人工智能习题答案-第2章-知识表示方法

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人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法

人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法

人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法第二章知识表示方法2-1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?2-2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)--àd2(-1,0)--àd3(0,2)--àd4(0,-1)--àd5(2,0)--àd6(-1,-1)--àd7(2,0)--àd8(0,-1)--àd9(0,2)--àd10( -1,0)--àd11(1,1)2-3利用图2.3,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。

人工智能本科习题

人工智能本科习题
(a)初始布局(b)目标布局
图8.22机械手堆积木规划问题
8-8指出你的过程结构空间求得的图8.23问题的路径,并叙述如何把你在上题中所得结论推广至包括旋转情况。
图8.23一个寻找路径问题
第一章绪论
1-1.什么是人工智能?试从学科和能力两方面加以说明。
1-2.在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用?
1-3.为什么能够用机器(计算机)模仿人的智能?
1-4.现在人工智能有哪些学派?它们的认知观是什么?
1-5.你认为应从哪些层次对认知行为进行研究?
1-6.人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?
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。
第四章计算智能(1):神经计算模糊计算
4-1计算智能的含义是什么?它涉及哪些研究分支?
5-2试述遗传算法的基本原理,并说明遗传算法的求解步骤。
5-3如何利用遗传算法求解问题,试举例说明求解过程。
5-4用遗传算法求的最大值
5-5进化策略是如何描述的?
5-6简述进化编程的机理和基本过程,并以四状态机为例说明进化编程的表示。
5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何?有何区别?
5-8人工生命是否从1987年开始研究?为什么?
2-10试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。
第三章搜索推理技术
3-1什么是图搜索过程?其中,重排OPEN表意味着什么,重排的原则是什么?
3-2试举例比较各种搜索方法的效率。

人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法

人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法

人工智能习题及答案-第2章-知识表示方法第二章知识表示方法2-1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?2-2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)--àd2(-1,0)--àd3(0,2)--àd4(0,-1)--àd5(2,0)--àd6(-1,-1)--àd7(2,0)--àd8(0,-1)--àd9(0,2)--àd10(-1,0)--àd11(1,1)2-3利用图2.3,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 。

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。

人工智能习题参考答案

人工智能习题参考答案

• 神经网络主要通过指导式(有师)学习算法和非指导式(无师)学习 算法。此外,还存在第三种学习算法,即强化学习算法;可把它看做 有师学习的一种特例。 • (1)有师学习 • 有师学习算法能够根据期望的和实际的网络输出(对应于给定输入) 间的差来调整神经元间连接的强度或权。因此,有师学习需要有个老 师或导师来提供期望或目标输出信号。有师学习算法的例子包括 Delta规则、广义Delta规则或反向传播算法以及LVQ算法等。 • (2)无师学习 • 无师学习算法不需要知道期望输出。在训练过程中,只要向神经网络 提供输入模式,神经网络就能够自动地适应连接权,以便按相似特征 把输入模式分组聚集。无师学习算法的例子包括Kohonen算法和 Carpenter-Grossberg自适应谐振理论(ART)等。 • (3)强化学习 • 强化(增强)学习是有师学习的特例。它不需要老师给出目标输出。 强化学习算法采用一个“评论员”来评价与给定输入相对应的神经网 络输出的优度(质量因数)。强化学习算法的一个例子是遗传算法 (GA)。
• • • • • • • • • •
• 6-2专家系统由哪些部分构成?各部分的作用为何? • 答: •
• 5-7遗传算法、进化策略和进化编程的关系如何?有何区别? • 遗传算法是一种基于空间搜索的算法,它通过自然选择、遗传、变异 等操作以及达尔文适者生存的理论,模拟自然进化过程来寻找所求问 题的解答。 • 进化策略(Evolution Strategies,ES)是一类模仿自然进化原理以求 解参数优化问题的算法。 • 进化编程根据正确预测的符号数来度量适应值。通过变异,为父代群 体中的每个机器状态产生一个子代。父代和子代中最好的部分被选择 生存下来。 • 进化计算的三种算法即遗传算法、进化策略和进化编程都是模拟生物 界自然进化过程而建立的鲁棒性计算机算法。在统一框架下对三种算 法进行比较,可以发现它们有许多相似之处,同时也存在较大的差别。 • 进化策略和进化编程都把变异作为主要搜索算子,而在标准的遗传算 法中,变异只处于次要位置。交叉在遗传算法中起着重要作用,而在 进化编程中却被完全省去,在进化策略中与自适应结合使用,起了很 重要的作用。 • 标准遗传算法和进化编程都强调随机选择机制的重要性,而从进化策 略的角度看,选择(复制)是完全确定的。进化策略和进化编程确定 地把某些个体排除在被选择(复制)之外,而标准遗传算法一般都对 每个个体指定一个非零的选择概率。

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。

人工智能课程习题与部分解答

人工智能课程习题与部分解答

《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能 它的研究目标是什么什么是图灵测试简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用人工智能的主要研究和应用领域是什么其中,哪些是新的研究热点第2章 知识表示方法什么是知识分类情况如何什么是知识表示不同的知识表示方法各有什么优缺点 人工智能对知识表示有什么要求 用谓词公式表示下列规则性知识:自然数都是大于零的整数。

任何人都会死的。

[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识:小明是计算机系的学生,但他不喜欢编程。

李晓新比他父亲长得高。

产生式系统由哪几个部分组成 它们各自的作用是什么可以从哪些角度对产生式系统进行分类 阐述各类产生式系统的特点。

简述产生式系统的优缺点。

简述框架表示的基本构成,并给出框架的一般结构 框架表示法有什么特点试构造一个描述你的卧室的框架系统。

试描述一个具体的大学教师的框架系统。

[解] 一个具体大学教师的框架系统为: 框架名:<教师-1> 类属:<大学教师>姓名:张宇 性别:男年龄:32职业:<教师>职称:副教授部门:计算机系研究方向:计算机软件与理论工作:参加时间:2000年7月工龄:当前年份-2000工资:<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物;(2)树和草都是有根有叶的;(3)水草是草,且生长在水中;(4)果树是树,且会结果;(5)苹果树是果树的一种,它结苹果。

[解]在基于语义网络的推理系统中,一般有几种推理方法,简述它们的推理过程。

人工智能_第2章知识表示方法(1)

人工智能_第2章知识表示方法(1)
6
框架间的继承
◆框架的继承性,就是当子节点的某些槽值或侧面值没有被 直接记录时,可以从其父节点继承这些值。 继承性是框架表示法的一个重要特性,它不仅可以在两个框 架之间实现继承关系,而且还可以通过两两的继承关系,从 最低层追搠到最高层,使高层的信息逐层向低层传递。 例如,椅子一般都有4条腿,如果一把具体的椅子没有说明它 有几条腿,则可以通过一般椅子的特性,得出它也有4条腿。 如果一个在上层框架中描述的属性在下层框架需作进一步说 明时,则需要在下层框架中再次给出描述。 如果在下层框架中对某些槽没有作特别的声明,那么它将自 动继承上层框架相应槽的槽值。
缺省:男
框架名:<棋手> ISA: <运动员> 脑力:特好
12
标准槽名
2) AKO槽:用于具体的指出事物间的类属关系。其直观含义 是“是一种”,下层框架可以继承其上层框架所描述的属性及值。 对上面的例子,可将棋手框架中的ISA改为AKO。 3)Subclass槽:用于指出子类与类之间的类属关系。 上例中,由于“棋手”是“运动员的一个子类,故可将ISA该为 Subclass。 4) Instance槽:用来建立AKO槽的逆关系。 用它作为某框架的槽时,可用来指出它的下层框架是哪些。 【例】框架名:<运动员>
缺省:教师 开始工作时间:单位(年,月) 截止工作时间:单位(年,月)
缺省:现在 离退休状况:范围(离休,退休)
9
框架络-例
教师框架为: 框架名:<教师> 继承:<教职工> 部门:单位(系,教研室) 语种:范围(英语,法语,日语,
德语,俄语)
缺省:英语 外语水平:范围(优,良, 中,差)
缺省:良 职称:范围(教授,副教授,讲师,

人工智能课程习题与部分解答

人工智能课程习题与部分解答

《人工智能》课程习题与部分解答第1章 绪论什么是人工智能? 它的研究目标是什么?什么是图灵测试?简述图灵测试的基本过程及其重要特征. 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用? 在人工智能的发展过程中,有哪些思想和思潮起了重要作用? 人工智能的主要研究和应用领域是什么?其中,哪些是新的研究热点?第2章 知识表示方法什么是知识?分类情况如何?什么是知识表示?不同的知识表示方法各有什么优缺点? 人工智能对知识表示有什么要求? 用谓词公式表示下列规则性知识:自然数都是大于零的整数。

任何人都会死的。

[解] 定义谓词如下:N(x): “x 是自然数”, I(x): “x 是整数”, L(x): “x 大于0”, D(x): “x 会死的”, M(x): “x 是人”,则上述知识可用谓词分别表示为: )]()()()[(x I x L x N x ∨→∀ )]()()[(x D x M x →∀用谓词公式表示下列事实性知识:小明是计算机系的学生,但他不喜欢编程。

李晓新比他父亲长得高。

产生式系统由哪几个部分组成? 它们各自的作用是什么?可以从哪些角度对产生式系统进行分类? 阐述各类产生式系统的特点。

简述产生式系统的优缺点。

简述框架表示的基本构成,并给出框架的一般结构框架表示法有什么特点?试构造一个描述你的卧室的框架系统。

试描述一个具体的大学教师的框架系统。

[解] 一个具体大学教师的框架系统为:框架名:<教师-1>类属:<大学教师>姓名:张宇性别:男年龄:32职业:<教师>职称:副教授部门:计算机系研究方向:计算机软件与理论工作:参加时间:2000年7月工龄:当前年份-2000工资:<工资单>把下列命题用一个语义网络表示出来(1)树和草都是植物;(2)树和草都是有根有叶的;(3)水草是草,且生长在水中;(4)果树是树,且会结果;(5)苹果树是果树的一种,它结苹果。

人工智能及其应用第四版答案

人工智能及其应用第四版答案

人工智能及其应用第四版答案【篇一:人工智能及其应用习题参考答案第9章】txt>9-l分布式人工智能系统有何特点试与多艾真体系统的特性加以比较。

分布式人工智能系统的特点:(1)分布性系统信息(数据、知识、控制)在逻辑上和物理上都是分布的(2)连接性各个子系统和求解机构通过计算机网络相互连接(3)协作性各个子系统协调工作(4)开放性通过网络互连和系统的分布,便于扩充系统规模(5)容错性具有较多的冗余处理结点、通信路径和知识,提高工作的可靠性(6)独立性系统把求解任务归约为几个相对独立的子任务,降低了问题求解及软件开发的复杂性9-2什么是艾真体你对agent的译法有何见解agent是能够通过传感器感知其环境,并借助执行器作用于该环境的实体,可看作是从感知序列到动作序列的映射。

其特性为:行为自主性,作用交互性,环境协调性,面向目标性,存在社会性,工作协作性,运行持续性,系统适应性,结构分布性, 功能智能性把agent译为艾真体的原因主要有:(1)一种普遍的观点认为,agent是一种通过传感器感知其环境,并通过执行器作用于该环境的实体。

(2)“主体” 一词考虑到了agent具有自主性,但并未考虑agent 还具有交互性,协调性,社会性,适应性和分布性的特性(3)“代理”一词在汉语中已经有明确的含义,并不能表示出agent的原义(4)把agent译为艾真体,含有一定的物理意义,即某种“真体” 或事物,能够在十分广泛的领域内得到认可(5)在找不到一个确切和公认的译法时,宜采用音译9-3艾真体在结构上有何特点在结构上又是如何分类的每种结构的特点为何真体=体系结构+程序(1)在计算机系统中,真体相当于一个独立的功能模块,独立的计算机应用系统。

(2)真体的核心部分是决策生成器或问题求解器,起到主控作用(3)真体的运行長一个或多个进程,并接受总体调度(4)各个真体在多个计算机cpu上并行运行,其运行环境由体系结构支持。

人工智能课后习题第2章 参考答案

人工智能课后习题第2章 参考答案

第2章知识表示方法参考答案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))(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, pragramming)∧U(x,computer))(5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。

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。

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。

人工智能第2章知识表示方法

人工智能第2章知识表示方法
框架表示法
知识的框架表示法1975年由M.Minsky提出,最早用作视觉 感知、自然语言对话等问题的知识表示;目前已作为一种 通用数据结构来表示知识对象(实体)。 框架理论认为,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,当面临一种新事 物时,就从记忆中找出一个合适的框架并根据实际情况对 其细节加以修改、补充,从而形成对当前事物的认识。 【例】对教室的知识:在记忆中建立关于教室的框架,指 出相应事物的名称(教室),以及事物各有关方面的属性 (如有四面墙、有课桌、有黑板,……)。通过对该框架 的查找,很容易得到教室的各有关特征。 当实际接触了教室后,经观察得到了教室的大小、门窗的 个数、桌凳的数量、颜色等细节,把它们填入到教室框架 中,就得到了教室框架的一个具体事例,称为事例框架。
侧面名11:侧面值111…侧面值11p
侧面名12:侧面值121…侧面值12p
… 槽名2:槽值2
侧面名21:侧面值211…侧面值21p
… 槽名n:槽值n
侧面名n1:侧面值n11…侧面值n1p

侧面名nm:侧面值nm1…侧面值nmp
3
框架表示法-例
【例】一个人可以用其职业、身高和体重等项描述,用这些 项目组成框架的槽。 当描述一个具体的人时,再用这些项目的具体值填入到相应 的槽中。 下面是描述John的框架。 框架名:<PERSON-1>
(以此类推)
8
框架网络-例
师生员工框架为: 框架名:<师生员工> 姓名: 单位(姓,名) 年龄: 单位(岁) 性别: 范围(男,女) 缺省:男
健康状况: 范围(健康,一般,差) 缺省:一般
住址: <住址框架> 教职工框架为: 框架名:<教职工>

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》--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。

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第二章知识表示方法
2-1 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?
2-2 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=0
2. nC=3
3. 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)
2-3 利用图2.3,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。

2-4 试说明怎样把一棵与或解树用来表达图2.28所示的电网络阻抗的计算。

单独的R 、L
或C 可分别用R 、j ωL 或1/j ωC 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。

7
10 7 10
13
9
6 6
5
10
B
E
D
A
C 图 2.3
图 2.28
约定,用原来的与后继算法用来表达并联关系,用原来的或后继算法用来表达串联关系
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。

2-6 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)
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。

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.
先定义基本的谓词
INTLT(x) means x is intelligent
PERFORM(x,y) means x can perform y
REQUIRE(x) means x requires intelligence
CMP(x) means x is a computer system
HMN(x) means x is a human
上面的句子可以表达为
(任意x)
{ (存在t) (存在y) [ HMN(y) 合取PERFORM(y,t) 合取REQUIRE(t) 合取CMP(x) 合取PERFORM(x,t) ] INTLT(x) }
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)
2-9 作为一个电影观众,请你编写一个去电影院看电影的剧本。

(1) 开场条件
(a) 顾客想看电影
(b) 顾客在足够的钱
(2) 角色
顾客,售票员,检票员,放映员
(3) 道具
钱,电影票
(4) 场景
场景1 购票
(a)顾客来到售票处
(b)售票员把票给顾客
(c)顾客把钱给售票员
(d)顾客走向电影院门
场景2 检票
(a)顾客把电影票给检票员
(b)检票员检票
(c)检票员把电影票还给顾客
(d)顾客进入电影院
场景3 等待
(a)顾客找到自己的座位
(b)顾客坐在自己座位一等待电影开始
场景4 观看电影
(a)放映员播放电影
(b)顾客观看电影
场景5 离开
(a) 放映员结束电影放映
(b) 顾客离开电影院
(5) 结果
(a) 顾客观看了电影
(b) 顾客花了钱
(c) 电影院赚了钱
2-10 试构造一个描述你的寝室或办公室的框架系统。

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