13本四班-人工智能复习提纲
人工智能复习大纲
8 •何为状态图和与或图?图搜索与问题求解有什么关系?状态图是描述寻找目标或路径问题的有向图,即描述一个实体基于事件反应的动态行为,显示了该实体如何根据当前所处的状态对不同的时间做出反应的。
与或图是一种系统地将问题分解为互相独立的小问题,然后分而解决的方法。
与或图中有两种代表性的节点:“与节点”和“或节点”,“与节点”指所有的后续节点都有解时它才有解;“或节点”指各个后续节点均完全独立,只要其中有一个有解它就有解。
关系:问题求解就是在一个图中寻找一个从初始节点到目标节点的路径问题,图搜索模拟的实际是人脑分析问题,解决问题的过程,它基于领域知识的问题求解过程。
11.什么是与或树?什么是可解节点?什么是解树?答: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。
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。
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14.请阐述状态空间的一般搜索过程。
OPEN表与CLOSE表的作用是什么?答:先把问题的初始状态作为当前扩展节点对其进行扩展,生成一组子节点,然后检查问题的目标状态是否出现在这些子节点中。
若出现,则搜索成功,找到了问题的解;若没出现,贝y再按照某种搜索策略从已生成的子节点中选择一个节点作为当前扩展节点。
重复上述过程,直到目标状态出现在子节点中或者没有可供操作的节点为止。
所谓对一个节点进行“扩展”是指对该节点用某个可用操作进行作用,生成该节点的一组子节点OPEN表用于存放刚生成的节点,对于不同的搜索策略,节点在OPEN表中的排序是不同的。
CLOSED表用于存放将要扩展或者已扩展的节点。
15.广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点?答:广度优先搜索就是始终先在同一级节点中考查,只有当同一级节点考查完之后,才考查下一级节点。
《人工智能原理》复习大纲
《人工智能原理》复习大纲《人工智能原理》复习大纲一、课程简介学生通过人工智能原理课程的学习,要了解人工智能的发展概况、人工智能与人类智能之间的联系、人工智能的应用领域、神经计算、模糊逻辑与模糊计算、遗传算法、专家系统等基本概念,掌握知识表示方式和推理、搜索推理、消解原理等人工智能原理的基本理论、方法及其应用技术,注重培养综合运用人工智能原理的知识解决问题的能力。
二、课程重点章节介绍本课程共分6章,其中第1.1,1.4,2.1~2.5,3.2,3.4~3.6,4.2,4.3,5.1章为重点章节。
三、本课程重点和难点内容简介第1章人工智能的定义(机器、学科、能力),人工智能三种主要学派及其主要观点,人工智能的应用领域第2章五种主要知识表示方法的应用(状态空间表示法、问题规约法、一阶谓词逻辑、语义网络和框架表示方法),置换与合一第3章图搜索的一般过程,广度优先搜索与有界深度优先搜索,谓词公式化子句集,消解反演,规则正向演绎、逆向演绎推理,不确定推理中证据和结论不确定性的计算。
第4章人工神经元的结构模型,神经元的几种互连形态及其特点,神经网络的推理过程,模糊集合、模糊逻辑、模糊关系合成第5章遗传算法的基本机理第6章专家系统的定义及其特征,专家系统的分类,Prolog的使用难点:置换与合一、五种知识表示方式的应用、消解反演、规则正、逆向演绎推理、模糊运算、遗传算法的基本机理。
通过学习和实践,学生要能够对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有一定掌握,初步掌握Prolog的编程方法。
各章具体要求详见《教学大纲》。
四、本课程内容疏理及应用领域、应用方法讲解第1章1.从不同科学或学科出发对人工智能进行了定义,着重掌握下面三种:定义1 智能机器能够在各类环境中自主地或交互地执行各种拟人任务(anthropomorphic tasks)的机器。
定义2 人工智能(学科) 人工智能(学科)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。
人工智能 考试复习提纲
第一章绪论●人工智能的诞生:1965年夏季,在达特茅斯大学●人工智能的学派:符号主义,联结主义,行为主义第二章知识表示方法●知识的特性:1.相对正确性;2.不确定性;3.可表示性;4.可利用性●★用谓词公式表示知识的步骤:1.定义谓词及个体,确定每个谓词及个体的确切含义。
2.根据所要表达的事物或概念,为每个谓词中的变元赋以特定的值。
3.根据所要表达的知识的语义,用适当的联接符号将各个谓词联接起来,形成谓词公式。
●★★机器人搬弄积木块问题表示P19●★一阶谓词逻辑表示法的特点:1.自然性;2.适宜于精确性知识的表示;3.易实现;4.与谓词逻辑表示法相对应的推理方法。
●产生式系统的组成:1.规则库;2.综合数据库;3.推理机●★产生式系统的推理方式:1.正向推理:①规则库中的规则与综合数据库中的事实进行匹配,得到匹配的规则集合;②使用冲突解决算法,从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则;③执行启动规则的后件。
将该启用规则的后件送入综合数据库或对综合数据库进行必要的修改。
重复这个过程直至达到目标。
2.反向推理:①规则库中的规划后件与目标事实进行匹配,得到匹配的规则集合;②使用冲突解决算法,从匹配规则集合中选择一条规则作为启用规则;③将启用规则的前件作为子目标。
重复这个过程直至各子目标均为已知事实,则反向推理的过程成功结束。
●★★语义网络表示知识举例:P36 例2.5、2.6、2.7;P71 作业18●框架的定义及组成:一个框架由若干个“槽”组成,每个“槽”又可划分为若干个“侧面”。
一个槽用于描述所论及对象的某一方面的属性,一个侧面用于描述相应属性的一个方面。
框架名<槽名><侧面><值>●脚本表示法:美国耶鲁大学的R.C.Schank及其同事们根据概念从属理论提出了一种知识表示方法——脚本表示法。
●问题状态空间的构成:1.状态;(2).算符;3.状态空间。
●★用状态空间表示问题的步骤1.定义状态的描述形式;2.用所定义的状态描述形式把问题的所有可能的状态都表示出来,并确定出问题的初始状态集合描述和目标状态集合描述;3.定义一组算符。
人工智能导论复习资料
人工智能导论复习资料一、什么是人工智能人工智能,简单来说,就是让机器像人一样思考和行动。
它不是一种单一的技术,而是一个涵盖了多种学科和技术的领域,包括计算机科学、数学、统计学、心理学、语言学等等。
想象一下,你有一个智能助手,它能理解你的需求,回答你的问题,甚至帮你完成一些复杂的任务,比如规划旅行、管理财务。
这就是人工智能在日常生活中的一种应用。
人工智能的目标是创建能够执行需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。
这些任务包括学习、推理、解决问题、理解语言、识别图像和声音等等。
二、人工智能的发展历程人工智能的发展并非一蹴而就,它经历了几个重要的阶段。
在早期,科学家们就开始思考机器能否像人类一样思考。
20 世纪50 年代,人工智能的概念被正式提出,当时的研究主要集中在基于规则的系统和符号推理上。
然而,由于计算能力的限制和对智能本质理解的不足,人工智能在20 世纪 70 年代遭遇了第一次寒冬。
到了 20 世纪 80 年代,随着专家系统的出现,人工智能迎来了一次小的复兴。
专家系统是一种基于知识库和推理规则的系统,可以解决特定领域的问题。
但随着问题的复杂度增加,专家系统的局限性也逐渐显现。
近年来,由于大数据的出现、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的突破,人工智能再次取得了巨大的进展。
图像识别、语音识别、自然语言处理等领域都取得了令人瞩目的成果。
三、人工智能的核心技术(一)机器学习机器学习是人工智能的核心领域之一。
它让计算机通过数据自动学习模式和规律。
机器学习有监督学习、无监督学习和强化学习等多种方法。
监督学习是最常见的一种,比如通过大量已标记的图片(比如猫和狗的图片)来训练计算机识别新的猫和狗的图片。
无监督学习则是让计算机在没有标记的数据中自己发现模式,例如将相似的客户分组。
强化学习是通过奖励和惩罚机制来训练智能体做出最优决策,比如让机器人学会走路。
(二)深度学习深度学习是机器学习的一个分支,它使用多层神经网络来学习数据的表示。
《人工智能》复习大纲
《人工智能应用技术》复习大纲一、人工智能概述略二、谓词公式与逻辑推理定义2・1 ^(Proposition),即具有真(T)假(F)意义的陈述性语句。
定义2. 2所谓个体,是指可以独立存在的某个事物。
定义2. 3谓词:由定义的谓词名、变元,共同构成了具有陈述性表达的形式化语句,称为谓词。
一个谓词可以有n (其中n=0,1, 2,……)个变元,并称之为n元谓词。
定义2. 3谓词中包含个体或变元的数目,称为谓词的元或谓词的目。
定义2. 4谓词表达形式中所包容相叠加的含义层次数数目,称为谓词的阶。
例2-2比较下列谓词或谓词形式的命题:©LIKE (John, mary); ©ROBOT (John);©ROBOT (mary) ;®ADDQ (x, y, z)。
试解释具体含义,并指出它们各是几元谓词。
解:上述谓词①②③意即“机器人约翰喜欢玛丽”;②和③都只有一个个体,称为一元谓词; 相应①则称为二元谓词;④表示为表达式“x+y二z” ,其中包含有3个变元,故称为三元谓词。
依此类推,可推出关于n元谓词的概念。
例2-3为了说明谓词的阶,我们来比较下列谓词形式的命题:①LIFELESS (outers tars);外星球没有智能生命。
②INCORRECT(1辻心ss (outer-stars)说“外星球没有智能生命”是不确切的。
解:在上述谓词形式的命题中,谓词①只有一层含义,称为一阶谓词;谓词②在前一层含义基础上,乂增加了一层新意,共有二层含义。
故把谓词②称为二阶谓词。
依此类推,可推出关于n阶谓词的概念。
注意:在谓词逻辑演算中,最重要的有三大类:即:命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算。
命题逻辑表示比较简单,只能表达具体固定的情况,命题是谓词逻辑特殊事例的生动描述,谓词逻辑可以灵活表现多种或变化的情况;谓词表达是命题逻辑的抽象与推广。
总的看来,命题和谓词的知识表示形式可以相互转换,而谓词比命题有更强的表达能力。
人工智能与应用 复习总纲
人工智能与应用复习总纲:第一节:人工智能在智能汽车领域的发展概述重要知识点回顾:1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生,在许多事故中人类的反应速度是来不及反应的,但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而发展的智能汽车就能在短时间内做出反应。
因此各发达国家早在20世纪70年代就开始了智能汽车的研究。
2.国内外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代,美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开始着手无人驾驶汽车的研制开发,并取得了阶段性成果。
1992年,国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开始研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代,美欧等发达国家开始进行无人驾驶汽车的研究,大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术}计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节:国内外智能汽车应用与分析重要知识点回顾:1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的发展机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别区别在于:车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用,并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统则会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界线,使车辆能够沿着道路边界线行驶,当车辆偏离边界线的时候,系统将发出警报,或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者,并轻微干预方向盘,使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA) 的主要组成部分@自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度,自动泊车分为那三种当前汽车主要配备的是哪一种半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
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。
人工智能原理及应用复习提纲
人工智能原理及应用复习提纲第一章1.什么是人工智能?答:人工智能从学科角度说是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。
2.人工智能的产生和发展过程有哪些?答:①孕育期(1956年以前)②形成期(1956年~1970年)③知识应用期(1971年~80年代末)④综合集成期3.人工智能的研究和应用领域答:机器学习;自然语言理解;专家系统;模式识别;计算机视觉;机器人学;博弈;自动定理证明;自动程序设计;智能控制;智能决策支持系统;人工神经网络;知识发现和数据挖掘;分布式人工智能第二章1.什么是知识表示?答:知识表示:就是对知识的一种描述,即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。
2.常用的知识表示方法有哪些?答:目前使用较多的有:一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。
3.产生式系统的基本结构答:综合数据库;规则库;控制系统4. 什么是产生式系统?答:用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。
第三章1.什么是推理?答:所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程2.推理的控制策略包括哪些内容?分别解决什么问题?答:推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。
搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。
3.推理的方向有哪些?答:推理分为正向、逆向及混合推理。
4.冲突消解策略有几种?答:特殊知识优先;新鲜知识优先;差异性大的知识优先;领域特点优先;上下文关系优先;前提条件少者优先第四章1.什么是不确定性推理答:不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推理出具有一定程度的不确定性,但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。
2.C-F模型(大题)在C-F模型中,知识是用产生式规则表示的,其一般形式为:IF E THEN H (CF(H,E))例4.2 设有如下一组知识:r1: IF E1 THEN H (0.9)r2: IF E2 THEN H (0.6)r3: IF E3 THEN H (-0.5)r4: IF E4 AND (E5 OR E6 ) THEN E1 (0.8)已知:CF(E2)=0.8, CF(E3)=0.6, CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6, CF(E6)=0.8 求:CF(H)=?解:由r4得到:CF(E1)=0.8xmax{0,CF(E4 AND (E5 OR E6 ))}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),CF(E5 OR E6 )}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{CF(E5),CF(E6)}}}= 0.8xmax{0,min{CF(E4),max{0.6,0.8}}}= 0.8xmax{0,min{0.5,0.8}}= 0.8xmax{0,0.5}= 0.4由r1得到:CF1(H) = CF(H,E1) x max{0, CF(E1)}=0.9x max{0,0.4}=0.36由r2得到:CF2(H) = CF(H,E2) x max{0, CF(E2)}=0.6x max{0,0.8}=0.48由r3得到:CF3(H) = CF(H,E3) x max{0, CF(E3)}= -0.5x max{0,0.6}= -0.3根据结论非精确性的合成算法得到:CF1,2(H)=CF1(H) + CF2(H) - CF1(H) x CF2(H)=0.36+0.48-0.36x0.48=0.84-0.17=0.67= 0.53CF(H)=0.53第五章1.什么是搜索?答:根据问题的实际情况,不断寻找可利用知识,从而构造一条代价最小的推理路线,使问题得以解决的过程称为搜索。
《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。
人工智能复习资料(手工整理版)
第一章1.人工智能的定义(能力)?人工智能的研究目标?人工智能(学科)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。
近期目标:实现机器智能——理论和技术基础远期目标:制造智能机器——发展方向2.人工智能的起源与发展过程;典型人物、事件(1)古希腊,亚里士多德,形式逻辑的基本规律(2)英国,培根,归纳法(3)德国,莱布尼茨,数理逻辑(4)英国,布尔,布尔代数(5)奥地利,哥德尔,一阶谓词完备性(6)英国,图灵,图灵机(7)美国,Mauchly,ENIAC(8)美国,McCulloch,神经网络模型(9)美国,香农,信息论1956年,麦卡锡,人工智能之父,50年代开始符号处理,70年代理论走向实践,Nilson A*算法,1977年,专家系统广泛应用,80年代达到顶峰,90年代趋向小型化、并行化、网络化、智能化。
3.人工智能的主要学派及观点符号主义,认为人工智能源于数理逻辑。
联结主义,认为人工智能源于仿生学。
行为主义,认为人工智能源于控制论。
4.人工智能所研究的范围与应用领域智能感知:模式识别、自然语言理解智能推理:问题求解、逻辑推理与定理证明、专家系统、自动程序设计智能学习:机器学习、神经网络、计算智能与进化计算智能行动:机器人学、智能控制、智能检索、智能调度与指挥、分布式人工智能与Agent、数据挖掘与知识发现、人工生命、机器视觉5.人工智能的基本技术推理技术、搜索技术、知识表示与知识库技术、归纳技术、联想技术第二章1.概念:知识及形式化描述、同构变换、同态变换把有关信息关联在一起所形成的信息结构称为知识。
同构变换可使问题更明确,便于求解,同构问题的解答等价于原始问题的解答。
同态变换可使问题更加简化,易于求解。
原始问题有解,则同态问题有解,同态问题无解,则原始问题无解,它们之间是蕴含关系。
2.知识、信息和数据的区别数据是记录信息的符号,是信息的载体和表示;信息是对数据的解释,是数据在不同场合下的具体含义;只有将有关的信息关联到一起才能使用,才称之为知识。
人工智能与应用 复习总纲
人工智能与应用复习总纲:第一节:人工智能在智能汽车领域的开展概述重要知识点回忆:1.出于怎么样的目的促使人们从事智能汽车的研究?车辆性能的提高尤其是智能汽车的研发能有效的降低交通事故的发生,在许多事故中人类的反响速度是来不及反响的,但基于计算机技术、微电子技术及智能自动化技术而开展的智能汽车就能在短时间做出反响。
因此各兴旺国家早在20世纪70年代就开场了智能汽车的研究。
2.国外智能汽车研究的重要事件。
从20世纪70年代,美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究。
我国从20世纪80年代开场着手无人驾驶汽车的研制开发,并取得了阶段性成果。
1992年,国防科技大学研制成功了中国第一辆真正意义上的无人驾驶汽车。
谷歌为自最先开场研究无人驾驶的企业。
3.早期自动驾驶汽车的应用环境。
从20世纪70年代,美欧等兴旺国家开场进展无人驾驶汽车的研究,大致应用军事用途环境和城市高速公路环境。
4.智能汽车上涉及到哪些领域的技术?计算机技术、微电子技术及智能自动化技术等。
第二节:国外智能汽车应用与分析重要知识点回忆:1.车道保持系统的主要依赖于哪项技术的开展?机器视觉2.车道偏离报警系统与车道保持系统的区别?区别在于:车道偏离报警系统只是在车道出现偏离的情况下起到警告的作用,并不会干预方向使车辆回到正确路线。
车道保持系统那么会实现上述功能。
3.车道保持系统工作方法简述。
车道保持系统依赖车前方的摄像头来识别道路边界限,使车辆能够沿着道路边界限行驶,当车辆偏离边界限的时候,系统将发出警报,或者通过震动方向盘等方式提醒驾驶者,并轻微干预方向盘,使汽车回归到正常路线。
4.自动泊车辅助系统(APA)的主要组成局部?自动泊车辅助系统主要由信息检测单元、电子控制单元和执行单元等组成。
5.自动泊车辅助系统工作流程。
激活系统>>车位检测>>路径规划>>路径跟踪6.根据自动泊车智能化程度,自动泊车分为那三种?当前汽车主要配备的是哪一种?半自动泊车、全自动泊车、全自动远程泊车当前汽车主要配备的是半自动泊车。
《人工智能》复习大纲
《人工智能应用技术》复习大纲一、人工智能概述略二、谓词公式与逻辑推理定义2.1 命题(Proposition),即具有真(T)假(F)意义的陈述性语句。
定义2.2 所谓个体,是指可以独立存在的某个事物。
定义2.3 谓词:由定义的谓词名、变元,共同构成了具有陈述性表达的形式化语句,称为谓词。
一个谓词可以有n(其中n=0,1,2, ……)个变元,并称之为n元谓词。
定义2.3 谓词中包含个体或变元的数目,称为谓词的元或谓词的目。
定义2.4 谓词表达形式中所包容相叠加的含义层次数数目,称为谓词的阶。
例2-2 比较下列谓词或谓词形式的命题:①LIKE(john,mary);②ROBOT(john);③ROBOT(mary);④ADDQ(x,y,z)。
试解释具体含义,并指出它们各是几元谓词。
解:上述谓词①②③意即“机器人约翰喜欢玛丽”;②和③都只有一个个体,称为一元谓词;相应①则称为二元谓词;④表示为表达式“x+y=z”,其中包含有3个变元,故称为三元谓词。
依此类推,可推出关于n元谓词的概念。
例2-3 为了说明谓词的阶,我们来比较下列谓词形式的命题:①LIFELESS(outer-stars);外星球没有智能生命。
②INCORRECT(lifeless(outer-stars));说“外星球没有智能生命”是不确切的。
解:在上述谓词形式的命题中,谓词①只有一层含义,称为一阶谓词;谓词②在前一层含义基础上,又增加了一层新意,共有二层含义。
故把谓词②称为二阶谓词。
依此类推,可推出关于n阶谓词的概念。
注意:在谓词逻辑演算中,最重要的有三大类:即:命题逻辑演算、一阶谓词逻辑演算和二阶谓词演算。
命题逻辑表示比较简单,只能表达具体固定的情况,命题是谓词逻辑特殊事例的生动描述,谓词逻辑可以灵活表现多种或变化的情况;谓词表达是命题逻辑的抽象与推广。
总的看来,命题和谓词的知识表示形式可以相互转换,而谓词比命题有更强的表达能力。
人工智能部分复习材料.doc
人工智能1、人工智能(学科2)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。
2、物理符号系统的六种基本功能符号输入、输出、存储、复制、符号结构、条件转移3、人工智能的各种认知观符号主义(Symbolicisni)基于物理符号系统假设和有限合理性原理连接主义(Connect ion ism)基于神经网络及其间的连接机制与学习算法行为主义(Actionism)基于控制论及感知一动作型控制系统4、应用领域的应用1)问题求解;2)逻辑推理与定理证明;3)自然语言理解;4)自动程序设计;5)专家系统;6)神经网络;7)机器学习;8)模式识别;9)智能检索。
5、知识表示方法包括:状态空间法(**)、问题归约法(*)、谓词逻辑法(**)、语义网络、框架、面向对象表示、剧本6、问题归约法中的内容可解节点与不可解节点可解节点:(1 )任何终止节点都是可解节点;(2)若某个非终叶节点含有或后继节点,则只有当其后继节点至少有一个可解时,此节点才可解。
(3)若某个非终叶节点含有与后继节点,则只有当其后继节点全部为可解节点时,此节点才是可解节点。
不可解节点:(1)没有后裔的非终叶节点是不可解节点;(2)若某个非终叶节点含有或后继节点,当其全部后裔节点都为不可解节点时,该节点为不可解节点。
(3)若某个非终叶节点含有与后继节点,只要其子节点中有一个为不可解节点,该节点是不可解节点。
问题归约的与/或图(树)表示时个或树与树与树把一个原问题分解为若干个子问题可用一个“与树”表示。
或树把一个原问题等价变换为若干个子问题可用一个“或树”表示。
7—^谓■词谡辑表示法是一种基于数理谡牌的$咿兼怀片足其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化,给出了一种城学W建方*:旧知识一一数学演绎一新知识8、置换:是形为{tl/xl,…,tn/xn}的一个有限集。
生活中的人工智能_复习提纲
M-P 神经元模型离实际智能模拟还很远,设计一个少于 1000 个神经元的蚂蚁神经系统, 已超出当时的技术条件。
反思: AI 指导思想:用计算机模拟人类思维的普遍规律; 模拟重心:建立通用万能的符号逻辑运算体系(GPS); 问题关键:忽视现实世界的复杂性和问题的多样性。 总结过去经验及教训,E.A.Feigenbaum(费根鲍姆)提出以知识为中心的人工智能,此 观点被大多数人接受。
80 年代,全面实现 AI; 2000 年,机器智能将超过人类。
现实情况: Samuel 的下棋程序在当了州冠军之后再也没有当上全国冠军; 自然语言的机器翻译方面文字阴差阳错。
著名的例子是: The spirit is willing,but the flesh is weak. (心有余而力不足) 翻译成俄语后,再翻回来则变成: The winห้องสมุดไป่ตู้ is good but the meat is spoiled. (酒是好的,肉变质了)
设计者本人,1962 年击败美国州冠军。这是机器模拟人类学习过程的一次极有意义的探 索
定理证明方面:1956 年 Newell、J.Shaw 和 Simon 编制逻辑理论程序 LT,证明《数 学原理》第二章中的 38 条定理。这是计算机模拟人高级思维活动的一个重大成果。
1957 年,Newell、J.Shaw 和 Simon 总结人们求解问题的思维规律,于 1960 年编制 了通用问题求解程序(General Problem Solver),不依赖于具体领域,能求解 11 种不 同类型问题。
其他:1969 年,成立国际人工智能联合会议 IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligent),它标志着 AI 这门新兴学科得到世界的肯定与公认。
人工智能技术导论复习大纲
⼈⼯智能技术导论复习⼤纲⼀、⼈⼯智能概述1、什么是⼈⼯智能?谈谈你对⼈⼯智能的认识。
“ArtificialIntelligence”,简称AI。
⽬前的“⼈⼯智能”⼀词是⼈造智能,指⽤计算机模拟或实现的智能,同时,⼈⼯智能⼜是⼀个学科名称。
研究⼈⼯智能也是当前信息化社会的迫切要求。
我们知道, ⼈类社会现在已经进⼊了信息化时代。
信息化的进⼀步发展, 就必须有智能技术的⽀持。
例如, 当前迅速发展着的互联⽹(Internet)、万维⽹(WWW)和⽹格(Grid)就强烈地需要智能技术的⽀持。
也就是说,⼈⼯智能技术在Internet、 WWW和Grid上将发挥重要作⽤。
智能化也是⾃动化发展的必然趋势。
⾃动化发展到⼀定⽔平, 再向前发展就必然是智能化。
事实上,智能化将是继机械化、⾃动化之后, ⼈类⽣产和⽣活中的⼜⼀个技术特征。
⼈⼯智能作为⼀门学科, 其研究⽬标就是制造智能机器和智能系统, 实现智能化社会。
随着⼈⼯智能的发展⼈类社会会更加智能化,更加美好!2、⼈⼯智能有哪些应⽤领域或课题?1)、难题求解2)、⾃动规划、调度与配置3)、机器定理证明4)、⾃动程序设计5)、机器翻译6)、智能控制7)、智能管理8)、智能决策9)、智能通讯10)、智能仿真11)、智能CAD(计算机辅助设计Computer Aided Design)12)、智能制造13)、智能CAI(计算机辅助教学Computer Aided Instruction)14) 、智能⼈机接⼝15) 、模式识别16)、数据挖掘与数据库中的知识发现17)、计算机辅助创新18)、计算机⽂艺创作19)、机器博弈20)、智能机器⼈⼆、逻辑程序设计语⾔PROLOGPROLOG是⼀种逻辑型智能程序设计语⾔,以horn⼦句逻辑为基础,因此⽤它编写的程序就是逻辑程序,即在PROLOG程序中⼀般不需告诉计算机“怎么做”,只需要告诉它“做什么”。
1.试编写⼀个描述亲属关系的PROLOG程序,然后再给出⼀些事实数据,建⽴⼀个⼩型演绎数据库。
13本四班-人工智能复习提纲.doc
复习提纲:第二章:1.一个表的表头和表尾的求法;2.Prolog程序的基本构成部分:给出几个部分,能够通过添加补充成一个完整的可运行的程序;3.Prolog程序的基本运行过程;4.Prolog程序的中关于循环控制的实现方法:读程序,写出程序结果.第三章:1.搜索算法中,OPEN表和CLOSE表的作用;2.掌握画出问题的状态空间搜索图(不断扩展节点的方法),并给出解路径.3.按和代价法及最大代价法求解树的代价.第五章:1.文字,互补文字;纯文字;2.子句,求一个命题逻辑公式的子句集,求一个谓词逻辑的子句集,求一个命题(有前提和结论)的子句集;3.求一个公式在一个替换下的例;求两个公式之间的所有差异集;求一个公式集的最一般合一.4.判断一个子句集是否不可满足;5.命题逻辑中的归结原理;谓词逻辑中的归结原理,有归结原理进行推理.6.Horn子句归结方法;7.课本后面所有的习题.第/、章:1.产生式系统的三个组成部分;2.推理机的正向推理基本过程;3.产生式系统常推理方法;4.产生式系统常用的产生式规则冲突消解策略.第七章:知识表示:1.常见事物之间8种关系的语义网络表示方法;2.用语义网络表示命题.(习题七:4, 5题)一、填空题1、文字P (X)与文字____________________ 互补。
2、产生式系统由产生式规则库、动态数据库和_________________ 三部分组成。
3、己知表:[[a,b], [c], [d,e]],则表头是:_____________ ,表尾是:______________4、设谓词公式:G= 3xVyVz (P(x, y, z) A -.Q(x, y, z)),则G 的子句集为:5、命题“不是毎个计算机系的都喜欢计算机程序设计语言”,用谓词公式表达为:2.试用Horn子句归结法,证明P(a, c)是子句集{(1), (2),(3), (4)}的逻辑结论.(1)P(x, z) <—Pi(x, y), P2(y, z)(2)Pi (u, v) <—Pu (u, v)(3)Pn(a, b) <—(4)P“b,c) e(5)<-P(a, c)3.计算机科学系要招聘一名教师,侖A, B, C三人前來应聘,经面试后,计算机系表示如下想法:①如果录用B,则一定录用C;②如果录用A而不录用B,则一定录用C;③三人中至少录用一人。
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复习提纲:
第二章:
1.一个表的表头和表尾的求法;
2.Prolog程序的基本构成部分:给出几个部分,能够通过添加补充成一个完整的可运行的程序;
3. Prolog程序的基本运行过程;
4. Prolog程序的中关于循环控制的实现方法: 读程序,写出程序结果.
第三章:
1.搜索算法中,OPEN表和CLOSE表的作用;
2.掌握画出问题的状态空间搜索图(不断扩展节点的方法),并给出解路径.
3.按和代价法及最大代价法求解树的代价.
第五章:
1.文字,互补文字;纯文字;
2.子句,求一个命题逻辑公式的子句集,求一个谓词逻辑的子句集,求一个命题(有前提和结论)的子句集;
3.求一个公式在一个替换下的例;求两个公式之间的所有差异集;求一个公式集的最一般合一.
4.判断一个子句集是否不可满足;
5.命题逻辑中的归结原理; 谓词逻辑中的归结原理,有归结原理进行推理.
6.Horn子句归结方法;
7.课本后面所有的习题.
第六章:
1.产生式系统的三个组成部分;
2.推理机的正向推理基本过程;
3.产生式系统常推理方法;
4.产生式系统常用的产生式规则冲突消解策略.
第七章:
知识表示: 1.常见事物之间8种关系的语义网络表示方法;
2.用语义网络表示命题.(习题七:4,5题)
一、填空题
1、文字P(X)与文字互补。
2、产生式系统由产生式规则库、动态数据库和三部分组成。
3、已知表:[[a,b],[c],[d,e]],则表头是:,表尾是:
4、设谓词公式:G= ∃x∀y∀z (P(x,y,z)∧⌝Q(x,y,z)),则G的子句集为:
5、命题“不是每个计算机系的学生都喜欢计算机程序设计语言”,用谓词公式表达为:
6、公式G=P(x,y,z),θ={a/x,b/y,f(c)/z}是一个替换,则G在θ下的例为:
7、设S={P(x,y,z), p(x,f(a),h(b))},则S的所有差异集为:
8、产生式系统由产生式规则库、推理机和三部分组成。
9、表[[a,b],[c],[d,e]]的表尾为:
10、谓词公式G=(P∨Q)∧(P→R)∧(Q→S)的子句集为:
11、在状态图搜索算法中,数据结构OPEN表的作用是:
12、子句集{p(x)∨ Q(x,y) ∨R(x), ⌝p(a) ∨Q(u,v), ⌝Q(b,z), ⌝P(w)}中,文字是一个纯文字。
13、有以下程序:
p(b).
p(a).
q(b).
r(X):-p(X),q(X),!.
则对于目标:r(Y). Y的解为:Y=
二、把以下命题用语义网络表达出来:
(1) 高老师7月给计算机系学生讲《计算机网络》课。
(2) 红队与蓝队进行足球比赛,最后以3:2的比分结束。
(3) 王老师6月给网络工程系学生讲《操作系统》课程。
(4) 下列语句请用一个语义网络表示:
(1)树和草都是植物;
(2)树和草都是有根有叶的;
(3)水草是草,且长在水中.
三、判断解答题(每小题6分,共12分)
1.判断下列谓词公式集是否为可合一,若可合一,则求出其最一般合一:
S={ P(f(x), f(b)), P(x,y) }
2.判断下列子句集是否是不可满足的,给出判断过程:
S= { P∨Q , ¬P∨Q, P∨¬Q,¬P∨¬Q }
四、证明题
1.用归结原理证明R是P,(P∧Q)→R,(S∨U)→Q,U的逻辑结果。
2.试用Horn子句归结法,证明P(a,c)是子句集{(1),(2),(3),(4)}的逻辑结论.
(1)P(x,z)←P1(x,y),P2(y,z)
(2)P1(u,v) ←P11(u,v)
(3)P11(a,b) ←
(4)P2(b,c) ←
(5) ←P(a,c)
3.计算机科学系要招聘一名教师,有A,B,C三人前来应聘,经面试后,计算机系表示如下想法:
①如果录用B,则一定录用C;
②如果录用A而不录用B,则一定录用C;
③三人中至少录用一人。
请分别利用以下方法证明:C一定被录用。
(1)利用归结原理证明;(9分)
(2)利用Horn子句归结法证明。
(9分)
4.假设张被盗,公安局派出5个人去调查。
案情分析时,侦察员A说:“赵与钱中至少有一个人作案”,侦察员B说:“钱与孙中至少有一个人作案”,侦察员C说:“孙与李中至少有一个人作案”,侦察员D 说:“赵与孙中至少有一个人与此案无关”,侦察员E说:“钱与李中至少有一个人与此案无关”。
如果这5个侦察员的话都是可信的,使用归结演绎推理求出谁是盗窃犯。
五、程序分析题(每小题6分,共12分)。
1、写出下面Prolog程序的输出结果:
predicates
city(integer,symbol)
print_city
clauses
city(1,"Guangzhou").
city(2,"Shanghai").
city(3,"Beijing").
city(4,"Nanjing").
print_city:-city(N,X),write(X), nl, N=3.
print_city.
goal
print_city.
程序输出结果为:
2、写出下面Prolog程序的输出结果:
predicates
city(integer,symbol)
print_city
clauses
city(1,"Guangzhou").
city(2,"Shanghai").
city(3,"Beijing").
city(4,"Nanjing").
print_city:-city(N,X),write(X), nl, fail.
print_city.
goal
print_city.
程序输出结果为:
3.给出以下目标、事实和规则,请补充成一个完整的可运行的Prolog语言程序:程序的目标是: friend(john,Y).
事实:likes(bell,sports).
likes(mary,music).
likes(mary,sports).
likes(jane,smith).
规则:friend(john,X):- likes(X,sports),likes(X,music).
friend(john,X):- likes(X,reading),likes(X,music).
4.写出下面Prolog程序的输出结果:
domains
num=integer
s=symbol
predicates
name(s,num)
result
clauses
name ("bell",1).
name ("jane",2).
name ("smith",3).
name ("mary",4).
result:- name (X,Num),write(X), nl, Num=3.
result.
goal
result.
程序输出结果为:
六、综合应用题
1.设有三个电源开关一字排开,电源开关的特点是,若第一次按下时它为“开”,则第二次按下时它就变成了“关”。
设三个电源开关初始状态为“关、开、关”,问连按三次后是否出现“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。
2.下图是5个城市的交通图,城市之间的连线旁边的数字是城市之间路程的费用。
要求从A城出发,经过其它各城市一次且仅一次,最后回到A城,请画出状态空间搜索图,并找出一条最优线路。
3.设有如图的与或树,请分别按和代价法及最大代价法求解树的代价。
t1
t2。