘所有的权值和阈值;(2) 用一常数加于所有权值和阈值。
试说明网络性能是否会变化?4. 构造一个神经网络,用于计算含有2个输入的XOR函数。
指定所用神经网络单元的种类。
5. 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。
6. 试实现一个分层前馈神经网络的数据结构,为正向评价和反向传播提供所需信息。
应用这个数据结构,写出一个神经网络输出,以作为一个例子,并计算该网络适当的输出值。
7. 有哪些比较有名和重要的人工神经网络及其算法?试举例介绍。
8. 神经学习控制有哪几种类型?它们的结构为何?9. 神经自适应控制有哪几种类型?试述它们的工作原理。
10. 神经直接逆模控制和神经内模控制的主要区别是什么?11. 试述神经预测控制的工作原理和控制算法。
12. 多层神经控制和分级神经控制有何异同点?试比较之。