人工智能经典考试题目,例题

基于规那么的专家系统
1.基于规那么的专家系统有5个局部组成：知识库、数据库、推理引擎、____和用户界面
A.解释设备
B.外部接口
C.开发者接口
D.调试工具
2.前向〔正向〕推理是数据驱动的。

推理从的数据开场，依次执行每条可执行的规那么，规那么所产生的新的事实被参加到数据库中，直到没有规那么可以被执行为止。

请根据以下的数据库和知识库推出有哪些元素被参加到数据库中
A.N X Y Z
B.L X Y Z
C.N L X Z
D.L N X Y
3.关于专家系统，以下说法错误的选项是
A.允许不准确的推理，但不能处理不完整、不确定和模糊的数据
B.当数据不完账或模糊时，有可能会出错
C.当需要新知识时，很容易实现调整。

D.提供知识与处理过程明确别离的机制
4.对于规那么的专家系统的缺点，以下说法错误的选项是
A.规那么之间的关系不明确
B.低效的搜索策略
C.没有学习能力
D.没有统一的构造
5.对于规那么的专家系统的优点，以下说确的是
A.规那么之间的关系透明
B.高效的搜索策略
C.处理不完整、不确定的知识
D.具备学习能力
基于规那么的专家系统中的不确定性管理
6.专家系统中不确定性知识的来源一般分为4种：弱暗示、____、未知数据，以及合并不同专家观点时的困难
A.不完整的信息
B.不一致的信息
C.不确定的信息
D.不准确的语言
7.有一同学，考试成绩数学不及格的概率是0.15，语文不及格的概率是0.05，两者都不及格的概率为0.03，在一次考试中，他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？
A.0.2
B.0.25
C.0.4
D.0.6
8.掷三枚骰子，事件A为出现的点数之和等于5的概率为
A.1/18
B.1/36
C.1/72
D.1/108
9.以下哪个符合著名的贝叶斯公式
A.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
B.P(Ai/B) = P(Ai) x P(Ai/B) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
C.P(Ai/B) = P(B) x P(B/Ai) /Σ(P(Aj) x P(B/Aj))
D.P(Ai/B) = P(Ai) x P(B/Ai) /Σ(P(Bj) x P(B/Bj))
10.以下说法错误的选项是
A.要想使用贝叶斯方法，论据间不一定满足条件独立
B.确信因子理论是贝叶斯方法的常用替代方法
C.当概率未知或不易获得时，会使用确信因子
D.确信因子理论为专家系统中的不确定性管理提供了一个判断方法
模糊专家系统
11.模糊或多值逻辑是波兰的逻辑学家和哲学家____引入的
A.Lotfi Zadeh
B.Max Black
C.Jan Lukasiewicz
D.Max Vagueness
12.关于模糊专家系统，以下说法错误的
A.模糊逻辑能反响人类是怎么样思考的，它尝试模拟人类的预感、决策制定和常识
B.模糊依赖模糊集理论，模糊逻辑只是该理论的一小局部
C.模糊集可以简单地定义为具有明确边界的集合
D.模糊集提供跨越边界时平稳过渡的能力
13.对于模糊集的操作，以下写法错误的选项是
A.结合性A U (b U C) = (A U B) U C
B.幂等性 A U A = A , A ∩A = A
C.恒等性 A U X = X , A ∩X = A
D.德摩根定律﹁(A U B) = ﹁A U ﹁B
14.以下说法错误的选项是
A.模糊规那么用来获取人类的知识
B.建立模糊系统是一个迭代的过程
C.调试是在建立模糊系统中最单调和费力的过程
D.和二值的布尔逻辑一样，模糊逻辑是二值的
15.常用的模糊判决方法不包括
A.重心法
B.二分法
C.最大隶属度法
D.系数加权平均法
人工神经网络
16.为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是____
A.专家系统
B.人工神经网络
C.模式识别
D.智能代理
17.对于人工神经网络，以下说法错误的选项是
A.机器学习涉及适应性机制，使得计算机能够从经历、实例、类比中学习。

B.人工神经网络有一些非常复杂并高度互联的，被称作神经元的处理器组成，这和人脑中的生物神经元类似。

C.多层神经网络的学习过程和感知器是一样的
D.Hopfield网络训练算法有两个根本的阶段：存储和检索
18.人工神经网络的字母简称为
A.ANC
B.BAM
C.ANN
N
19.神经网络的局限性不包括
A.没有方法进展特征学习
B.比拟容易过拟合
C.训练速度比拟慢
D.较弱的容错能力
20.神经网络的特征不包括
A.较强的学习能力
B.大规模、自组织、自适应的非线性动力系统
C.能较好的模拟人的形象思维
D.训练速度较快
进化计算
21.遗传之父是
A.孟德尔
B.约翰霍兰德
C.安阿伯
D.戈德堡
22.关于进化计算，以下说法错误的选项是
A.以自然选择和遗传的计算模型为根底的，获取人工智能的方法，称作进化计算。

B.遗传算法的工作原理是，发现和重组好的图式——即候选方案中好的组件
C.进化策略并不是纯粹的数值优化过程，它和蒙特卡洛的搜索方法类似
D.遗传编程是进化计算领域的最新开展成果
23.关于遗传算法的思想，以下选项正确的选项是
①种群中的穿插繁殖
②种群中个体的选择
③种群中个体的变异
A.②③①
B.①②③
C.③②①
D.②①③
24.关于遗传算法和进化策略，以下说法错误的选项是
A.遗传算法同时使用穿插和突变操作
B.进化策略仅使用穿插操作
C.进化策略不需要用编码的形式来表示问题
D.进化策略使用纯粹的数值优化计算
25.在使用遗传编程来解决问题之前，必须先执行5个预备步骤：
①选择根本函数集
②确定控制运行的参数
③定义适应性函数
④确定终端集合
⑤选择指定运行结果的方法
A.③②④①⑤
B.④①③②⑤
C.④②⑤①③
D.①③②⑤④
26.假设要寻找函数〔15x-x^2〕在x的围为0~15时的最大值。

染色体用4个基因构建，一下染色体串适应性最强的应该是
A.1100
B.0100
C.0111
D.1001
数据挖掘与知识发现
27.数据挖掘的过程包括了5个数据转换的步骤：_,_,_,_,最后解释结果
①数据转换
②数据选择
③数据挖掘
④数据融合和数据清理
A.①②③④
B.②④①③
C.②①④③
D.①③④②
28.数据挖掘不是一个单一的方法，而是不同工具和技术的异构组合。

这些工具和技术不包括
A.查询工具
B.统计方法和数据可视化工具
C.神经网络和神经-模糊系统
D.主成分分析
29.关于数据开掘，以下说法错误的选项是
A.数据挖掘的成功经常依赖于数据挖掘工具的选择
B.虽然数据可视化具有很明显的吸引力，高维数据上的图形挖掘却不能够很轻易地完成
C.主成分分析能在不明显丧失信息的情况下降低数据维度
D.数据挖掘就是从处理过后的数据中进展知识提取
30.关于k-means算法的优点，不正确的选项是
A.是解决聚类问题的一种经典算法，简单、快速。

B.对处理大数据集，该算法是相对可伸缩和高效率的。

C.它对于“躁声〞和孤立点数据并不敏感
D.它的复杂度是0 (n k t ) , 其中, n 是所有对象的数目, k 是簇的数目, t 是迭代的次数。

31.会堂有20排，每排有20个座位，甲告诉消息A，此人在第十排，那么
P(A)=?,I(A)=?
A.1/20 , -ln20
B.1/20 , ln20
C.1/10 , -ln20
D.1/10 , ln20
32.关于信息量，以下说法错误的选项是
A.信息论的创始人为Shannon
B.信息量是事件发生概率的不连续函数
C.信息量是有限值
D.如果事件A和事件B的发生是相互独立的，那么获知事件A和事件B将同时发生的信息量是单独获知两事件发生的信息量之和。

概述、混合智能系统、ppt中其他知识点
33.AI的英文缩写是
A.Automatic Intelligence
B.Artificial Intelligence
C.Automatice Information
D.Artificial Information
34.1997年卡斯帕罗夫再次与经过改良的“_____〞对垒，结果以2.5∶3.5的比分败北。

A.IBM
B.深思
C.阿尔法狗
D.深蓝
35.被誉为国籍“人工智能之父〞的是____
A.图灵
B.诺依曼
C.雨果·德·加里斯
D.尼尔逊
36.自适应神经-模糊推理系统〔ANFIS〕可以表达成包括6个层的神经网络，但不包括
A.归一化层
B.去模糊化层
C.总结层
D.输出层
37.2021年5月，在中国乌镇围棋峰会上，AlphaGo与排名世界第一的世界围棋冠军__对战，以3比0的总分获胜。

A.世石
B.时越
C.柯洁
D.唐韦星
38.关于模糊专家系统，以下说法错误的选项是
A.模糊逻辑并不是说逻辑本身是模糊的，而是指用于描述模糊的逻辑
B.模糊集很难校正模糊的知识。

C.模糊逻辑的根本思想是任何事情都允许有一定的程度
D.温度、高、速度、距离和美丽——所有这些都可以在某个围浮动
39.知识特性并不包括
A.相对正确性
B.完备性
C.不确定性
D.模糊性
40.关于信息熵，以下说法错误的选项是
A.变量的不确定性越大，熵也就越大
B.一个系统越是有序，信息熵就越高
C.信息熵也可以说是系统有序化程度的一个度量
D.信息熵是对信息源整体不确定性的度量。