人工智能期末考试重点
人工智能期末考试重点

人工智能:Artificial Intelligence,简称AI,主要研究如何使用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能化机器模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器的智能行为。
传统划分①符号主义学派②联结主义学派③行为主义学派现代1.符号智能流派2.计算智能流派3.群体智能流派人工智能的基本技术:1知识表示技术2知识推理、计算和搜索技术3系统实现技术。
符号智能的表示是知识的表示,运算是基于知识表示的推理或符号操作,采用搜索方法进行问题求解,一般在问题空间上进行,计算智能的表示是对象表示,运算时给予对象的表示的操作或计算,采用搜索方法进行问题求解,一般是在解空间上进行。
人工智能的研究领域:定理证明、专家系统、模式识别、机器学习、计算智能、自然语言处理、组合调度问题。
应用领域:难题求解、自动定理证明、自动翻译、智能管理、智能通信、智能仿真等。
人工智能的主要研究途径与方法:1功能模拟。
符号推演2结构模拟。
神经计算3行为模拟。
控制进化人工智能的研究目标及其意义:1目标:远期目标是要制造智能机器,即探索智能的基本机理,最终制造出和人有相似或相近智力和行为能力的综合智能系统;近期目标是实现机器智能,即研究如何使用现有的计算机具备更高的智能,在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。
2意义:普遍的计算机智能低下,无法满足社会需求;研究AI是当前信息化社会的迫切需求;智能化是自动化发展的必然趋势;研究AI,对人类自身的智能的奥秘也提供有益的帮助。
人工智能的基本内容:1从人工智能的定义出发包括(感知与交流的模拟,记忆,联想,计算,思维的模拟,输出效率或行为模拟2从知识工程的角度出发包括(知识的获取,知识的处理以及知识的运用)人工智能诞生1956年夏,达特莫斯大学的研究会,麦卡锡提议正式采用了“AI”术语。
发展:推理期,知识期,学习期AI的现状与发展趋势:1多种途径齐头并进,多种方法协作互补2新思想、新技术不断涌现,新领域新方向不断开拓3理论研究更加深入,应用研究愈加广泛4研究队伍日益壮大,社会影响越来越大。
【2024版】人工智能导论复习

可编辑修改精选全文完整版《人工智能导论》期末复习一、题型:填空题、简答题、计算题、论述题二、复习重点:第一章:1.什么是人工智能?人工智能的三种观点分别是什么?2.实现人工智能的技术路线是哪四种?3.人工智能要研究的三个主要问题是什么?4.人工智能有哪些主要研究领域?第二章:1.什么是知识?何谓知识表示?2.用谓词逻辑表示法表示猴子摘香蕉问题。
3.产生式系统推理机的推理形式有哪三种?4.产生式系统一般由哪三个基本部分组成?5.用语义网络表示:“苹果树枝繁叶茂,上结了很多苹果,有大的,也有小的,有红的,也有绿的” 。
6.用与 / 或树方法表示三阶Hanoi 塔问题。
第三章:1.推理的含义是什么?2.应用归结原理求解下列问题:任何兄弟都有同一个父亲, John 和Peter 是兄弟,且 John 的父亲是 David ,问 Peter 的父亲是谁?第四章:1.可信度方法:例 4.1 ,例 4.22.主观 Bayes 方法:例 4.8 ,例 4.93.证据理论中描述证据和结论的不确定性采用哪两个函数度量?第五章:1.什么叫搜索?搜索的两层含义是什么?2.用全局最佳优先搜索方法求解以下八数码问题。
3.用代价树的深度优先搜索求解下面的推销员旅行问题。
第六章:1.什么是机器学习?机器学习研究的目标是什么?研究机器学习的意义何在?2.机器学习有哪些主要学习策略?3.机器学习系统的基本模型包含哪四个基本环节?4.实例学习的含义是什么?它包含哪两个空间模型?对规则空间进行搜索的方法有几种?第七章:1.什么是自然语言理解?自然语言理解过程有哪些层次?各层次的功能如何?2.对汉语语料库加工的方法是什么?汉语自动分词的方法有哪些?其难点何在?第八章:1.什么是专家系统?它有哪些基本特点?一般专家系统由哪些基本部分构成?2.知识获取的主要任务是什么?3.有哪几类专家系统开发工具?各有什么特点?第九章:1.解答 B-P 学习算法的流程图,并说明其优缺点。
人工智能期末复习材料

、选择填空。
1.智能:1956年智能作为个专业术语出现。
智能有以下点:AI(ArtificialIntelligence)1.智能具有感知能;2.智能具有记忆和思维能:记忆和思维是脑最重要的功能,记忆和思维需要同时具备,它们是由智能的根本原因;思维分为好种:逻辑思维,形象思维,以及顿悟思维;3.智能具有学习能,适应能及为能。
2.图灵1950年发表“计算机与智能”的论,章以“机器能思维吗?”开始,论述并提出了著名的“图灵测试”,以测试个计算机系统是否具有智能。
3.智能界主要由符号主义,为主义和连结主义等研究学派。
4.智能主要的研究领域(挑选5或6个认真看)1.专家系统2.模式识别3.机器学4.动定理证明5.博弈6.智能检索7.动程序设计 8.组合调度问题 9.软计算 10.分布式智能 11.数据挖掘5.智能研究的3个主要内容:知识的获取、知识的表和知识的运。
6.知识的描述:知识的某领域中所涉及的各有关的种符号表。
7.知识的特点:(1)相对正确性(2)不确定性(3)可表性(4)可利性8.知识的分类(1)事实性知识(2)过程性知识(3)为性知识(4)实例性知识(5)类性知识(6)元知识9.确定性和不确定性规则知识的产式表:确定性:P Q或者 if P then Q不确定性:P Q(可信度)或者 if P then Q(可信度)10.确定性和不确定性事实性知识的产式表:确定性事实性知识般使三元组(对象,属性,值)或(关系,对象1,对象2)不确定性事实性知识般使四元组(对象,属性,值,不确定度量值)或(关系,对象1,对象2,不确定度量值)11.产式系统通常由规则库、数据库、推理机这3个基本部分组成。
它们之间的关系可以表为12.规则库是专家系统的核。
数据库,称事实库。
13.产式系统推理机的推理式:正向推理,反向推理,双向推理和混合式推理。
个较常的槽名:(要会判断属于哪种槽)P46(1)ISA槽(2)AKO槽(3)Instance槽(4)Part-of槽15.语义络的基本语义联系(学会如何表各种关系,重点是类属关系)1.类属关系2.包含关系3.属性关系4.时间关系5.位置关系6.相近关系7.因果关系8.组成关系16类属关系:(1)AKO(A-Kind-of)表个事物是另个事物的种类型。
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。
人工智能期末复习概要

当MB(H,E)>0时,则为P(H/E)> P(H),那么有 MD(H,E)=0
如果P(H/E)= P(H),则MD(H,E)= MD(H,E)=0表 示,E与H无关
第四章 不确定性推理
不确定性的传递问题
– 单条知识
第四章 不确定性推理
可信度方法 组合证据不确定性表示
– 当多个证据以合取得方式构成一个组合证 据的时候,组合证据的可信度为这些单一 证据的可信度最小值;
– 当多个证据以析取得方式构成一个组合证 据的时候,组合证据的可信度为这些单一 证据的可信度最大值;
第四章 不确定性推理
– MB(H,E):信任增长度 – MD(H,E):不信任增长度 – MB(H,E)与MD(H,E)是互斥的 – 解释
学习目标
– 了解不确定性推理的含义、思路和讨论的 主要问题。
– 掌握可信度方法、主观Bayes方法和证据 理论不确定性推理方法
第四章 不确定性推理
计算问题
– 不确定性的传递问题 – 证据不确定性的合成问题 – 结论不确定性的合成问题
第四章 不确定性推理
可信度方法 知识不确定性的表示
– 在基于可信度的不确定性推理模型中,知 识是以产生式规则来表示的,而只是的不 确定性则是以可信度CF(H,E)来表示的, 其一般的形式为:
第一章 绪论
课程研究的主要内容
– 知识表示 – 推理方式
确定性推理(主要归结原理) 不确定性推理
– 搜索技术研究
普通图搜索 超图搜索(与或图搜索)
第一章 绪论
需要解决的问题:
– 万能的人工智能的知识体系结构从根本上 就不可能有,最根本的原因是缺乏知识。 人是根据知识行事的,而不是根据抽象原 则上进行推理。
人工智能重点总结正式版pdf

人工智能重点总结(正式版).pdf 人工智能重点总结一、人工智能概述人工智能(ArtificialIntelligence,AI)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。
人工智能是计算机科学的一个分支,旨在生产出一种能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。
人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等。
二、人工智能发展历程人工智能的发展经历了多个阶段。
最初,人工智能的概念和理论开始萌芽,并在20世纪50年代达成了初步的共识。
从20世纪60年代开始,人工智能进入了第一个繁荣期,但这个阶段的人工智能技术还比较初级。
在20世纪70年代,人工智能遭遇了瓶颈期,因为当时的计算机技术和算法无法满足人工智能的发展需求。
直到20世纪80年代,随着计算机技术的进步和神经网络的提出,人工智能再次迎来了发展高峰。
进入21世纪,随着大数据和云计算技术的发展,人工智能得到了更广泛的应用和发展。
三、人工智能的技术和应用人工智能的技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等。
机器学习是一种通过让机器从数据中学习规律和模式,从而完成特定任务的方法。
深度学习是机器学习的一种,通过构建深度神经网络来实现。
自然语言处理是一种将自然语言转化为计算机语言的方法,使得计算机能够理解和处理自然语言。
计算机视觉是一种通过图像和视频等视觉信息进行识别和分析的技术。
人工智能的应用非常广泛,包括机器人、智能家居、自动驾驶、医疗保健、金融等。
人工智能在机器人领域的应用可以实现自主行动和智能交互。
在智能家居领域,人工智能可以提高家居设备的智能化程度,提高生活质量和节约能源。
在自动驾驶领域,人工智能可以实现车辆的自主驾驶和安全驾驶。
在医疗保健领域,人工智能可以帮助医生进行疾病诊断和治疗计划的制定。
在金融领域,人工智能可以进行风险评估和投资策略的制定等。
四、人工智能的未来发展随着技术的不断进步和发展,人工智能的未来发展前景非常广阔。
AI考试重点

01、人工智能研究思想路线的思考?(10分)答:人工智能研究处于信息技术的前沿,它的研究,应用和发展在一定程度上决定着计算机技术的发展方向。
同时,信息技术的广泛应用也对人工智能技术的发展提出急切的需求,今天,人工智能的不少研究领域如机器学习,人工神经网络等都走在了信息技术的前沿,有许多研究成果已经进入人们生活、学习中,并对人类发展产生重要影响。
02、知识的特性:相对正确性,不确定性,可表示性 可利用性 可发展性5分)03、知识表示就是知识的符号化过程。
(2分)04、谓词:¬否定词,∧合取词,∨析取词,→蕴含词,↔等价词。
量词: 全称量词(所有,任意) 存在量词(存在有) 05、事实的定义:事实是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句。
事实的表示:确定性知识,非确定性知识。
语言变量的值或语言变量之间的关系可以是数字、词等。
06、产生式与条件语句的主要区别?(8分)答:前件结构不同:产生式的前件可以是一个复杂的的结构。
控制流程不同:产生式系统中满足前提条件的规则被激活后,不一定被立即执行, 能否执行将取决于冲突消解策略。
07、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。
08、产生式系统的推理方向:(正向、逆向、双向)推理产生式系统。
(6分)09、语义网络是一种用实体及其语义关系来表达知识的有向图。
(2分)10、什么是推理?按思维方式分AI 推理可以分为那三部分(6分)答:所谓推理就是按某种策略由已知判断推出另一判断的思维过程。
按思维方式分AI 推理可以分为(1)演绎推理:即一般到个别推理(2)归纳推理:个别到一般的推理(3)发现推理:一种不完全知识环境下的推理11、AI 推理包括:计算推理、逻辑推理和搜索三方面内容。
(6分)12、什么是知识匹配?(6分)答:所谓知识匹配是指对两个知识模式的比较与耦合,即检查这两个知识模式是否完全一致或者近似一致。
13、鲁滨逊归结原理的基本思想?(6分)答:检查子句集S 中是否包含空子句。
《人工智能》复习重点

《人工智能》复习重点填空题:数据挖掘(KDD):概念:也可以称为数据库中的知识发现,是从大量数据中提取出可信,新颖,有效,并能被人理解的的模式的高级处理过程数据挖掘的主要方法:分类,聚类,相关规则,回归,其他1.人工智能的表现形式:具有感知能力,具有记忆与思维能力,具有学习能力,具有行为能力2.人工智能涉及学科领域:人工智能是在计算机科学,控制论,信息论,神经心理学,哲学,语言学等学科研究的基础上发展起来的综合性很强的交叉学科3. 机器行为:计算机的表达能力,即说,写,画等能力4.人工智能的研究目标:用机器实现人类的部分智能(或者建立一个能模拟人类智能行为的系统)5. 机器感知能力包括:机器视觉,机器听觉6. 数据挖掘逻辑思维的特点包括⑴数据的特征✓大容量✓含噪音(不完全、不正确)✓异质数据(多种数据类型混合的数据源,来自互联网的数据是典型的例子)⑵系统的特征✓知识发现系统需要一个前处理过程✓知识发现系统是一个自动/半自动过程✓知识发现系统要有很好的性能⑶知识(模式)的特征✓知识发现系统能够发现什么知识?✓现行的知识发现系统只能发现特定模式的知识7.图形识别:图形识别主要是研究各种图形(如文字、符号、图形、图像和照片等)的分类。
8. 机器视觉应用范围:获取图形,图像信息9. 自动程序设计包括:程序综合,程序正确性验证10.K-means算法⑴该算法的最大优势在于简洁和快速。
算法的关键在于初始中心的选择和距离公式。
最常用是欧式距离:⑵算法步骤:①适当选择c个类的初始中心;②在第k次迭代中,对任意一个样本,求其到c个中心的距离,将该样本归到距离最短的中心所在的类;③利用均值等方法更新该类的中心值;④对于所有的c个聚类中心,如果利用(2)(3)的迭代法更新后,值保持不变,则迭代结束,否则继续迭代。
⑶Kmeans方法的局限性Kmeans在数据有着不同特征时存在问题:①各类数据点数目差距太大②不同密度③非球型分布④其他元素(存在离群点,…… )11. 系统聚类法(谱系聚类法)谱系聚类法是根据植物分类学的思想对研究对象进行分类的方法.在植物分类学中,分类的单位是门、纲、目、科、属、种,其中种是分类的基本单位.分类单位越小,它所包含的植物就越少,植物间的共同特征就越多,利用这种分类思想,谱系聚类法首先视各样品自成一类。
人工智能期末复习

人工智能原理期末考试复习1. 什么是人工智能?发展经历了几个阶段?人工智能指的是能够感知或推断信息,并将其作为知识而拥有,以应用于环境或语境中适合的行为;机器的智能称为人工智能,通常在运用程序、间或适当硬件的计算机系统中得以实现.2. 人工智能研究的内容有哪些?机器学习、知识表示方法、搜索求解策略、进化算法及其应用、确定性及不确定性推理方法、群体智能算法及其应用。
3. 人工智能有哪些研究领域?安全防范、医疗诊断、语音识别、工业制造、计算机游戏、机器翻译。
4. 什么是知识?有哪些特性?有几种分类方法?知识是人们在长期的生活及社会实践中、在科学研究及实验中积累起来的对客观世界的认识与经验。
相对正确性、不确定性、可表示性与可利用性。
分类方法:(1)按知识的作用范围分为∶常识性知识和领域性知识﹔(2)按知识的作用及表示分为∶事实性知识、规则性知识、控制性知识和元知识;(3 )按知识的确定性分为:确定知识和不确定知识;(4) 按人类思维及认识方法分为:逻辑性知识和形象性知识。
5. 什么是知识表示、命题、谓词,一阶谓词逻辑、产生式、框架、语义网络?知识表示就是将人类知识形式化或者模型化;命题是一个非真即假的陈述句;谓词的一般形式: ),...,,(21n x x x P );n x x x ,...,,21是个体,某个独立存在的事物或者某个抽象的概念, P 是谓词名,用来刻画个体的性质、状态或个体间的关系。
一阶谓词逻辑表示:谓词不但可表示一些简单的事实,而且可以表示带有变量的“知识”,有时称为“事实的函数”。
进而可用谓词演算中的逻辑联接词“与()”、“或(v)"、“非(┐)”和“蕴含(→)”等来组合已有知识,从而表示出更复杂的知识。
产生式通常用于表示事实、规则以及它们的不确定性度量,适合于表示事实性知识和规则性知识。
框架是一种描述所论对象(一个事物、事件或概念)属性的数据结构。
语义网络:从图论的观点看,它其实就是“一个带标识的有向图”,由结点和弧(也称“边”)所组成。
人工智能期末复习重点

人工智能复习重点1绪论1.1人工智能-理论基础。
从理论基础上讲,它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果。
1.2 什么是人工智能?从思维基础上讲,它是人们长期以来探索研制能够进行计算、推理和其它思维活动的智能机器的必然结果;• 从理论基础上讲,它是信息论、控制论、系统工程论、计算机科学、心理学、神经学、认知科学、数学和哲学等多学科相互渗透的结果;• 从物质和技术基础上讲,它是电子计算机和电子技术得到广泛应用的结果。
1.3 人工智能的研究途径和方法1.利用搜索采用尝试-检验(try-and-test)的方法,对问题进行试探性的求解,直到成功。
这就是AI问题求解的基本策略中的生成-测试法。
2.利用知识知识有几大难以处理的属性:①非常庞大②难于精确表达③经常变化所以,对于知识的处理必须做到:①抓住一般性,以免浪费大量时间,空间;②要能够被提供和接受知识的人所理解;③易于修改;④能够通过搜索技术来减少知识的巨大容量。
3.利用抽象抽象用以区分重要与非重要的特征,借助于抽象可将处理问题中的重要特征和变式与大量非重要特征和变式区分开来,使对知识的处理变得更有效、更灵活。
4.利用推理目前,AI 工作者以研究出各种逻辑推理、概率推理、定性推理、模糊推理、非单调推理和次协调推理等各种推理技术和各种控制策略,它为人工智能的应用开辟了广阔的应用前景。
5.遵循有限合理性原则西蒙在20世纪50年代在研究人的决策制定中总结出一条关于智能行为的基本原则,因此而获得诺贝尔奖。
爆炸性的搜索量,仍要做好决策,而不是放弃,这时,人将在一定的约束条件下作机遇性的搜索,以制定尽可能好的决策。
这样的决策的制定具有一定的机遇性,往往不是最优的。
1.4 人工智能三大学派1. 符号主义认为人工智能源于数理逻辑。
2. 联结主义(Connetionism)认为人工智能源于仿生学,特别是人脑模型的研究,神经元与神经元之间的连接。
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。
人工智能知识点总复习(附答案)

知识点1.什么是人工智能?它的研究目标是什么?人工智能的研究目标远期目标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涉及到脑科学、认知科学、计算机科学、系统科学、控制论等多种学科,并依赖于它们的共同发展近期目标研究如何使现有的计算机更聪明,即使它能够运用知识去处理问题,能够模拟人类的智能行为。
相互关系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2.人工智能有哪几个主要学派?各自的特点是什么?人工智能研究的三大学派:随着人工神经网络的再度兴起和布鲁克(R.A.Brooks)的机器虫的出现,人工智能研究形成了符号主义、联结主义和行为主义三大学派。
符号主义学派是指基于符号运算的人工智能学派,他们认为知识可以用符号来表示,认知可以通过符号运算来实现。
例如,专家系统等。
联结主义学派是指神经网络学派,在神经网络方面,继鲁梅尔哈特研制出BP网络之后,人工神经网络研究掀起了第二次高潮。
之后,随着模糊逻辑和进化计算的逐步成熟,又形成了“计算智能”这个统一的学科范畴。
行为主义学派是指进化主义学派,在行为模拟方面,麻省理工学院的布鲁克教授1991年研制成功了能在未知的动态环境中漫游的有6条腿的机器虫。
智能科学技术学科研究的主要特征(1)由对人工智能的单一研究走向以自然智能、人工智能、集成智能为一体的协同研究;(2)由人工智能学科的独立研究走向重视与脑科学、认知科学、等学科的交叉研究;(3)由多个不同学派的独立研究走向多学派的综合研究;(4)由对个体、集中智能的研究走向对群体、分布智能的研究;(5)智能技术应用已渗透到人类社会的各个领域。
知识表示的类型按知识的不同存储方式:陈述性知识:知识用某种数据结构来表示;知识本身和使用知识的过程相分离。
过程性知识:知识和使用知识的过程结合在一起。
知识表示的基本方法非结构化方法:一阶谓词逻辑产生式规则结构化方法:语义网络框架知识表示的其它方法状态空间法和问题归约法。
人工智能考试复习重点.doc

1.人工智能研究途径有:(1)符号主义(Symbolicism)基于物理符号系统假设和有限合理性原理的人工智能学派。
(2)联结/连接主义(Connectionism)基于神经元及神经元之间的网络联结机制来模拟和实现人工智能。
(3)行为主义(Actionism)基于控制论和“感知——动作”型控制系统的人工智能学派P. S:知识和推理是人工智能的核心,学习是人工智能的关键。
命题是能表达判断并具有确定真值的陈述句。
人工智能的研究内容——机器思维,机器感知,决策与行为,其目的即实现人的智能!人工智能研究的基本内容是机器感知、机器思维、机器学习、机器行为、智能系统及智能计算机的构造技术。
2.人工智能的研究途径主要有以符号处理为核心的方法、以网络连接为主的连接机制方法及系统集成。
3.人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定理证明、自动程序设计、机器人学、的.弈、智能决策支持系统、人工神经网络等。
2.人工智能研究方法:采集,预处理,推理,机器学习和反馈。
3.知识的特性:相对正确性,知识来自于人们对客观世界运动规律的正确认识,是从感性认识上升成为理性认识的高级思维劳动过程的结品,故相应于一定的客观环境与条件下,知识无疑是正确的。
然而当客观环境与条件发生改变时,知识的正确性就要接受检验,必要时就要对原来的认识加以修正或补充,以至全部更新而取而代之。
不确定性,如前所述,知识由若干信息关联的结构组成。
但是,其中有的信息是精确的,有的信息却是不精确的。
这样,则由该信息结构形成的知识也有了确定或不确定的特征。
可表示性与可利用性,可发展性。
知识的可利用性使得计算机或智能机器能利用知识成为现实;而知识的机器可学习、E表示性使得人工智能不断得以进步与发展成为必然。
4.产生式的基本形式: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IfP Then QlElse SJ其中,P是前件,用于指出该产生式是否可用的条件。
AI考试重点

AI考试重点人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门涉及模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
在当前科技发展迅速的时代背景下,AI已经成为了各个领域的热门话题。
随着AI技术的不断进步,人们对于AI的考试也越来越关注。
本文将介绍AI考试的主要重点内容。
一、机器学习(Machine Learning)机器学习是AI领域中的核心内容之一。
它是让计算机通过学习并不断优化算法和模型,从而使其能够自主地从数据中获取规律和知识,并能够在新的数据上做出准确的预测和判断。
在AI考试中,机器学习的相关知识点是必考的重点。
1. 监督学习(Supervised Learning)监督学习是机器学习的一种常见方法。
它通过已有的标记好的训练数据,让计算机学习到输入和输出之间的映射关系,从而可以对新的未知数据进行预测。
在监督学习中,常见的算法包括线性回归、逻辑回归、决策树等。
2. 无监督学习(Unsupervised Learning)无监督学习是指在训练数据中没有给定标签或者类别的情况下,让计算机自主地发现其中的模式和规律。
常见的无监督学习算法包括聚类算法、关联规则挖掘等。
3. 强化学习(Reinforcement Learning)强化学习是一种通过给予奖励来引导计算机进行学习的方法。
在强化学习中,计算机通过与环境的交互来不断优化自己的策略,并根据奖励的反馈来调整行为。
常见的强化学习算法包括Q-learning、深度强化学习等。
二、深度学习(Deep Learning)深度学习是机器学习中的一个重要分支,它模拟了人脑神经网络的结构和工作原理,通过多层神经网络的训练和优化来实现对复杂问题的建模和解决。
在AI考试中,对于深度学习的掌握是必不可少的。
1. 人工神经网络(Artificial Neural Network,简称ANN)人工神经网络是深度学习中最为核心的概念之一。
它模拟了生物神经网络的结构和功能,由多个节点(神经元)和连接(神经突触)组成。
人工智能考试重点

一、名词解释(6*5分=30分)1.符号主义:起源于GPS,用于模拟人类问题求解过程的心理过程,逐渐形成为物理符号系统。
认为人类智能的基本单元是符号,认知过程就是符号操作过程,从而思维就是符号计算。
2.连接主义:属于非符号处理范畴。
认为人工智能可以通过仿生人类的大脑的结构来实现,它研究的内容就是神经网络。
3.行为主义:行为主义又称为进化主义或控制论学派,是基于控制论和“动作--感知”型控制系统的人工智能学派,属于非符号处理方法。
它不需要知识、不需要表示、不需要推理。
4.框架表示法:框架表示法是以框架理论为基础发展起来的一种结构化的知识表示,它适用于表达多种类型的的知识。
根据人头脑中形成的对于事物的抽象模型(框架),用“自顶向下”的方法先匹配一个现有的抽象模型(框架),再确定抽象模型(框架)中的细节。
5.盲目搜索:盲目搜索是指在问题的求解过程中,不运用启发性知识,只按照一般的逻辑法则或控制性知识,在预定的控制策略下进行搜索,在搜索过程中获得的中间信息不用来改进控制策略。
6.启发式搜索:在选择节点时能充分利用与问题有关的特征信息,估计出节点的重要性,就能在搜索时选择重要性高的节点,以利于求得最优解。
这个过程称为启发式搜索。
7.问题归约:问题归约是人求解问题常用的策略,其步骤如下:把复杂的问题变换为若干需要同时处理的较为简单的子问题后再加以分别求解;只有子问题全部解决时,问题才算解决;问题的解答由子问题的解答联合构成。
8.不确定性推理:指推理中所使用的前提条件、判断是不确定的或者是模糊的情况,因而推理所得出的结论与判断也是不精确的、不确定的或模糊的。
9.主观贝叶斯方法:PROSPECTOR专家系统中使用的不确定推理模型,是对Bayes公式修正后形成的一种不确定推理方法,为概率论在不确定推理中的应用提供了一条途径。
二、简答题(7*5分=35分)1.目前人工智能的主要研究领域(五个以上)机器学习、知识发现和数据挖掘、专家系统、模式识别、自然语言处理、智能决策支持系统、人工神经网络、自动定理证明、机器人学、分布式人工智能与智能体2.产生式系统的组成(哪三部分、基本功能)①规则库:用于描述某领域内知识的产生式集合,是某领域知识(规则)的存储器,其中的规则是以产生式形式表示的。
人工智能期末考试知识点(考点)总结

⼈⼯智能期末考试知识点(考点)总结1、智能所包含的能⼒(1)感知能⼒(2)记忆与思维能⼒(3)学习和⾃适应能⼒(4)⾏为能⼒2、⼈⼯智能分为五个阶段:(1)孕育期(2)形成期(3)知识应⽤期(4)从学派分⽴⾛向综合(5)智能科学技术学科的兴起3、⼈⼯智能研究的基本内容(1)与脑科学和认知科学的交叉研究(2)智能模拟的⽅法和技术研究4、⼈⼯智能研究中的不同学派(三⼤学派)(1)符号主义(2)联结主义(3)⾏为主义5、机器学习机器学习是机器获取知识的根本途径,同时也是机器具有智能的重要标志。
有⼈认为,⼀个计算机系统如果不具备学习功能,就不能称其为智能系统。
机器学习有多种不同的分类⽅法,如果按照对⼈类学习的模拟⽅式,机器学习可分为符号学习、联结学习、知识发现和数据挖掘等。
6、演绎推理与归纳推理的区别演绎推理与归纳推理是两种完全不同的推理。
演绎推理是在已知领域内的⼀般性知识的前提下,通过演绎求解⼀个具体问题或证明⼀个给定的结论。
这个结论实际上早已蕴涵在⼀般性知识的前提中,演绎推理只不过是将其揭⽰出来,因此它不能增殖新知识。
⽽在归纳推理中,所推出的结论是没有包含在前提内容中的。
这种由个别事物或现象推出⼀般性知识的过程,是增殖新知识的过程。
7、确定性知识确定性知识是指其真假可以明确给出的知识,其表⽰⽅法主要包含谓语逻辑表⽰法、产⽣式表⽰法、语义⽹络表⽰法、框架表⽰法等。
8、谓语逻辑表⽰⽅法P299、语义⽹络表⽰法P3410、框架表⽰法(鸟框架)P4111、产⽣式推理的基本结构产⽣式推理的基本结构如图所⽰,它包括综合数据库、规则库和控制系统三个重要组成部分。
12、谓语公式P6913、状态空间的盲⽬搜索根据状态空间采⽤的数据结构的不同,它可分为图搜索算法和树搜索算法。
树搜索算法包括⼀般树和代价树的盲⽬搜索算法。
⼀般树的盲⽬搜索主要包括⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法两种。
14、⼴度优先搜索算法和深度优先搜索算法的区别P7915、⼋数码难题P7916、代价树的⼴度优先搜索也称为分枝界限算法P8017、城市交通难题P8118、什么是估价函数⽤来估计节点重要性的函数称为估价函数。
人工智能相关知识点考试

人工智能相关知识点考试一、人工智能的基本概念。
1. 定义。
- 人工智能是研究、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。
它旨在让机器能够像人类一样进行感知、学习、推理、决策等智能行为。
2. 发展历程。
- 人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代。
- 达特茅斯会议被视为人工智能诞生的标志,当时的科学家们提出了人工智能的概念,并对其未来发展进行了讨论。
- 早期的人工智能发展经历了符号主义阶段,主要基于逻辑推理和知识表示,例如专家系统的构建。
- 后来随着计算能力的提升和数据量的增加,连接主义兴起,以神经网络为代表,尤其是深度学习的发展,推动了人工智能在图像识别、语音识别等众多领域取得巨大突破。
3. 人工智能的分类。
- 弱人工智能:专注于执行特定任务,如语音助手只能进行语音交互相关的任务,而不具备真正意义上的通用智能。
- 强人工智能:具备与人类相当的智能水平,能够像人类一样思考、学习、解决各种复杂问题,目前还尚未完全实现。
- 超人工智能:在智能水平上远远超过人类,这是一种理论上的未来发展阶段。
二、人工智能的主要技术。
1. 机器学习。
- 定义:机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
- 分类:- 监督学习:- 概念:使用标记数据进行学习,训练数据集中包含输入特征和对应的输出标签。
例如在图像分类任务中,输入是图像,输出是图像所属的类别(如猫、狗等)。
- 常见算法:线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树等。
- 非监督学习:- 概念:使用未标记数据进行学习,旨在发现数据中的结构、模式或规律。
例如聚类分析,将数据点划分为不同的簇,使得同一簇内的数据点具有相似性,不同簇的数据点具有较大差异。
- 常见算法:K - 均值聚类、层次聚类等。
人工智能期末复习资料

一、智能化智能体1.什么是智能体?什么是理性智能体?智能体的特性有哪些?智能体的分类有哪些?智能体定义:通过传感器感知所处环境并通过执行器对该环境产生作用的计算机程序及其控制的硬件。
理性智能体定义:给定感知序列(percept sequence)和内在知识(built—in knowledge),理性智能体能够选择使得性能度量的期望值(expected value)最大的行动。
智能体的特性:自主性(自主感知学习环境等先验知识)、反应性(Agent为实现自身目标做出的行为)、社会性(多Agent及外在环境之间的协作协商)、进化性(Agent自主学习,逐步适应环境变化)智能体的分类:简单反射型智能体:智能体寻找一条规则,其条件满足当前的状态(感知),然后执行该规则的行动。
基于模型的反射型智能体:智能体根据内部状态和当前感知更新当前状态的描述,选择符合当前状态的规则,然后执行对应规则的行动。
基于目标的智能体:为了达到目标选择合适的行动,可能会考虑一个很长的可能行动序列,比反射型智能体更灵活。
基于效用的智能体:决定最好的选择达到自身的满足。
学习型智能体:自主学习,不断适应环境与修正原来的先验知识.2.描述几种智能体类型实例的任务环境PFAS,并说明各任务环境的属性。
答题举例:练习:给出如下智能体的任务环境描述及其属性刻画。
o机器人足球运动员o因特网购书智能体o自主的火星漫游者o数学家的定理证明助手二、用搜索法对问题求解1。
简述有信息搜索(启发式搜索)与无信息搜索(盲目搜索、非启发式搜索)的区别。
非启发式搜索:按已经付出的代价决定下一步要搜索的节点。
具有较大的盲目性,产生较多的无用节点,搜索空间大,效率不高。
启发式搜索:要用到问题自身的某些信息,以指导搜索朝着最有希望的方向前进.由于这种搜索针对性较强,因而原则上只需搜索问题的部份状态空间,搜索效率较高。
2.如何评价一个算法的性能?(度量问题求解的性能)▪完备性:当问题有解时,算法是否能保证找到一个解;▪最优性:找到的解是最优解;▪时间复杂度:找到一个解需要花多长时间▪搜索中产生的节点数▪空间复杂度:在执行搜索过程中需要多少内存▪在内存中存储的最大节点数3。
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人工智能:Artificial Intelligence,简称AI,主要研究如何使用人工的方法和技术,使用各种自动化机器或智能化机器模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些机器的智能行为。
传统划分①符号主义学派②联结主义学派③行为主义学派现代1.符号智能流派2.计算智能流派3.群体智能流派人工智能的基本技术:1知识表示技术2知识推理、计算和搜索技术3系统实现技术。
符号智能的表示是知识的表示,运算是基于知识表示的推理或符号操作,采用搜索方法进行问题求解,一般在问题空间上进行,计算智能的表示是对象表示,运算时给予对象的表示的操作或计算,采用搜索方法进行问题求解,一般是在解空间上进行。
人工智能的研究领域:定理证明、专家系统、模式识别、机器学习、计算智能、自然语言处理、组合调度问题。
应用领域:难题求解、自动定理证明、自动翻译、智能管理、智能通信、智能仿真等。
人工智能的主要研究途径与方法:1功能模拟。
符号推演2结构模拟。
神经计算3行为模拟。
控制进化人工智能的研究目标及其意义:1目标:远期目标是要制造智能机器,即探索智能的基本机理,最终制造出和人有相似或相近智力和行为能力的综合智能系统;近期目标是实现机器智能,即研究如何使用现有的计算机具备更高的智能,在一定领域或在一定程度上去完成需要人的复杂脑力劳动才能完成的工作。
2意义:普遍的计算机智能低下,无法满足社会需求;研究AI是当前信息化社会的迫切需求;智能化是自动化发展的必然趋势;研究AI,对人类自身的智能的奥秘也提供有益的帮助。
人工智能的基本内容:1从人工智能的定义出发包括(感知与交流的模拟,记忆,联想,计算,思维的模拟,输出效率或行为模拟2从知识工程的角度出发包括(知识的获取,知识的处理以及知识的运用)人工智能诞生1956年夏,达特莫斯大学的研究会,麦卡锡提议正式采用了“AI”术语。
发展:推理期,知识期,学习期AI的现状与发展趋势:1多种途径齐头并进,多种方法协作互补2新思想、新技术不断涌现,新领域新方向不断开拓3理论研究更加深入,应用研究愈加广泛4研究队伍日益壮大,社会影响越来越大。
以上展现了AI繁荣景象和光明前景,虽有困难,问题和挑战,但前进和发展毕竟是大势所趋。
盲目搜索:无向导的搜索,也称穷举搜素。
在搜索中,没有任何背景知识作指导,不考虑任何与解有关的信息,随机地或按预先规定的顺序(如广度优先和深度优先)机械地生成树的节点,并判断是否为解,直到找到解或证明问题无解为止。
特点:搜索效率太低,所以在实际中往往是不可行的。
启发函数:通过函数计算来评价每种选择的价值大小,用以指导搜索过程。
启发式搜索:利用问题本身的“启发性信息”不断地改变或调整搜索的方向,使搜索朝着问题本身最希望的方向进行,加速问题的求解并找到最优解。
特点:重排OPEN表,选择最有希望的节点加以扩展。
盲目和启发搜索的的不同:对于较大或无限状态空间问题,盲目搜索效率太低,所以在实际当中往往是不可行的。
启发式搜索广泛地应用于实际问题求解中,如博弈、机器学习、数据挖掘、智能检索等。
启发式搜索—全局择优算法:也叫做最好优先搜索,在启发性知识导航下的广度优先搜索,在OPEN表中保留所有已生成而为考察的节点,对其中的每个节点x计算启发函数h(x),从全部节点中选出最优节点进行扩展,而不管这个结点出现的搜索树的什么地方。
局部择优:是启发性知识导航下的深度优先搜索,在OPEN 表中保留所有已生成为为考察的节点,对其中新生成的每个子节点x计算启发函数h(x),从全部子节点中选出最优节点进行扩展,其选择下一个要考察的结点的范围是刚刚生成的全部子节点。
在图搜索算法中,OPEN表,CLOSED表的作用各是什么OPEN表:专门登记已经生成但还没有考察的节点,即待考察节点。
算法执行时总是从OPEN表的首部取出节点。
CLOSED表:用来记录考察过的节点以及节点之间的关系,如每个节点指向父节点的编号(返回指针)。
广度优先搜索的特点:广度优先中OPEN表是一个队列,又称为宽度优先。
广度优先策略是完备的,即如果问题的解存在,则它一定可以找到解,并且找到的解还是最优解。
广度优先搜索策略与问题无关,具有通用性。
缺点搜索效率低深度优先搜索的特点:OPEN表为一个堆栈。
深度优先又称纵向搜索。
一般不能保证找到最优解。
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,即有界深度优先搜索。
最坏情况时,搜索空间等同于穷举。
广度优先搜索及深度优先搜索都是盲目搜索,其共同点是:1搜索从初始节点开始,先自上而下地进行搜索,寻找终止节点及端节点,然后再自下而上地进行可解性标记,一旦初始节点被标记为可解节点或不可解节点,搜索就不再继续进行;2搜索都是按确定路线进行的,当要选择一个节点进行扩展时,只是根据节点在与或树中所处的位置,而没有考虑要付出的代价,因而求得的解树不一定是代价最小的解树,即不一定是最优解树。
与或图表示的是问题空间,状态空间图是一个表述问题全部可能状态及相互关系的有向图。
图搜索模式的是人脑分析问题,解决问题的过程,它是基于领域知识的问题求解过程。
搜索方式为树式搜索和线性搜索。
遗传算法是一种什么样的算法?适合于解决哪一类的问题?遗传算法时人们从生物界按自然选择和有性繁殖、遗传变异的自然进化现象中得到启发,而设计出来的一种随机优化搜索算法。
遗传算法适合解决先验知识缺乏,希望寻找最优解,搜索空间不连续的这一类问题,如机器学习、规划、聚类、控制、调度等领域的问题。
适合解决先验知识缺乏,希望寻找最优解,搜索空间不连续的这一类问题,如机器学习、规划、聚类、控制、调度等领域的问题。
化子句集的过程:1消去蕴含词和等值词2使否定词仅作用于原子公式3适当改名使量词间不含同名指导变元4消去存在量词5消去全称量词6化公式为合取范式7适当改名使子句间无同名变元8消去合取词以子句为元素组成一个集合S。
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。
归结策略:1删除策略:在归结过程中可随时删除一下子句:含有纯文字;含有永真式;被子句集中别的子句类含的。
2支持集策略:每次归结时,两个亲本子句中至少要有一个是目标公式否定的子句或其后裔。
这里的目标公式否定的子句集即为支持集。
3线性归结策略:在归结过程中,除第一次归结可都用给定的子句集S中的子句外,其后的各次归结则至少要有一个亲本子句是上次归结的结果。
4输入归结策略:每次参与归结的两个亲本子句,必须至少有一个是初始子句集S 中的子句。
5单元归结策略:每次参加归结的两个亲本子句必须至少有一个是单元子句。
6祖先过滤策略:参加归结的两个子句,要么至少有一个是初始子句集中的子句;要么一个是另外一个的祖先。
(其中完备的策略有:删除、支持集、线性祖先过滤形策略;不完备的是输入归结、单元归结策略。
)归结策略的类型:1简化型策略2限制性策略3有序性策略按照拓扑结构分,神经网络可分为哪几类?各具有什么网络特征?四大类:分层前向网络、反馈前向网络、互连前向网络、广泛互连网络。
分层前向网络的结构特征是网络由若干层神经元组成,分为输入层、中间层和输出层,各层顺序连接;信息严格按照从输入层进,经过中间层,从输出层的方向流动。
反馈前向网络是一种分层前向网络,输出曾到输入层具有反馈连接。
互连前向网络的同层神经元之间有相互连接。
广泛互连指在网络中任意两个神经元之间都是可以或可能是可达的。
何为不确定性?不确定性有哪些类型?在我们所获得的、所处理的信息和知识中,往往含有不肯定、不准确、不完全甚至不一致的成分,这就是所谓的不确定性。
按性质来分,不确定性大致分为五种类型:随机性、模糊性、不完全性、不一致性和时变性。
为什么使用归结原理进行定理证明时要使用归结策略?把归结原理在机器上实现,就要把归结原理用算法表示,对于怎么样在已知子句集中选取两个子句进行归结,最简单的方法就是采用穷举法。
穷举法能够保证对于不可满足的子句一定可以归结出空子句,但穷举法最大的缺点就是效率太低,当参加子句集中子句数目过多时,所产生的中间子句将会呈现爆炸式增长,以致机器无法容纳,而采用相应的归结策略之后就会使中间子句的数目减少,从而提高了归结效率,所以在使用归结原理进行定理证明时要使用归结策略。
产生式系统的组成和功能:产生式规则库,推理机和动态数据库。
(2分)产生式规则库也称产生式规则集,由领域规则组成,在机器中以某种动态数据结构进行组织。
推理机也称控制执行机构,它是一个程序模块,负责产生式规则的前提条件测试或匹配,规则的调度和选取,规则体的解释和执行。
动态数据库是一个动态数据结构,用来存放初始事实数据、中间结果和最后结果等。
产生式系统的工作过程(推理过程):推理机不断运用规则库中的规则,作用于动态数据库,不断进行推理并不断检测目标条件是否满足的过程。
当推理到某一步,目标条件被满足,则推理成功,于是系统运行结束;或者再无规则可用,但目标条件仍未满足,则推理失败,当然系统也运行结束。
产生式系统的推理方式:可分为正向推理和反向推理。
正向推理是从初始事实数据触发,正向使用规则进行推理,朝目标方向前进,又称为前向推理、正向链、数据驱动的推理;反向推理是从目标出发,反向使用规则进行推理,朝初始事实或数据方向进行又称反向推理、反向链、目标驱动的推理。
对比图搜索,谈谈遗传算法的主要特点是什么?遗传算法的搜索在解空间上进行,不像图搜索在问题空间上进行;遗传算法的搜索随机地始于搜索空间的一个点集,图搜索固定地始于初始节点;遗传算法的搜索过程从空间一个点集到另一个点集,图搜索从空间的一个点到另一个点;遗传算法适应性强;擅长全局搜索,不受搜索空间的限制性假设约束。
不确定性知识的推理一般称为不确定性推理。
其与确定性推理相比,区别在于多了个信度计算过程:1不确定性推理中规则的前件要与证据事实匹配成功,必须达到一定的限度。
2不确定性推理中的一个规则的触发,不仅要求其前提能匹配成功,而且前提条件的总信度还必须达到阀值。
3不确定性推理中所推得的结论是否有效,也取决于其信度是否达到阀值。
4不确定性推理还要求一套关于信度的计算方法。
自然语言处理:用计算机来分析、处理自然语言,让计算机理解并能表达自然语言,实现人与计算机的自然语言交流。
自然语言的特点:新词不断出现,很难完全收入词典;表达非常灵活,很难完全形式化;充满歧义,很难完全消解;有各种语言创新,机器很难应付机器学习原理:1学习与经验有关2学习可以改善系统的性能3学习室一个有反馈信息处理与控制的过程。
机器学习的分类:1模拟人脑的机器学习2基于学习方法的分类3基于学习方式的分类4基于数据形式的分类5基于学习目标的分类按照学习方式分,机器学习可以分为哪几类?分别具有什么特征?答:有导师学习,无导师学习,强化学习模拟人脑的角度出发,机器学习有哪两种方法?描述其特点。