人工智能期末大作业

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2023年七年级上学期人工智能期末考

2023年七年级上学期人工智能期末考

2023年七年级上学期人工智能期末考本考试仅为2023年七年级上学期人工智能期末考卷,为期末成绩的重要组成部分,请同学们认真作答!1、人工智能是一门_____、延伸和拓展人类智能的技术科学。

() [单选题] *A.模仿B.学习C.分析D.模拟(正确答案)2、数据挖掘最主要的作用是?() [单选题] *A.挖掘出数据中的重要信息B.挖掘出数据资料中有价值的关联性(正确答案)C.挖掘数据的深层含义D.提取数据中的关键词3、智慧创作原理中,需要进行模板的套用,此处模板的生成,主要使用了什么人工智能技术?() [单选题] *A.文字识别技术B.机器学习技术(正确答案)C.数据挖掘技术D.大数据技术4、生成性大模型是一种典型的___________模型。

[单选题] *A.Transformer(正确答案)B.TranslationC.TrainD.Transformation5、下列哪一句包含提示词的语句,可以让生成性大模型生成更加准确的春节计划? [单选题] *A.春节计划B.包含一家人出游方案的计划C.一家人想要在春节期间出门游玩,请给我们设计一个为期七天的春节计划(正确答案)D. 在春节期间,一家人想要出门旅游6步态识别技术在进行识别的过程中,主要针对哪一个地方进行相似程度对比? [单选题] *A.外形B.从人体特征点的运动中提取出步态特征数据(正确答案)C.走路姿势D.人的骨骼特征点7、下列机器诗人程序中,我们应当填入的积木是? [单选题] *A.字数B.生成随机诗句C.词库D.主题词(正确答案)8、云计算中的云指的是? [单选题] *A.所有计算机和服务器汇聚起来的群组B.所有计算机的总和C.计算机和存储服务器通过互联网汇聚起来的群组(正确答案)D.天空中的云9、下列哪一个实例,符合云计算中的IaaS服务类型? [单选题] *A.编程平台B.易学平台C.广州市中小学人工智能平台D.单独一个服务器(正确答案)10、智慧画家的原理中,我们提到了生成对抗网络,其中进行对抗的是哪两个部分? [单选题] *A.生成器与判断器B.生成器与判别器(正确答案)C.生图器与判断器D.生图器与判别器11、人工智能机器人的硬件系统由_______、________和_________组成。

20秋季大工《人工智能》终年大作业

20秋季大工《人工智能》终年大作业

20秋季大工《人工智能》终年大作业介绍这份文档旨在说明20秋季大工《人工智能》课程的终年大作业。

本作业的目标是让学生综合应用所学的人工智能知识和技术,解决一个实际的问题或完成一个项目。

作业要求- 作业主题:学生可以根据自己的兴趣和专业背景选择一个合适的主题,但必须与人工智能相关。

- 独立完成:学生需要独立完成作业,不得寻求用户的帮助或借助他人的协助。

- 简单策略:学生应该根据自己的能力和专长,选择简单的策略和方法来解决问题,避免涉及复杂的法律问题。

- 内容确认:不要引用无法确认的内容,确保所提供的信息准确可信。

作业内容学生需要根据自己选择的主题,完成以下任务:1. 问题定义:明确问题的定义和目标,并解释为什么这个问题对人工智能领域具有重要性。

2. 数据收集:收集与问题相关的数据集,并进行预处理和清洗。

3. 模型选择:选择适合解决问题的人工智能模型或算法,并解释选择的原因。

4. 模型训练:使用选定的模型对数据进行训练,并进行模型调优。

5. 模型评估:评估训练好的模型的性能和准确度,解释评估结果。

6. 结果展示:将模型的结果以可视化的方式展示出来,并对结果进行解释和分析。

时间安排作业将在整个学年内进行,学生需要根据以下时间安排完成各个阶段:- 第一学期:- 问题定义和数据收集:9月初至10月底- 模型选择和训练:11月初至12月底- 第二学期:- 模型调优和评估:1月初至2月底- 结果展示和报告撰写:3月初至4月底评分标准作业将根据以下标准进行评分:- 问题定义和目标的清晰度和合理性- 数据收集和预处理的质量- 模型选择和训练的合适性和有效性- 模型评估和结果展示的准确性和可视化效果- 报告撰写和表达的清晰度和逻辑性提交要求学生需要按照要求将作业提交给授课教师或助教。

具体的提交要求将在课程开始时公布。

总结本次终年大作业旨在让学生综合运用人工智能知识和技术,解决一个实际的问题或完成一个项目。

通过完成这个作业,学生将加深对人工智能领域的理解和应用能力,并提升解决问题的能力和创新思维。

大学人工智能期末考试题库及答案

大学人工智能期末考试题库及答案

大学人工智能期末考试题库及答案1. 选择题1. 人工智能(AI)是一种:- [ ] A. 操作系统- [ ] B. 程序语言- [ ] C. 计算机硬件- [x] D. 计算机科学领域2. 以下哪个不是人工智能的应用领域?- [ ] A. 语音识别- [ ] B. 机器研究- [x] C. 图像处理- [ ] D. 人类基因编辑3. 以下哪个不是人工智能的主要方法?- [ ] A. 逻辑推理- [ ] B. 遗传算法- [x] C. 数学公式- [ ] D. 神经网络4. 以下哪个不属于机器研究的类型?- [ ] A. 监督研究- [ ] B. 无监督研究- [ ] C. 强化研究- [x] D. 编程研究5. 以下哪个算法被广泛应用于图像处理和计算机视觉?- [x] A. 卷积神经网络(CNN)- [ ] B. 支持向量机(SVM)- [ ] C. 遗传算法- [ ] D. 贝叶斯网络2. 简答题1. 请简要解释人工智能的定义和作用。

人工智能是一种计算机科学领域,旨在使计算机能够模拟和模仿人类智能的能力。

它的目的是使计算机能够感知、研究、推理和决策,以解决各种复杂问题和任务。

人工智能在许多领域有重大应用,如自然语言处理、图像处理、机器研究等,为现代社会和技术的发展带来了巨大的影响和潜力。

2. 请列举一个你认为人工智能在未来可能出现显著进展的领域,并说明原因。

一个可能出现显著进展的领域是医疗保健。

人工智能可以通过大数据分析和机器研究算法,帮助医生进行更准确的诊断和治疗决策。

它可以快速处理和分析大量的医疗数据,提供个性化的医疗建议,改善病患的治疗结果和医疗服务效率。

此外,人工智能还可以应用于医疗机器人和辅助技术,提供更好的医疗保健服务和患者管理。

3. 请说明机器研究和深度研究之间的区别。

机器研究是人工智能的一个分支,它关注如何从数据中研究和构建模型,以进行预测和决策。

机器研究算法可以通过分析数据集中的模式和规律,自动调整模型参数,并根据历史数据进行预测。

大工23春《人工智能》大作业题目及要求

大工23春《人工智能》大作业题目及要求

大工23春《人工智能》大作业题目及要求引言概述:人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一门关注于使机器能够模仿人类智能行为的科学与技术。

在大工23春的《人工智能》课程中,学生们将面临一项重要的大作业。

本文将介绍大工23春《人工智能》大作业的题目和要求。

正文内容:1. 题目一:机器学习算法的实现与应用1.1 算法选择:学生需选择并实现一个机器学习算法,如决策树、支持向量机、神经网络等。

1.2 数据集准备:学生需准备一个合适的数据集,用于训练和测试所选择的机器学习算法。

1.3 算法实现:学生需要编写代码,实现所选择的机器学习算法,并对数据集进行训练和测试。

2. 题目二:自然语言处理应用开发2.1 文本处理:学生需要选择一个自然语言处理任务,如文本分类、情感分析等,并准备相应的文本数据集。

2.2 特征提取:学生需要设计并实现合适的特征提取方法,将文本数据转化为机器学习算法可以处理的形式。

2.3 模型训练与应用:学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法,对提取的特征进行训练,并应用于所选择的自然语言处理任务。

3. 题目三:计算机视觉应用开发3.1 图像处理:学生需要选择一个计算机视觉任务,如图像分类、目标检测等,并准备相应的图像数据集。

3.2 特征提取:学生需要设计并实现合适的特征提取方法,将图像数据转化为机器学习算法可以处理的形式。

3.3 模型训练与应用:学生需要选择并实现一个适当的机器学习算法,对提取的特征进行训练,并应用于所选择的计算机视觉任务。

4. 题目四:强化学习算法的实现与应用4.1 算法选择:学生需选择并实现一个强化学习算法,如Q-learning、Deep Q Network等。

4.2 环境建模:学生需要设计一个适当的环境,用于训练所选择的强化学习算法。

4.3 算法实现:学生需要编写代码,实现所选择的强化学习算法,并对环境进行训练和测试。

5. 题目五:深度学习模型的实现与应用5.1 模型选择:学生需选择并实现一个深度学习模型,如卷积神经网络、循环神经网络等。

人工智能期末作业(程序+结果)

人工智能期末作业(程序+结果)

题目:小型动物分类专家系统专业:通信与信息系统姓名:学号:一、系统的研究背景通过一个简单的prolog程序,实现对一个小型动物系统的识别问题,从而提供一种思维方式来简轻人们日常生活中花在分类问题中的工作量,进而达到人工智能科学可以很好的被人民的效果。

二、设计思路首先对一些常见动物的属性进行归纳,提出有用的信息再对这种动物进行描绘,通过这一过程,我们就能得出大部分动物的特点,这样再通过智能语言对它编写,最后通过人机对话桌面,可以很轻松的判别出各种动物的种类,通过这一方案,我们可以发现,这一系统可以应用的很多生活实例和科学研究中,只要我们好好提取一下信息属性,就能使机器很好的为我们服务,进而实现智能化。

三、方案的实施程序代码及效果在如图1示的窗口中输入如下程序。

图1 程序的输入窗口程序代码:global factsxpositive(symbol,symbol)xnegative(symbol,symbol)predicatesnondeterm animal_is(symbol)nondeterm it_is(symbol)ask(symbol,symbol,symbol)remember(symbol,symbol,symbol)positive(symbol,symbol)negative(symbol,symbol)clear_fatcsrunclausesanimal_is(cheetah):-it_is(mammal),it_is(carnivore),positive(has,tawny_color),positive(has,dark_spots).animal_is(tiger):-it_is(mammal),it_is(carnivore),positive(has,tawny_color),positive(has,black_stripes).animal_is(giraffe):-it_is(ungulate),positive(has,long_neck),positive(has,long_legs),positive(has,dark_spots).animal_is(zebra):-it_is(ungulate),positive(has,black_stripes).animal_is(ostrich):-it_is(bird),negative(does,fly),positive(has,long_neck),positive(has,long_legs),positive(has,black_and_white_color). animal_is(penguin):-it_is(brid),negative(does,fly),positive(does,swim),positive(has,black_and_white_color). animal_is(albatross):-it_is(bird),positive(does,fly_well).it_is(mamal):-positive(has,hair).it_is(mamal):-positive(does,give_milk).it_is(bird):-positive(has,feathers).it_is(bird):-positive(does,fly),positive(does,lay_eggs).it_is(carnivore):-positive(does,eat_meat).it_is(carnivore):-positive(has,pointed_teeth),positive(has,claws),positive(has,forward_eyes).it_is(ungulate):-it_is(mamal),positive(does,chew_cud).positive(X,Y):-xpositive(X,Y),!.positive(X,Y):-not(xnegative(X,Y)),ask(X,Y,yes).negative(X,Y):-xnegative(X,Y),!.negative(X,Y):-not(xpositive(X,Y)),ask(X,Y,no).ask(X,Y,yes):-!,write(X,”it”,Y,’\n’),readln(Reply),nl,frontchar(Reply,’y’,_),remember(X,Y,yes).ask(X,Y,no):-!,write(X,”it”,Y,’\n’),readln(Reply),nl,frontchar(Reply,’n’,_),remember(X,Y,no).remember(X,Y,yes):-assertz(xpositive(X,Y)).remember(X,Y,no):-assertz(xnegative(X,Y)).clear_fatcs:-write(“\n\n Please press the space bar to exit\n ”),retractall(_,dbasedom),readchar(_).run:-animal_is(X),!,write (“\n Your animal may be a(an)”,X),nl,nl,clear_fatcs.run:-write (“\n Unable to determine what ”),write(“your animal is,\n\n”),clear_fatcs.goalrun.运行后通过下面的一段同专家系统的会话,判断出动物的种类。

人工智能期末考试试题

人工智能期末考试试题

人工智能期末考试试题一、选择题(每题2分,共20分)1. 人工智能的英文缩写是:A. AIB. IAC. IID. AII2. 以下哪个不是人工智能的分支领域?A. 机器学习B. 深度学习C. 量子计算D. 自然语言处理3. 神经网络的灵感来源于:A. 电子计算机B. 人脑神经结构C. 遗传算法D. 蜂群算法4. 下列哪项技术不属于机器学习算法?A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 逻辑回归5. 在人工智能领域,以下哪个概念与“深度学习”最不相关?A. 卷积神经网络B. 循环神经网络C. 专家系统D. 长短期记忆网络二、简答题(每题10分,共30分)1. 请简述人工智能与机器学习之间的关系。

2. 解释什么是监督学习和无监督学习,并给出一个实际应用的例子。

3. 描述深度学习在图像识别领域的应用。

三、论述题(每题25分,共50分)1. 论述人工智能在医疗领域的应用及其潜在的伦理问题。

2. 讨论人工智能对就业市场的影响,包括正面和负面的影响。

四、案例分析题(共30分)阅读以下案例:某公司开发了一款智能客服机器人,能够处理客户咨询和解决问题。

请分析该机器人可能面临的技术挑战,并提出解决方案。

五、编程题(共20分)编写一个简单的Python程序,实现一个基于决策树的分类器,对以下数据集进行分类:数据集:```特征1, 特征2, 类别1, 2, 正2, 1, 负3, 3, 正1, 1, 负```要求:- 使用sklearn库中的决策树分类器。

- 训练模型并预测新数据点 [2, 2] 的类别。

六、开放性问题(共10分)你认为人工智能在未来10年内将如何改变我们的日常生活?请给出你的观点和理由。

请注意:所有答案需根据题目要求,结合人工智能的相关知识进行回答。

人工智能期末试题及答案完++++整版(最新)

人工智能期末试题及答案完++++整版(最新)

一单项选择题(每小题2分,共10分)1.首次提出“人工智能”是在(D )年A.1946B.1960C.1916D.19562. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:BA.专家系统、自动规划B. 专家系统、机器学习C. 机器学习、智能控制D. 机器学习、自然语言理解3. 下列不是知识表示法的是 A 。

A:计算机表示法 B:“与/或”图表示法C:状态空间表示法 D:产生式规则表示法4. 下列关于不确定性知识描述错误的是 C 。

A:不确定性知识是不可以精确表示的B:专家知识通常属于不确定性知识C:不确定性知识是经过处理过的知识D:不确定性知识的事实与结论的关系不是简单的“是”或“不是”。

5. 下图是一个迷宫,S0是入口,S g是出口,把入口作为初始节点,出口作为目标节点,通道作为分支,画出从入口S0出发,寻找出口Sg的状态树。

根据深度优先搜索方法搜索的路径是 C 。

A:s0-s4-s5-s6-s9-sg B:s0-s4-s1-s2-s3-s6-s9-sgC:s0-s4-s1-s2-s3-s5-s6-s8-s9-sg D:s0-s4-s7-s5-s6-s9-sg二填空题(每空2分,共20分)1.目前人工智能的主要学派有三家:符号主义、进化主义和连接主义。

2. 问题的状态空间包含三种说明的集合,初始状态集合S 、操作符集合F以及目标状态集合G 。

3、启发式搜索中,利用一些线索来帮助足迹选择搜索方向,这些线索称为启发式(Heuristic)信息。

4、计算智能是人工智能研究的新内容,涉及神经计算、模糊计算和进化计算等。

5、不确定性推理主要有两种不确定性,即关于结论的不确定性和关于证据的不确定性。

三名称解释(每词4分,共20分)人工智能专家系统遗传算法机器学习数据挖掘答:(1)人工智能人工智能(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。

人工智能大作业心得体会

人工智能大作业心得体会

人工智能大作业心得体会在这次人工智能大作业中,我学到了很多关于人工智能的知识和技能,并且收获了很多心得体会。

首先,我意识到人工智能已经在我们生活的方方面面发挥了巨大的作用,从智能手机上的语音助手到智能家居设备的应用,人工智能已经悄然走进了我们的日常生活。

这次作业让我更加深入地了解了人工智能的原理和应用,使我对人工智能的重要性有了更深刻的认识。

其次,我在做大作业的过程中体会到了人工智能技术的复杂性和挑战性。

在设计和实现一个人工智能系统的过程中,需要考虑很多因素,包括数据的处理、算法的选择、模型的训练等等。

这需要我们具备扎实的编程和数学基础,以及对人工智能技术的深入理解。

最后,我也意识到人工智能的发展是一个持续不断的过程,需要我们不断地学习和探索。

在这个快速发展的领域,我们不能停留在已有的知识和技能上,而是要保持对新技术和新理论的关注,不断地提升自己的能力。

只有这样,我们才能在这个领域取得更大的成就。

总的来说,通过这次人工智能大作业,我不仅学到了很多关于人工智能的知识和技能,也收获了很多关于学习和成长的体会。

我相信,随着人工智能技术的不断发展,我会继续努力,为这个领域的发展做出自己的贡献。

对于接下来人工智能的发展,我对于这个领域的未来充满着期待。

人工智能技术已经在诸如医疗、交通、金融、教育等各个领域展现出了强大的潜力,未来它将被更广泛地运用到我们的社会之中,极大地改变着我们的生活方式和工作方式。

首先,人工智能的技术将会继续进步,带来更加智能化的产品和服务。

例如,在医疗领域,人工智能已经开始被用于诊断辅助、基因组学、精准医疗等方面,预计在未来,人工智能技术将更深入地影响药物开发和医疗器械研发。

在交通领域,自动驾驶技术的发展将会大大提高交通安全性和效率。

另外,在金融领域,人工智能将会被用于更智能化的风险管理和投资决策。

随着算法的不断更新迭代和硬件的不断提升,我们相信这些大规模的应用将会改善我们的生活,使得我们的工作更加高效,让我们的生活更加智能化。

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由于语义网络是一个二元关系图,所以 Prolog 课方便地实现语义网络知识表示。 a_kind_of("苹果","水果"). taste("苹果","甜"). a_kind_of("富士","苹果"). intro_from("富士","日本"). is_a("日本","亚洲国家"). ………
也可以表示为 arc(a_kind_of,"苹果","水果").
人工智能期末考查
学号:2010118504150 姓名:朱胜强 专业:2010 级电子信息工程 1012 班
几种结构化知识表示及其推理
一、框架及其推理
1、框架的概念 <槽名 1><侧面值 111 ,侧面值 112 , …>
<侧面名 12> <侧面值 121 ,侧面值 122 , …>
<槽名 2><槽值 2>|<侧面名 21><侧面值 211 ,侧面值 212 , …> <侧面名 22> <侧面值 221 ,侧面值 222 , …> …
<槽名 k><槽值 k>|<侧面名 k1><侧面值 k11 ,侧面值 k12 , …> <侧面名 k2> <侧面值 k21 ,侧面值 k22 , …>
课后习题解答
1、试写出“学生框架”的描述,并用 Prolog 语言实现。 框架名:<学生> 类属:<受教育者> 专业:范围:(计算机,英语,音乐,数学)
缺省:计算机 性别:<男,女> 类型:(<小学生>,<中学生>,<大学生>) frame(name(“学生”)), Kind_of(“<知识分子>”), Major(scope(“计算机”,“英语”,“音乐”,“数学”),default(“计算机”)), Sex(“男”,“女”), Type(“<小学生>”,“<中学生>”,“<大学生>”)。
⑥推理语义网:命题网 ⑦框架语义网:与框架相结合的语义网。
2、语义网络的表达能力 语义网络可以表示事物之间的联系和关系。
语义网络对事件的表示。 语义网络对含有全称量词和存在量词的谓词的表示。
⑴实例关系。
表示类与实例之间的关系。
是一个

大学


⑵分类关系。 (从属、泛化)关系 指事物之间的类属关系。
三、类与对象及其推理
面向对象技术现已是软件开发和程序设计的主流技术,面向对象技术中的核心概念是 对象和类。对象可以泛指一切事物,类则是一类对象的抽象模型。
通常,在面向对象的程序设计语言中,只给出类的定义,其对象由类生成。类的定义 中就说明了所辖对象的共同特征(属性、状态等)和行为。特征用变量表示,行为则是作用 于这些特征和作用于对象的一组操作,如函数、过程等。
总结与收获
通过这学期的学习,我对人工智能也有了一定的认识,从一开始觉得这课时那么的神 奇,到现在我的神秘感也慢慢的消失了。我觉得人工智能这么学科是一个富有挑战力的学科, 里面我们要学习的东西太多太多,也只有弄懂这些基础的东西,才能在以后这课的学习中跟 的上进度。在这门的学科中,我觉得值得我们认真学习的就是其中的推理。起始所谓的人工 智能也就是让机器人拥有像我们人一样的推理能力,但是要想让机器人跟我们人一样要有思 维能力,那可是相当的难。估计这方面也是人工智能的一个发展方向。因为那样的人工智能 才是真正的人工智能。在这门课上我学到的这些推理也是丰富我的知识面,开拓了我的视野, 让我对这门神秘的课程也有了一个初步认识。在这门课上学到的东西也会给我以后的工作和 学习有很大的。
d1+d2+d3+d4=x3 类型:(<办公室>,<教室>,<会客室>,<卧室>,<厨房>,<仓库>…) 3、基于框架的推理 ⑴基于框架的推理方法是继承。就是子框架可以拥有其父框架的槽及槽值。 ⑵实现继承的操作有: ①匹配:将问题框架同知识库中的框架的模式匹配。 ②搜索:沿着框架间的纵向和横向联系,在框架网络中进行查找。 ③填槽:问题框架同某一框架匹配时,可以通过它的父框架来将它的空槽值填上。 4、框架的程序语言实现 ⑴FRL 程序设计语言 ⑵PROLOG 语言
条件:x1>0 窗数 x2 :缺省:x2=2
条件:x2>=0
门数 x3 :缺省:x3=1 条件:x3>0
前墙: (墙框架(w1,d1)) 后墙: (墙框架(w2,d2)) 左墙: (墙框架(w3,d3)) 右墙: (墙框架(w4,d4)) 天花板 :<天花板框架> 地板 : <地板框架> 门 : <门框架> 窗: <窗框架> 条件:w1+w2+w3+w4=x2
⑶组装关系。 下层概念是上层概念的一部分。
⑷属性关系。 对象的属性及其属性值。
⑸集合—成员关系。 表示成员与集合之间的关系。
⑹逻辑关系。 一个概念可由另一个概念推出,存在因果关系。
⑺方位关系。 在描述一个事物时,经常需要指出它发生的时间、位置,或者指出它的组成、形状等,
此时可用相应的方位关系语义网络表示。 ⑻所属关系。
二、语义网络及其推理
1、语义网络的概念 ⑴语义网络由节点和有向边组成的有向图。 ①节点表示事物、对象、概念、行为、性质、状态等。 ②有向边表示节点之间的某种联系或关系。
节点一
语义关系
节点二
⑵语义网络的级别划分 ①执行级 ②逻辑级 ③认识论级 ④概念级 ⑤语言学级 ⑶语义网络类型 ①命题语义网(分块联想网络) ②数据语义网:以数据为中心的语义网络 ③语言语义网:用于自然语言分析和理解 ④结构语义网:描述客观事物的结构 ⑤分类语义网:描述抽象概念及层次
所属关系表示“具有”的意思。 3、基于语义网络的推理 ⑴基于语义网络的推理也是继承,继承通过匹配、搜索实现。 ⑵推理步骤 ①首先根据待求问题要求构造一个网络片断 ②在知识库中查找与之匹配的语义网络,当网络片断中询问部分与知识库中某网络结构匹配 时,则与询问处匹配的事实就是问题的解。 ③匹配的结果不一定是完全匹配,需考虑匹配的程度。 4、语义网络的程序语言实现
arc(taste,"苹果","甜"). arc(a_kind_of,"富士","苹果"). arc(intro_from,"富士","日本"). arc(is_a,"日本","亚洲国家").
……… 或者
net1( a_kind_of(“苹果”,“水果”), taste(“苹果”,“甜”), a_kind_of(“秦冠”,“苹果”), produ_in("秦冠","陕西")).
即一个框架一般有若干个槽,一个槽有一个槽值或者有若干个侧面,而一个 侧面又有若干个侧面值。其中槽值和侧面值可以是数值、字符串、布尔值,也可 以是一个动作或过程,甚至还可以是另一个框架的名字。 例:描述一个“教师”的框架。
框架名:<教师> 类属 :<知识分子> 工作: 范围: (教学,科研)
缺省: (教学) 性别 : (男,女) 学历 : (中师,高师) 类型 : (<小学教师>,<中学教师>,<大学教师>) 这个框架的名字为“教师”,它含有 5 个槽,槽名分别是“类属”、“工作”、“性别”、“学 历”、和“类型”。这些槽名的右面就是其值,如“<知识分子>”、“男”、“女”、“高师”、“中 师”等。其中“<知识分子>”又是一个框架名,“范围”、“缺省”就是侧面名,其后是侧面 值,如“教学”、“科研”等。另外,用<>括的槽值也是框架名。 一个框架的槽值可以是另一个框架的名,这就把有关框架横向联系了起来。 框架间的“父子”关系是框架间的一种纵向联系。 某一论域的全体框架构成了一个框架网络或框架系统。 框架的槽值可以是规则或逻辑式、运算式甚至过程调用等。 2、框架的表达能力 ⑴框架适合表达结构性知识 ①概念对象等知识用框架表示 ②框架的槽是对象的属性或状态 ③框架的值是属性值或状态值 ⑵框架网络可以表示过程性事件或情节 例:关于房间的框架 框架名:<房间> 墙数 x1 :缺省:x1=4
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