人工智能作业题解答

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国开作业人工智能专题-专题二-测验57参考(含答案)剖析

国开作业人工智能专题-专题二-测验57参考(含答案)剖析

可编辑修改精选全文完整版题目:语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识,无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

选项A:对选项B:错答案:错题目:人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化,这些量化后的数据,如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的,可以提供给分类器进行训练。

选项A:对选项B:错答案:错题目:谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式,其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

选项A:对选项B:错答案:错题目:深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据,获得看似人类同等智能的工具。

选项A:对选项B:错答案:对题目:贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

选项A:对选项B:错答案:错题目:状态空间图是对一个问题的表示,通过问题表示,人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。

特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

选项A:对选项B:错答案:对题目:分层规划中包含基本动作和高层动作。

选项A:对选项B:错答案:对题目:启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

选项A:对选项B:错答案:错题目:P(A∣B)代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

选项A:对选项B:错答案:错题目:现实世界中的规划问题需要先调度,后规划。

选项A:对选项B:错答案:错题目:当神经网络接收到工作任务时,就是用()来接收这些任务所对应的数据集,如图像每个像素点的特征数值——色彩、亮度等。

()的每个神经元都是任务的特征,即特征数值。

选项A:隐含层选项B:应用层选项C:输入层选项D:输出层答案:输入层题目:机器学习过程中,近似于人类的归纳推理式学习方式,被誉为“人工智能最有价值的地方”的学习方式是()。

选项A:机器学习选项B:无监督学习选项C:监督学习答案:无监督学习题目:算法模型看起来像一棵倒立的树,数据沿着树根输入,再从叶子节点输出,中间的分支要根据不同特征的信息进行判断,决定该向左走还是向右走,这种算法称为()。

国开作业《人工智能》形成性考核(二)参考(含答案)933

国开作业《人工智能》形成性考核(二)参考(含答案)933

国开作业《人工智能》形成性考核(二)参考(含答案)933本次考核为形成性考核,试卷分为两部分。

第一部分:选择题1. 训练一个神经网络时,下列哪种方法可以有效降低过拟合?(D)A. 增加训练集的大小B. 减小网络的深度C. 减小网络的宽度D. 加入正则化项2. 下列关于熵的说法,哪个是正确的?(B)A. 熵越小,数据的不确定性越小B. 熵越大,数据的不确定性越大C. 熵和不确定性没有关系D. 熵只能为整数3. 下列哪项不是强化研究的三要素之一?(C)A. 奖励B. 状态C. 目标D. 行动4. 下列哪种神经网络常用于自然语言处理任务?(A)A. 循环神经网络B. 卷积神经网络C. 深度信念网络D. 受限玻尔兹曼机5. Ernie模型是哪家公司开发的?(B)A. 谷歌B. 百度C. 腾讯D. 阿里巴巴第二部分:简答题1. 请简要介绍一下卷积神经网络(CNN)的原理,并说明CNN可以用来解决哪类问题?卷积神经网络是由一系列卷积层和池化层组成的神经网络,其中卷积层负责提取图像中的特征,池化层负责缩小数据尺寸以减小运算量,并增强模型的泛化能力。

CNN可以用来解决计算机视觉领域的问题,如物体分类、物体检测、图像分割等。

2. 常见的循环神经网络(RNN)有哪些结构?简述它们的原理。

常见的循环神经网络结构有RNN、LSTM和GRU。

RNN会对序列中的每个元素进行循环处理,将上一个元素的输出作为当前元素的输入。

LSTM通过门控机制来长期记忆信息并削减梯度消失的影响;GRU是LSTM的变种,将门控机制分为更新门和重置门,从而降低了计算量,提高了计算速度。

3. 请利用线性回归算法,通过自己搜集的数据,建立一个房价预测模型。

略。

4. 请简要介绍Transformer模型的原理,并说明Transformer相比基于循环神经网络的模型有哪些优势?Transformer是由若干个注意力机制堆叠而成的模型,它将输入序列分别进行自注意力和交叉注意力计算,得到对应的注意力矩阵,实现了序列之间的信息传递。

国开作业人工智能专题-专题二 测验32参考(含答案)

国开作业人工智能专题-专题二 测验32参考(含答案)

题目:人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化,这些量化后的数据,如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的,可以提供给分类器进
行训练。

选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:P(A∣B)代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:状态空间图是对一个问题的表示,通过问题表示,人们可以探索和分析通往解的可能
的可替代路径。

特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式,其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:现实世界中的规划问题需要先调度,后规划。

选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:分层规划中包含基本动作和高层动作。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:人工智能利用遗传算法在求解优化问题时,会把问题的解用“0”和“1”表示。

0,1就是就是“遗传基因”,01组成的字符串,称为一个染色体或个体。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据,获得看似人类同等智能的工具。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:下图表示的是前向状态空间搜索。


选项A:数据
选项B:数学模型
选项C:摩尔定律
选项D:数据结构。

(2023版)人工智能概论及实例本科网上作业题

(2023版)人工智能概论及实例本科网上作业题

(2023版)人工智能概论及实例本科网上作业题一、选择题1. 人工智能(AI)的定义是什么?A. 机器模仿人类智能活动的方法和技术B. 机器能够真正思考和感知的能力C. 帮助人类解决复杂问题的软件程序D. 用于开发自动驾驶汽车的技术2. 以下哪个属于弱人工智能(Weak AI)?A. 具备超过人类智能的机器B. 能够自主研究和自我进化的机器C. 能够在没有人类干预的情况下决策的机器D. 能够执行特定任务的机器,但无法全面模拟人类智能3. 以下哪个不是人工智能的应用领域?A. 语音识别B. 图像处理C. 金融交易分析D. 基因编辑4. 以下哪个是深度研究(Deep Learning)的典型模型?A. 支持向量机(Support Vector Machine)B. 高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)C. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network)D. 随机森林(Random Forest)5. 人工智能技术的发展速度最快的一个阶段是?A. 20世纪50年代B. 20世纪80年代C. 21世纪初D. 21世纪20年代二、简答题1. 请简要介绍一下强人工智能(Strong AI)的概念和特点。

2. 请列举三个人工智能在生活中的应用实例,并分别说明其作用和价值。

3. 请解释一下机器研究(Machine Learning)的基本原理,并举例说明。

4. 请说明深度研究(Deep Learning)与传统机器研究方法的区别和优势。

5. 简要讨论一下人工智能对社会和经济的影响,并提出你的观点。

三、编程题1. 请使用Python编写一个简单的文本分类模型,可以对给定的文本进行情感分类(正面、负面或中性),并给出分类结果。

2. 请使用Python编写一个简单的图像识别模型,可以识别常见物体(例如车辆、动物、食物等)并给出识别结果。

注:请在代码中添加必要的注释,并确保代码可运行。

人工智能AI5章作业题解释

人工智能AI5章作业题解释
5.5 设有如下一组推理规则:
第5章作业题解释
5. 5 设有如下一组推理规则: r1: IF E1 THEN E2 (0.6) r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0.7) r3: IF E4 THEN H (0.8) r4: IF E5 THEN H (0.9) 且已知CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7。求CF(H)=? 解:(1) 先由r1求CF(E2) CF(E2)=0.6 × max{0,CF(E1)} =0.6 × max{0,0.5}=0.3
第5章作业题解释
Rm (1,1)=(0.9∧0)∨(1-0.9)=0.1 Rm (1,2)=(0.9∧0.3)∨(1-0.9)=0.3 Rm (1,3)=(0.9∧0.7)∨(1-0.9)=0.7 Rm (1,4)=(0.9∧0.9)∨(1-0.9)=0.7 Rm (2,1)=(0.7∧0)∨(1-0.7)=0.3 Rm (2,2)=(0.7∧0.3)∨(1-0.7)=0.3 Rm (2,3)=(0.7∧0.7)∨(1-0.7)=0.7 Rm (2,4)=(0.7∧0.9)∨(1-0.7)=0.7 Rm (3,1)=(0.4∧0)∨(1-0.4)=0.6 Rm (3,2)=(0.4∧0.3)∨(1-0.4)=0.6 Rm (3,3)=(0.4∧0.7)∨(1-0.4)=0.6 Rm (3,4)=(0.4∧0.9)∨(1-0.4)=0.6 Rm (4,1)=(0∧0)∨(1-0)=1 Rm (4,2)=(0∧0.3)∨(1-0)=1 Rm (4,3)=(0∧0.7)∨(1-0)=1 Rm (3,4)=(0∧0.9)∨(1-0)=1 即:
即:
01
02
因此有(y应为小写)
03

人工智能 AI2章作业题解释

人工智能 AI2章作业题解释

作业题参考解
2. 请用语义网络表示如下知识: 高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。 解:
3月
Start
7月
End
老师
Isa
高老师
Subject
讲课事件
Object
计算机系学生
Action
Course
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
讲课
计算机网络
作业题参考解
4. 判断以下子句集是否为不可满足 {P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)} 解:采用归结反演,存在如下归结树,故该子句集为不可满足。 P(x)∨Q(x )∨R(x) {x/y} Q(x)∨R(x) {a/x} R(a)
作业题参考解
1. 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识: (1) 有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解:(1) 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)) 解:(2) 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))
﹁ R(b)
﹁P(y)∨R(y)
﹁ Q(a)
{a/b}
NIL
作业题参考解
5、证明G是F的逻辑结论 F: (∃x)(∃y)(P(f(x))∧(Q(f(y))) G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y) 证:先转化成子句集 对F,进行存在固化,有 P(f(v))∧(Q(f(w))) 得以下两个子句 P(f(v)),Q(f(w)) 对﹁G,有 ﹁ P(f(a))∨﹁P(y) ∨﹁Q(y) 先进行内部合一,设合一{f(a)/y}, 则有因子 ﹁ P(f(a)) ∨﹁Q(f(a)) 再对上述子句集进行归结演绎推 理。其归结树如右图所示,即存在 一个到空子句的归结过程。 因此G为真。 ﹁P(f(a)) ∨﹁Q(f(a)) {a/v} ﹁Q(f(a)) Q(f(w)) P(f(v))

国开作业人工智能专题-专题三 测验66参考(含答案)

国开作业人工智能专题-专题三 测验66参考(含答案)

题目:无人驾驶汽车会减少交通事故率。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:GPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步,为机器视觉飞速发展提供了基础条件。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:第一代防火墙是一种动态的防护。

选项A:对
选项B:错
答案:错
题目:大数据具有全面性的特点。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:智能制造的发展是我国由制造大国向制造强国转型升级的关键。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:智能物流在一定程度上能够减少自然资源和社会资源消耗。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:自然语言理解可能会导致很多人失业。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:第二代防火墙通过数据驱动的方法,在系统层面做分析。

选项A:对
选项B:错
答案:对
题目:传感器是物联网实现的基础和前提。

选项A:对
选项B:错
答案:对。

人工智能习题作业绪论I习题答案

人工智能习题作业绪论I习题答案

第1章绪论课后习题及其答案1、选择题:1.以下哪两种对人工智能的定义中涉及拟人思维 ( BD )A 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。

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。

B 人工智能是一种使计算机能够思维,使机器具有智力的激动人心的新尝试C 人工智能研究如何使计算机做事让人过得更好(Rick和Knight,1991)。

D 人工智能是那些与人的思维、决策、问题求解和学习等有关活动的自动化(Bellman,1978)。

2.下列选项从学科的角度来说明什么是人工智能是 ( C )A人工智能是研究那些使理解、推理和行为成为可能的计算B人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为,如判断、推理证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。

C人工智能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。

D人工智能是计算机科学中与智能行为的自动化有关的一个分支3.对于人工智能的发展来说,20世纪30年代和40年代的智能界,发现了两件最重要的事: ( AB )A数理逻辑B关于计算的新思想。

C数理逻辑D存储程序控制4.被称为人工智能之父的 ( C )A图灵B丘奇C香农D赫伯特•西蒙5.属于图灵提出或参与的成果有 ( BCD )A把数理关系理论简化为类理论B逻辑机C关于计算本质的思想,提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系。

D不仅创造了一个简单的通用的非数字计算模型,而且直接证明了计算机可能以某种被理解为智能的方法工作。

6.在人工智能发展过程中具有重要意义的()的提出和兴起,使人工智能发展成为一门具有比较坚实理论基础和广泛应用领域的学科。

他是信息科学与生命科学相互交叉、相互渗透和相促进的产物,是生物信息学的主要研究内容之一。

人工智能(ai)-7-8章作业参考答案

人工智能(ai)-7-8章作业参考答案

《人工智能原理》课程习题解答7.4 证明下列的每个断言:a. α是合法的当且仅当α=|Trueb. 对于任意的α,α=|Falsec. βα=|当且仅当)(βα⇒是合法的d. βα≡是合法的当且仅当)(βα⇔是合法的e. βα=|当且仅当)(βα⌝∧是不合法的说明:βα=|当且仅当在所有α为真的模型中,β也为真;当且仅当α为真且β为假时,βα⇒为假。

以下的证明将直接从上述定义出发进行。

使用集合论的表示方法可以更简洁的表示为)()(βαM M ⊆。

a. 一个语句合法即其在所有的模型中均为真。

语句True 在所有的模型中都是合法的。

因此当α合法则α=|True 成立(因为在所有的模型中True 和α都成立);如果α=|True 成立,则α一定是合法的,因为在所有True 成立的模型中α必为真。

b. False 在所有的模型中均不成立,所以在所有False 成立的模型中有α成立(诡辩,其实没有这样的模型)。

c. 假设βα=|,考虑任意模型m 。

若在模型m 中α为真,则由假设可知β在模型m 中也为真,所以βα⇒在m 中也为真。

另外,当α在m 为假,则βα⇒在m 中为真。

因此βα⇒是合法的。

反过来,假设βα⇒是合法的。

考虑任意α为真的模型m ,β必定也为真,否则模型m 无法满足βα⇒。

所以有βα=|。

d. 应用c 的结论从两个方向进行证明可得。

e. 由c 推出,因为βα⌝∧是不可满足的只有当βα⇒是合法的。

7.5 考虑一个只有4个命题A 、B 、C 和D 的词表。

对于下列语句分别有多少个模型?a. )()(C B B A ∧∨∧b. B A ∨c. C B A ⇔⇔说明:通过计算真值表中为真的数目得到答案。

记住不要忘记计算那些语句中没有提到的命题;如果一个语句只提到A 和B ,那么不要忘记在},{B A 模型数目基础上乘上22(因为要考虑C 和D )。

a. 6 提示:仅考虑语句中出现的命题,即},,{C B A 模型数(语句为真)为3,考虑隐含的命题D ,所以应乘上21。

5.2《人工智能的应用》-课后作业-(2024)浙教版-信息技术-数据与计算必修1

5.2《人工智能的应用》-课后作业-(2024)浙教版-信息技术-数据与计算必修1

《人工智能的应用》的作业题目及答案。

一、填空题(每题2分)1. 人工智能在医疗领域的应用之一是通过分析医学影像来辅助医生进行__________。

答案:诊断2. 自动驾驶汽车利用了多种传感器和__________技术来实现无人驾驶。

答案:机器学习3. 在金融服务中,AI可以用于检测和预防__________行为。

答案:欺诈4. 智能助手如Siri和Alexa是基于__________技术构建的。

答案:自然语言处理5. 在零售业中,AI被用来个性化推荐产品,这通常涉及到__________学习。

答案:协同过滤6. 人工智能在教育领域的应用包括自适应学习系统,这些系统能够根据学生的学习进度和风格调整教学内容,这种能力称为__________。

答案:个性化教学7. 在制造业中,机器人和AI系统合作完成复杂任务的过程被称为__________制造。

答案:智能制造8. 人工智能在农业中的应用包括使用无人机进行作物监测和__________喷洒。

答案:精准二、选择题(每题2分)1. 以下哪项不是人工智能在医疗领域的应用?A. 疾病诊断B. 药物研发C. 法律咨询D. 患者监护答案:C. 法律咨询解析:法律咨询不属于医疗领域,而是法律服务的范畴。

2. 自动驾驶汽车主要依赖于哪种类型的传感器?A. 温度传感器B. 光学传感器C. 压力传感器D. 湿度传感器答案:B. 光学传感器解析:自动驾驶汽车大量使用光学传感器(如摄像头和激光雷达)来感知周围环境。

3. 下列哪个是人工智能在金融领域的应用?A. 股市预测B. 农作物病虫害识别C. 交通流量控制D. 天气预测答案:A. 股市预测解析:股市预测是金融领域的典型应用,而其他选项分别属于农业和交通领域。

4. 自然语言处理(NLP)主要用于解决什么问题?A. 图像识别B. 语音到文本转换C. 硬件加速计算D. 网络安全答案:B. 语音到文本转换解析:自然语言处理专注于理解和生成人类语言,其中包括语音识别和语音合成等任务。

人工智能作业题及答案

人工智能作业题及答案

第一章1.3 什么是人工智能?它的研究目标是什么?人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。

它是研究、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。

研究目标:人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

1.7 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,联结主义和行为主义。

1.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;2.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。

3.行为主义:认为,人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行动,取决于对外界复杂环境的适应,它不需要只是,不需要表示,不需要推理。

1.8 人工智能有哪些主要研究和应用领域?其中有哪些是新的研究热点?1.研究领域:问题求解,逻辑推理与定理证明,自然语言理解,自动程序设计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学,数据挖掘与知识发现,人工生命,系统与语言工具。

2.研究热点:专家系统,机器学习,神经网络,分布式人工智能与Agent,数据挖掘与知识发现。

第二章2.8 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识:(1)有人喜欢梅花,有人喜欢菊花,有人既喜欢梅花又喜欢菊花。

三步走:定义谓词,定义个体域,谓词表示定义谓词P(x):x是人L(x,y):x喜欢yy的个体域:{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) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。

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))2.18 请用语义网络表示如下知识:高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。

人工智能作业—迷宫问题

人工智能作业—迷宫问题

人工智能大作业班级:13111学号:13111姓名:一、问题描述在如图所示的迷宫,找出从起点(1,1)到终点(4,4),要求步数最小.1:初始状态,入口处。

2:目标状态,出口处3:操作方式下上右左二、解题步骤:1:设估价函数:f(n)=g(n)+h(n);g(n)=d(n);h(n)=|Yg-xn|+|Yg-yn|;:2:将迷宫问题转化为格子问题3:按照操作步骤得到状态空间树如下:g=0,h=7,f=7g=1,h=6,f=7g=2,h=5,f=7g=3,h=4,f=7g=4,h=5,f=9 g=4,h=3,f=7g=5,h=2,f=7g=5,h=6,f=11 g=5,h=4,f=9 g=6,h=1,f=7g=6,h=3,f=9 g=7,h=0,f=7g=7,h=2,f=9g=8,h=1,f=9g=9,h=2,f=11,1,11,22,23,23,12,13,33,44,45,416543 287109 4,1 4,2 4,3 5,2 5,15,3 15 1413 121116g=10,h=3,f=134 根据状态空间树得到open表,close表如下:节点父节点f(n)1 无72 1 73 2 74 3 79 4 95 4 76 5 77 6 78 7 716 9 1110 9 911 10 912 11 913 12 914 13 1115 14 13编号节点父节点f(n)8 8 7 77 7 6 76 6 5 75 5 4 74 4 3 73 3 2 72 2 1 71 1 无7根据上表得出路径为s1->s2->s3->s4->s5->s6->s7->s8->sgtracedomainsstate=symboldatabase-mydatabaseopen(state,integer)closed(integer,state,integer)res(state)mark(state)fail_predicatessolvesearch(state,state)resultsearchingstep4(integer,state)step56(integer,state)equal(state,state)repeatresulting(integer)rule(state,state)road(state,state)goalsolve.clausessolve:-search(s0,sg),result.search(Begin,End):-retractall(_,mydatabase),assert(closed(0,Begin,0)),assert(open(Begin,0)),assert(mark(End)),repeat,searching,!.result:-not(fail_),retract(closed(0,_,0)),closed(M,_,_),resulting(M),!.result:-beep,write("sorry don't find a road!").searching:-open(State,Pointer),retract(open(State,Pointer)),closed(No,_,_),No2=No+1,asserta(closed(No2,State,Pointer)),!,step4(No2,State).searching:-assert(fail_).step4(_,State):-mark(End),equal(State,End). step4(No3,State):-step56(No3,State),!,fail.step56(No4,StateX):-rule(StateX,StateY),not(open(StateY,_)),not(closed(_,StateY,_)),assertz(open(StateY,No4)),fail. step56(_,_):-!.equal(X,X).repeat.repeat:-repeat.resulting(N):-closed(N,X,M),asserta(res(X)),resulting(M).resulting(_):-res(X),write(X),nl,fail. resulting(_):-!.rule(X,Y):-road(X,Y).road(s0,s1).road(s1,s2).road(s2,s5).road(s5,s4). road(s4,s7).road(s7,s8).road(s8,s9). road(s9,sg).。

人工智能(AI)-AI作业3及解答

人工智能(AI)-AI作业3及解答

人工智能原理
Homework #3
(启发搜索)
Ⅰ. 用A*算法解决下图所示八数码问题。

参考解答:
Ⅱ. 某问题的状态空间图如下图所示,其中括号内标明的是各节点的h值,弧线边的数字是该弧线的
耗散值,试用A算法求解从初始节点S到目标节点T的路径。

要求给出搜索图,标明各节点的f值,及各节点的扩展次序,并给出求得的解路径。

参考解答:搜索图如下页图所示,其中括号内标出的是节点的f值,圆圈内的数字是扩展的次序。

得到的解路径为:S-B-F-J-T。

附加题:考虑下图所示搜索问题
a.对于表中所列出的3个启发函数,哪(几)个是可纳的?请做简要分析。

b. 分别使用上述三个启发函数,进行A*搜索,请分别给出它们返回的解路径。

h 0: h 1: h 2: 参考解答:
a. h 0和h 1是可纳的,因为h 2(C)>h *
(C),所以h 2不是可纳的。

b. G C B S h →→→:
G C B S h →→→:1
G D B S h →→→:2。

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答

人工智能作业题解答第三章图搜索与问题求解1、何为状态图和与或图?图搜索与问题求解有什么关系?解:按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分,图可以分为状态图和与或图两大类。

其中状态图是描述问题的有向图。

在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。

2、综述图搜索的方式和策略。

解:图搜索的方式有:树式搜索,线式搜索。

其策略是:盲目搜索,对树式和不回溯的线式是穷举方式,对回溯的线式是随机碰撞式。

启发式搜索,利用“启发性信息”引导的搜索。

3、什么是问题的解?什么是最优解?解:能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。

其中最好的解决方法成为最优解。

4、什么是与或树?什么是可解节点?什么是解树?解:与或树: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。

可解节点: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。

解树: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。

5、设有三只琴键开关一字排开,初始状态为“关、开、关”,问连接三次后是否会出现“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。

注:琴键开关有这样的特点,若第一次按下时它为“开”,则第二次按下时它就变成了“关”。

解:设0为关,1为开6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸,但受下列条件限制:1)船太小,农夫每次只能带一样东西过河。

2)如果没农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜。

请设计一个过桥方案,使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。

画出相应状态空间图。

提示:(1)用四元组(农夫、狼、羊、菜)表示状态,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。

(2)把每次过河的一次安排作为一个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。

东大23年秋《人工智能导论》在线平时作业1-辅导资料答案

东大23年秋《人工智能导论》在线平时作业1-辅导资料答案

东大23年秋《人工智能导论》在线平时作业1
试卷总分:100 得分:100
第1题,脑的宏观心理层次的智能表现称为()
[A.]符号智能
[B.]计算智能
[C.]脑智能
[D.]群智能
[答案选择]:C
第2题,不属于VR虚拟课堂和AR技能实训室构建技术的是()
[A.]虚拟现实技术
[B.]WEB网络技术
[C.]信息加密技术
[D.]智能问答系统
[答案选择]:A
第3题,下列几项生活中的应用哪项属于语音识别的应用范畴?智能音箱语音输入法语音导航()
[A.]
[B.]
[C.]
[D.]
[答案选择]:D
第4题,下列不属于阿莫西夫提出的“机器人三定律”的是()
[A.]机器人必须保护自身安全和服从人的一切命令;一旦发生冲突,以自保为先
[B.]机器人不得伤害人类,或者目睹人类将遭受危险时袖手不管
[C.]机器人必须服从人类发出的命令,当该命令与B冲突时例外
[D.]机器人在不违反
[B.]C的情况下,要尽可能保护自身的安全
[答案选择]:A
第5题,人工智能技术的应用对商家的改变不包含()
[A.]市场需求分析
[B.]产品品质把控
[C.]广告精准投放
[D.]满足所有用户需求
[答案选择]:D
第6题,A算法中所用的函数是()
[A.]特性函数
[B.]能量函数
[C.]隶属函数。

人工智能专题-国家开放大学电大学习网形考作业题目答案

人工智能专题-国家开放大学电大学习网形考作业题目答案

人工智能专题一、单选题1.人工智能虽然对经济社会发展有巨大促进作用,但同时也带来了就业替代的隐忧。

A.对B.错正确答案: A2.强人工智能观点认为有可能制造出真正推理和解决问题的智能机器。

A.对B.错正确答案: A3.首次通过图灵测试的人工智能软件是聊天程序尤金·古斯特曼”(Eugene Goostman)。

A.对B.错正确答案: A4.1965年,美国MIT人工智能实验室的Roberts编制了多面体识别程序,开创了计算机视觉的新领域。

A.对B.错正确答案: A5.图灵测试一词来源于艾伦·图灵发表于1956年的一篇论文《计算机器与智能》。

A.对B.错正确答案: B6.下图表示的是前向状态空间搜索。

A.对B.错正确答案: A7.P(A∣B)代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

A.对B.错正确答案: B8.人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化,这些量化后的数据,如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的,可以提供给分类器进行训练。

A.对B.错正确答案: B9.贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

A.对B.错正确答案: B10现实世界中的规划问题需要先调度,后规划。

A.对B.错正确答案: B11.人工智能利用遗传算法在求解优化问题时,会把问题的解用“0”和“1”表示。

0,1就是就是“遗传基因”,01组成的字符串,称为一个染色体或个体。

A.对B.错正确答案: A12.启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

A.对B.错正确答案: B13.谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式,其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

A.对B.错正确答案: B14.分层规划中包含基本动作和高层动作。

A.对B.错正确答案: A15.语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识,无法表示一系列动作、一个事件等的知识。

A.对B.错正确答案: B16.第三代防火墙利用大数据和机器智能技术对业务逻辑进行分析。

人工智能作业答案(中国矿大).

人工智能作业答案(中国矿大).

1把以下合适公式化简为合取范式的子句集:(1⌝ (∀x(∃y(∃z{P(x ⇒ (∀x[Q(x, y ⇒ R(z]}(2( ∀x( ∃y{{P(x ∧ [Q(x ∨ R(y]} ⇒ (∀y[P(f(y ⇒ Q(g(x]}(3 (∀x( ∃y{P(x ∧ [Q(x∨ R(y]}⇒ (∀y{[P(f(y⇒ Q(g(y]⇒ (∀xR(x} (1∙⌝(∀x( ∃y( ∃z{P(x ⇒ (∀x[Q(x,y ⇒ R(z]}∙⌝(∀x( ∃y( ∃z{ ⌝P(x ∨ ( ∀x[⌝Q(x,y ∨ R(z]}∙ (∃x( ∀y( ∀z{ P(x ∧ (∃ x[Q(x,y ∧⌝R(z]}∙ P(A ∧ [Q(f(y,z, y ∧⌝R(z]∙ {P(A, Q(f(y,z,y, ∧⌝R(w}(2∙ (∀x(∃y{{P(x ∧ [Q(x ∨ R(y]} ⇒ (∀y[P(f(y ⇒ Q(g(x]}∙ (∀x(∃y{⌝{P(x ∧ [Q(x ∨ R(y]} ∨(∀y[⌝P(f(y ∨ Q(g(x]}∙ (∀x(∃y{⌝P(x ∨ [⌝Q(x ∧⌝R(y] ∨(∀w[⌝P(f(w ∨ Q(g(x]}∙ (∀x{⌝P(x ∨ [⌝Q(x ∧⌝R(h(x] ∨(∀w[⌝P(f(w ∨ Q(g(x]}∙ [⌝P(x ∨⌝Q(x ∨⌝P(f(w ∨ Q(g(x] ∧[⌝P(x ∨⌝R(h(x ∨⌝P(f(w ∨ Q(g(x]∙ {⌝P(x1 ∨⌝Q(x1 ∨⌝P(f(w1 ∨ Q(g(x1,⌝P(x2 ∨⌝R(h(w2 ∨⌝P(f(w2 ∨ Q(g(x2} (3 ∙ (∀x(∃y{P(x ∧ [Q(x ∨ R(y]} ⇒(∀y{[P(f(y ⇒ Q(g(y]⇒(∀xR(x}∙⌝(∀x(∃y{P(x ∧ [Q(x ∨ R(y]} ∨( ∀y{⌝[⌝P(f(y ∨ Q(g(y] ∨ (∀xR(x} ∙ (∃x(∀y{ ⌝P(x ∨ [⌝Q(x ∧⌝R(y]} ∨(∀w{⌝[⌝P(f(w ∨ Q(g(w] ∨ (∀vR(v} ∙ {⌝P(A ∨[⌝Q(A ∧⌝R(y]} ∨{[P(f(w ∧⌝Q(g(w] ∨ R(v}∙⌝P(A ∨ {[⌝Q(A ∨ P(f(w] ∧ [⌝Q(A ∨⌝Q(g(w] ∧[⌝R(y ∨ P(f(w] ∧ [⌝R(y ∨⌝Q(g(w]} ∨ R(v ∙ {⌝P(A ∨⌝Q(A ∨ P(f(w1 ∨R(v1,⌝P(A ∨⌝Q(A ∨ Q(g(w2 ∨ R(v2,⌝P(A ∨⌝R(y3 ∨ P(f(w3 ∨ R(v3,⌝P(A ∨⌝R(y4 ∨ Q(g(w4 ∨ R v4}2假设已知下列事实:1小李(Li喜欢容易的(Easy课程(Course。

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8、广度优先搜索与深度优先搜索各有什么特点?
解:(1)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。或者说,
是以初始节点为根节点,向下逐级扩展搜索树。所以,广度优先策略的搜索树是自顶向下一层一层逐渐生成的。
(2)深度优先搜索就是在搜索树的每一层始终先只扩展一个子节点,不断地向纵深前进,直到不能再前进(到达叶子节点或受到深度限制)时,才从当前节点返回到上一级节点,沿另一方向又继续前进。这种方法的搜索树是从树根开始一枝一枝逐渐形成的。深度优先搜索亦称为纵向搜索。由于一个有解的问题树可能含有无穷分枝,深度优先搜索如果误入无穷分枝(即深度无限),则不可能找到目标节点。所以,深度优先搜索策略是不完备的。另外,应用此策略得到的解不一定是最佳解(最短路径)。广度优先搜索与深度优先搜索都属于盲目搜索。
6、有一农夫带一只狼、一只羊和一筐菜欲从河的左岸乘船到右岸,但受下列条件限制:
1)船太小,农夫每次只能带一样东西过河。2)如果没农夫看管,则狼要吃羊,羊要吃菜。
请设计一个过桥方案,使得农夫、狼、羊、菜都不受损失地过河。画出相应状态空间图。
提示:(1)用四元组(农夫、狼、羊、菜)表示状态,其中每个元素都可为0或1,用0表示在左岸,用1表示在右岸。
其策略是:盲目搜索,对树式和不回溯的线式是穷举方式,对回溯的线式是随机碰撞式。
启发式搜索,利用“启发性信息”引导的搜索。
3、什么是问题的解?什么是最优解?
解:能够解决问题的方法或具体做法成为这个问题的解。其中最好的解决方法成为最优解。
4、什么是与或树?什么是可解节点?什么是解树?
domains
p=string
d=integer
pp=p*
predicates
road(p,p,d)
path(p,p,pp,d)
member(p,pp)
clauses
path(X,Y,L,D):-road(X,Y,D),L=[X|[Y]].
12、设有如图3-24所示的一棵与或树,请指出解树;并分别按和代价及最大代价求解树代价;然后,指出最优解树。
解:按和代价的解树:左树:G(D)=4、G(A)=7、G(S0)=12
右树:G(B)=8、G(S0)=15
按最大代价的解树: 左树:G(D)=2、G(A)=6、G(S0)=11
(2)把每次过河的一次安排作为一个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。
解:设A=(A1,A2,A3,A4)为状态
A1:表示农夫的位置,=0:未过河、=1:已过河
A2:表示狼的位置,=0:未过河、=1:已过河
A3:表示菜的位置,=0:未过河、=1:已过河
A4:表示羊的位置,=0:未过河、=1:已过河
road(“昆明”,“广州”,2216). road(“北京”,”广州”,2510).
road(“上海”,”北京”,1462). road(“广州”,“上海”,1511).
(1)path(“西安”,”北京”,L,D),write(L,D).
(2)path(“西安”,”北京”,L,D),member(“上海”,L),write(L,D).
(3)path(“西安”,”北京”,L,D),
member(“上海”,L),not(member(“昆明”,L)), write(L,D).
10、何谓估价函数?在估价函数中,g(x)和h(x)各起什么作用?
解:估价函数的任务是估计待搜索节点的重要程度,给它们排定次序。
g(n)是起始点到达n的实际路径代价,h(n)就是n到达目标点最短路径的启发函数。
右树:G(B)=8、G(S0)=15
两种方法均说明右树是最优解树。
14、传教士和野人问题。有三个传教士和三个野人一起来到河边准备渡河,河边有一条空船,且传教士和野人都会划船,但每次最多可供两人乘渡。河的任何一岸以及船上一旦出现野人人数超过传教士人数,野人就会把传教士吃掉。为安全地渡河,传教士应如何规划渡河方案?试给出该问题的状态图表示,并用PROLOG语言编程求解之。
解:与或树: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。
可解节点: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。
解树: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。
用文字表示:
左 右 船上
2个野人去,1个野人回 3传,1野 1野 1野
若传教士和野人的数目均为五人,渡船至多可乘三人,请定义一个启发函数,并给出相应的搜索树。
解:
(1)设计该问题的状态。例如:((左岸牧师数,左岸野人数),(右岸牧师数,右岸野人数),船的位置)。(2)定义目标状态。这里是:((0,0),(3,3),1)(3)描述可能的动作。船上所能够载人的状态就是可能的操作。用谓词move/2表示。(4)判断合法状态(5)深度优先搜索
11、局部择优搜索与全局择优搜索的相同处与区别是什么?
解:(1)相同:利用启发函数制导的一种启发式搜索方法。在OPEN表中保留所有已生成而未考察的节点,并用启发函数h(x)对它们全部进行估价,从中选出最优节点进行扩展,而不管这个节点出现在搜索树的什么地方。
(2)区别:局部择优搜索扩展节点N后仅对N的子节点按启发函数值大小以升序排序,再将它们依次放入OPEN表的首部。
update((X,Y,1),Move,Statu1):-
(A,B)=X,
(C,D)=Y,
(E,F)=Move,
C1 is C-E,
D1 is D-F,
A1 is A+E,
B1 is B+F,
Statu1=((A1,B1),(C1,D1),0).
connect(Statu,Statu1):-
legal1((X,Y)):-X>=Y,X>=0,Y>=0.
update((X,Y,0),Move,Statu1):-
(A,B)=X,
(C,D)=Y,
(E,F)=Move,
C1 is C+E,
D1 is D+F,
A1 is A-E,
B1 is B-F,
Statu1=((A1,B1),(C1,D1),1).
(0,0,0,1) (1,0,1,1) (0,0,1,0)
(1,1,1,0) (0,1,1,0)(1,1,1,1)
其中(0,0,0,0)为初始状态,(1,1,1,1)为终止状态。
7、请阐述状态空间的一般搜索过程。OPEN表与CLOSED表的作用是什么?
解:OPEN表:用于存放刚生成的节点;CLOSE表:用于存放将要扩展或已扩展的节点
2个野人去,1个野人回 3个传 2野 1野
2个传教士去,1个野人与1个传教士回 1野1传 1传1野 1传,1野
具体的过河方案为:
(1)农夫、羊从左岸-》右岸,留下羊-》一人回到左岸
(2)农夫、菜从左岸-》右岸,留下菜-》农夫、羊回到左岸
(3)农夫、狼从左岸-》右岸,留下菜、狼-》农夫一人回到左岸
(4)农夫、羊从左岸-》右岸
相应的状态空间图为:(0,0,0,0) (1,0,0,1)
move(X,Y),
update(StaBiblioteka u,(X,Y),Statu1),
legal(Statu1).
findroad(X,X,L,L):-write(L).
findroad(X,Y,L,L1):-
connect(X,Z),
not(member(Z,L)),
findroad(Z,Y,[Z|L],L1).
9、图3-32是五大城市间的交通示意图,边上的数字是两城市间的距离。用图搜索技术编写程序,求解以下问题:
(1)任找一条西安到北京的旅行路线,并给出其距离。
(2)找一条从西安到北京,必须经途上海的路径。
(3)找一条从西安到北京,必须经途上海,但不能去昆明的路径。
解:
第三章 图搜索与问题求解
1、何为状态图和与或图?图搜索与问题求解有什么关系?
解:按连接同一节点的各边间的逻辑关系划分,图可以分为状态图和与或图两大类。其中状态图是描述问题的有向图。在状态图中寻找目标或路径的基本方法就是搜索。
2、综述图搜索的方式和策略。
解:图搜索的方式有:树式搜索,线式搜索。
road(A,B,D):-road(B,A,D). %因为没向图
road(“西安”,”北京”,1165). road(“西安”,”上海”,1511).
road(“西安”,“广州” ,2129). road(“西安”,”昆明”,1942).
road(“昆明”,”北京”,3179). road(“昆明”,”上海”,2677).
5、设有三只琴键开关一字排开,初始状态为“关、开、关”,问连接三次后是否会出现“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。
注:琴键开关有这样的特点,若第一次按下时它为“开”,则第二次按下时它就变成了“关”。
解:设0为关,1为开
三个传教士和三个野人的示例程序如下:
move(1,0).
move(0,1).
move(0,2).
move(2,0).
move(1,1).
legal((X,Y,_)):-legal1(X),legal1(Y).
legal1((X,Y)):-X=:=0,Y>=0,!.
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