第十章数据挖掘与主体技术习题参考解答
10.1 练习题
10.1 什么是数据挖掘？什么是知识发现？它们之间的关系如何？
10.2 数据挖掘的主要研究内容是什么？
10.3 OLAP数据分析方法有何特点？数据挖掘与OLAP的区别何在？
10.4 数据挖掘具有哪些功能和作用？
10.5 什么是概念／类的描述？特征性描述与区别性描述如何实现？
10.6 数据分类和聚类有何不同？
10.7 常用的数据挖掘的模型与算法有哪些？如何评价数据挖掘算法的优劣？
10.8 简述数据挖掘的方法与过程？数据预处理的作用是什么？
10.9 数据挖掘目前的研究热点有哪些？谈谈你对数据挖掘研究未来发展走势的看法。10.10 什么是智能Agent? 它应具备哪些基本特征? 智能Agent技术与传统的分布式问题求
解有何主要区别？
10.11 什么是Agent的体系结构？就单个Agent来说，通常用哪几种体系结构？
10.12试比较思考型Agent和反应型Agent体系结构的不同点及优缺点。混合型Agent的体
系结构有何特点？
10.13 智能Agent行为理论的核心是什么？为什么说用经典的一阶谓词逻辑不适于表示涉及
意识的观念？如何克服一阶谓词逻辑表示所出现的语法和语义问题？
10.14 多Agent系统有何特点？联合负责模型的有何作用？它有哪些部分构成？
10.15 什么是联合意图？什么是联合目标和公共处方？三者之间的关系如何？
10.16 何谓多Agent协商？它主要研究的内容是什么？协商协议、协商策略和协商处理的研
究内容各是什么？
10.17 KQML和KIF的作用是什么？它们间的关系如何？
10.18 协商策略一般有哪几类策略？
10.19 什么是多Agent规划？一个规划一般由哪几部分构成？
10.20 智能Agent与对象有何异同？面向Agent的软件开发技术与面向对象的软件开发技术
有何区别？
10.21 Agent技术大规模应用所面临机遇和挑战是什么？如何解决所面临的挑战性问题？
10.2 习题参考解答
（略）
1、什么是人工智能？人工智能有哪些研究领域？何时创建该学科，创始人是谁？ （1）AI（Artificial Intelligence）是利用计算机技术、传感器技术、自动控制技术、仿生技术、电子技术以及其他技术仿制人类智能机制的学科（或技术），再具体地讲就是利用这些技术仿制出一些具有人类智慧（能）特点的机器或系统 （2）人工智能的研究领域主要有专家系统、机器学习、模式识别、自然语言理解、自动定力证明、自动程序设计、机器人学、博弈、智能决策支持系统、人工神经网络等（3）人工智能于1956年夏季，由麦卡锡，明斯基、洛切斯特、香农等发起创建 2、产生式系统的由哪三部分组成？各部分的功能是什么？ 课本29页 （1）产生式系统由综合数据库、产生式规则和控制系统三部分组成 （2）综合数据库用于存放当前信息，包括初始事实和中间结果； 产生式规则用于存放相关知识； 控制系统用于规则的解释或执行程序。 3、设有三枚硬币，其初始状态为（反，正，反），允许每次翻转一个硬币（只翻一个硬币，必须翻一个硬币）。必须连翻三次。用知识的状态空间表示法求出到达状态（反，反，反）的通路。画出状态空间图。 课本51页 问题求解过程如下： （1）构建状态 用数组表示的话，显然每一硬币需占一维空间，则用三维数组状态变量表示这个知识：Q=（q1 , q2 , q3） 取q=0 表示钱币的正面; q=1 表示钱币的反面 构成的问题状态空间显然为： Q0=（0，0，0），Q1=（0，0，1），Q2=（0，1，0）, Q3=（0，1，1）， Q4=（1，0，0），Q5=（1，0，1），Q6=（1，1，0），Q7=（1，1，1） （2）引入操作 f1：把q1翻一面。 f2：把q2翻一面。 f3：把q3翻一面。 显然：F={f1，f2，f3} 目标状态：（找到的答案）Qg=（0，0，0）或（1，1，1） （3）画出状态图
作业一 1.考虑一个实时的在线电话翻译系统，该系统实现英语与日语之间的实时在线翻译，讨论 该系统的性能度量，环境，执行器，感知器，并对该环境的属性进行分析。 【Answer】 性能度量：翻译的正确率 环境：电话线路 传感器：麦克风 执行器：音响 完全可观察的，单agent，确定的(无噪音条件下)，片段的，静态的，离散的。2.考虑一个医疗诊断系统的agent，讨论该agent最合适的种类(简单agent,基于模型的agent, 基于目标的agent和基于效用的agent)并解释你的结论。 【Answer】 utility-based agent。 能够治愈病人的方法有很多种，系统必须衡量最优的方法来推荐给病人 3.先建立一个完整的搜索树，起点是S,终点是G,如下图,节点旁的数字表示到达目标状态 的距离，然后用以下方法表示如何进行搜索。 (a).深度优先； (b).宽度优先； (c).爬山法； (d).最佳优先； 图一 【Answer】: 建立树： 深度: 宽度： 爬山法： 优先搜索： 4.图二是一棵部分展开的搜索树，其中树的边记录了对应的单步代价，叶子节点标注了到 达目标结点的启发式函数的代价值，假定当前状态位于结点A。 (a)用下列的搜索方法来计算下一步需要展开的叶子节点。注意必须要有完整的计算过 程，同时必须对扩展该叶子节点之前的节点顺序进行记录： 1.贪婪最佳优先搜索 2.一致代价搜索 3.A*树搜索 (b)讨论以上三种算法的完备性和最优性。 【Answer】: 贪婪最佳优先：如果h(B)>5,首先访问叶子结点C,如果h(B)<=5,首先访问B,再访问C 一致代价搜索：B,D,E,F,G,H,C A*树搜索：如果h(B)>15,首先访问D 如果h(B)<=15,首先访问B,在E,G,D,H,F,C 图二 5.给定一个启发式函数满足h(G)=0,其中G是目标状态，证明如果h是一致的，那么它是
慧编程人工智能教程系列之一：小熊猫变身Dr.Know 著名导演史蒂文·斯皮尔伯格曾经拍过一部《人工智能》的电影。这部电影在当时引起了很大的轰动，其中的Dr.Know（万事通博士）更是给观众留下了深刻的印象。 这位Dr.Know可以说是博学多闻、无所不知。你可以问他任何问题，他都能给你答案。 （图片来自网络） 你有没有发现？这部科幻电影里的Dr.Know很像我们现在手机上用的智能语音助手，通过“语音交互”，它能跟你进行日常的对话，给你想要的信息，甚至完成你想要做的一些事情。今天，让我们一起来更全面地了解和使用慧编程的“语音交互”功能吧~ （图片来自网络） No.1 语音交互的原理 想实现语音交互，需要经历至少以下四个步骤： 语音识别：将麦克风采集到的人声转化为文字。 自然语义理解：将输入的文字，按照句法、词法结构，分解成有意义的特定词组。 自然语言生成：由计算机将各种词组拼接成能具有意义的句子 童心制物（Makeblock）面向学校、教培机构、家庭的STEAM 教育场景 和娱乐场景，提供齐全的机器人硬件、编程软件，输出优质的教学内容， 并打造国际化的青少年机器人赛事。
童心制物（Makeblock ）面向学校、教培机构、家庭的 STEAM 教育场景 和娱乐场景，提供齐全的机器人硬件、编程软件，输出优质的教学内容， 并打造国际化的青少年机器人赛事。 语音合成：将文字合成声音并播放出来，并尽可能地模仿人类自然说话的语音、语速、语调、音量等，给人以交谈的感觉。 No.2 语音交互的应用 语音交互目前最广泛的应用是语音助手和语音机器人，比如苹果Siri 、亚马逊Echo 、微软小冰、三星Bixby 、天猫精灵、小度音箱等，它们不仅能够在一定程度上准确地识别语义，还可以与人进行即时问答，帮助用户解决打电话、发短信、订外卖、设置事件提醒等实际问题。 No.3 添加语音交互积木 1）打开慧编程（PC 端或Web 端都可以），在“角色”下，单击积木区最下方的“添加扩展+” 2）在弹出的“扩展中心”页面，选择“人工智能服务”扩展，点击“+添加”
1 ．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。答：定义谓词： MAN（X）：X是人， LIKE（X，Y）：X喜欢Y ((?X)(MAN(X)∧LIKE(X, 梅花)) ∧ ((?Y)(MAN(Y)∧LIKE(Y,菊花))∧ ((?Z)(MAN(Z)∧(LIKE(Z,梅花) ∧LIKE(Z,菊花)) （2）他每天下午都去打篮球。 答：定义谓词：TIME(X):X是下午 PLAY(X,Y):X去打Y （?X）TIME(X) PLAY(他,篮球) （3）并不是每一个人都喜欢吃臭豆腐。 定义谓词：MAN（X）：X是人 LIKE（X，Y）：X喜欢吃Y ┐（（?X）MAN（X） LIKE（X，CHOUDOUFU）） 2 ．请对下列命题分别写出它的语义网络： （1）钱老师从 6 月至 8 月给会计班讲《市场经济学》课程。 （2）张三是大发电脑公司的经理，他 35 岁，住在飞天胡同 68 号。
（3）甲队与乙队进行蓝球比赛，最后以 89 ： 102 的比分结束。 3. 框架表示法 一般来讲，教师的工作态度是认真的，但行为举止有些随便，自动化系教师一般来讲性格内向，喜欢操作计算机。方园是自动化系教师，他性格内向，但工作不刻苦。试用框架写出上述知识，并求出方圆的兴趣和举止？ 答： 框架名：<教师> 继承：<职业> 态度：认真 举止：随便 框架名：<自动化系教师>
继承：<教师> 性格：内向 兴趣：操作计算机框架名：<方园> 继承：<自动化系教师> 性格：内向 态度：不刻苦 兴趣：操作计算机 举止：随便 4. 剧本表示法 作为一个电影观众，请你编写一个去电影院看电影的剧本。 答： (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 1. 顾客来到售票处 2. 售票员把票给顾客 3. 顾客把钱给售票员 4. 顾客走向电影院门 场景2 检票 1. 顾客把电影票给检票员 2. 检票员检票 3. 检票员把电影票还给顾客 4. 顾客进入电影院 场景3 等待 1. 顾客找到自己的座位 2. 顾客坐在自己座位一等待电影开始 场景4 观看电影 1. 放映员播放电影 2. 顾客观看电影
一、粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，是近年来发展起来的一种新的进化算法(（Evolu2tionary Algorithm - EA）。PSO 算法属于进化算法的一种，和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的交叉(Crossover) 和变异(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。 优化问题是工业设计中经常遇到的问题,许多问题最后都可以归结为优化问题.为了解决各种各样的优化问题,人们提出了许多优化算法,比较著名的有爬山法、遗传算法等.优化问题有两个主要问题:一是要求寻找全局最小点,二是要求有较高的收敛速度.爬山法精度较高,但是易于陷入局部极小.遗传算法属于进化算法(EvolutionaryAlgorithms)的一种,它通过模仿自然界的选择与遗传的机理来寻找最优解.遗传算法有三个基本算子:选择、交叉和变异.但是遗传算法的编程实现比较复杂,首先需要对问题进行编码,找到最优解之后还需要对问题进行解码,另外三个算子的实现也有许多参数,如交叉率和变异率,并且这些参数的选择严重影响解的品质,而目前这些参数的选择大部分是依靠经验.1995年Eberhart博士和kennedy博士提出了一种新的算法;粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法.这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视,并且在解决实际问题中展示了其优越性. 粒子群优化(ParticalSwarmOptimization-PSO)算法是近年来发展起来的一种新的进化算法(Evolu2tionaryAlgorithm-EA).PSO算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价
人工智能开发教程有哪些 就像大多数软件应用程序的开发一样，开发人员也在使用多种语言来编写人工智能项目，但是现在还没有任何一种完美的编程语言，是可以完全速配人工智能项目的。不过，大家公认的人工智能首选语言是Python，看看教程吧。 python全新基础视频教程 https://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1i5kvG5f python课程教学高手晋级视频h ttps://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1htJW4KG python高级视频教程https://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1nvf3NOt Python的优点： 有丰富多样的库和工具； 支持算法测试，而无需实现它们； Python的面向对象设计提高了程序员的生产力； 与Java和C ++相比，Python的开发速度更快。 Python的缺点： 习惯使用Python来编写人工智能程序的程序员很难适应其它语言的语法； 与c++和Java不同的是，Python需要在解释器的帮助下工作，这就会拖
慢在AI开发中的编译和执行速度； 不适合移动计算。 看完Python教程，也了解了Python语言优缺点的你，大概也还是很想了解人工智能目前的发展状况吧？毕竟，只有人工智能发展好了，我们未来在人工智能这个领域中，也才能得到更好的发展。 人工智能在不久的将来，或者在未来几年，一定会得到质的提升。人工智能得到了全球从学术界到应用领域的高度重视，所以现在正是学习人工智能的黄金时期！在人工智能人才呈现巨大缺口的市场下，企业给予人才的薪酬普遍高于全国平均薪酬。 从目前的情况来看，企业就算给出高薪也很难找到合适的人工智能人才。要想拿到更高的薪资，要想过上更好的生活，那你就不得不选择千锋人工智能开发培训学校了： 经过前期企业调研，将潮流技术完美融入人工智能开发课程体系，实用性强，不掺杂无用讲解，只为给学员极致的教学体验。 而且课程优势突出，注重理论更重实践，融入多家名企案例，结合项目真实
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956 年夏季在美国Dartmouth 大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 5.人工智能有哪几个主要学派？各自的特点是什么？主要学派：符号主义和联结主义。特点：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；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。 6.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 7.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。特征：研究神经网络。 8.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期( 1956 年以前)；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成( 1956~1970 年)；第三阶段：发展和实用化阶段( 1971~1980 年)；第四阶段：知识工程和专家系统( 1980 年至今)。 9.人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。 10.人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 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予特定的值； (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。 2.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。解：定义谓词如下： Like(x,y) ：x 喜欢y 。Club(x) ：x 是梅花。 Human(x) ：x 是人。Mum(x) ：x 是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为： ( x)(Human(x) Like(x,Club(x)) Like(x,Mum(x))) (1)他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x) ：x 玩足球。Day(x) ：x 是某一天。则语句可表达为：( x)(D(x) PlayFootball(Ta)) (2)太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x) ：x 的夏天。Dry(x) ：x 是干燥的。Hot(x) ：x 是炎热的。则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan)) Hot(Summer(Taiyuan)) (3)所有人都有饭吃。 解：定义谓词如下：Human(x) ：x 是人。Eat(x) ：x 有饭吃。 则语句可表达为：( x)(Human(x) Eat(x)) (4)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。 解：定义谓词如下：Like(x,y) ：x 喜欢y。Human(x) ：x 是人。 则语句可表达为：( x)((Human(x) Like(x,basketball)) Like(x,volleyball)) (5)要想出国留学，必须通过外语考试。 解：定义谓词如下： Abroad(x) ：x 出国留学。Pass(x) ：x 通过外语考试。 则语句可表达为：Abroad(x) Pass(x) 、 猴子问题： 2.7解：根据谓词知识表示的步骤求解问题如下： 解法一： (1)本问题涉及的常量定义为： 猴子：Monkey,箱子：Box，香蕉：Banana,位置：a, b, c (2)定义谓词如下： SITE(x , y) ：表示x 在y 处； HANG(x , y) ：表示x 悬挂在y 处；
一：单选题 1. 人工智能的目的是让机器能够（D），以实现某些脑力劳动的机械化。 A. 具有完全的智能 B. 和人脑一样考虑问题 C. 完全代替人 D. 模拟、延伸和扩展人的智能 2. 下列关于人工智能的叙述不正确的有（C）。 A. 人工智能技术它与其他科学技术相结合极大地提高了应用技术的智能化水平。 B. 人工智能是科学技术发展的趋势。 C. 因为人工智能的系统研究是从上世纪五十年代才开始的，非常新，所以十分重要。 D. 人工智能有力地促进了社会的发展。 3. 自然语言理解是人工智能的重要应用领域，下面列举中的（C）不是它要实现的目标。 A. 理解别人讲的话。 B. 对自然语言表示的信息进行分析概括或编辑。 C. 欣赏音乐。 D. 机器翻译。 4. 下列不是知识表示法的是（A）。 A. 计算机表示法 B. 谓词表示法 C. 框架表示法 D. 产生式规则表示法 5. 关于“与/或”图表示知识的叙述，错误的有（D）。 A. 用“与/或”图表示知识方便使用程序设计语言表达，也便于计算机存储处理。 B. “与/或”图表示知识时一定同时有“与结点”和“或结点”。 C. “与/或”图能方便地表示陈述性知识和过程性知识。 D. 能用“与/或”图表示的知识不适宜用其他方法表示。 6. 一般来讲，下列语言属于人工智能语言的是（D）。 A. VJ B. C# C. Foxpro D. LISP 7. 专家系统是一个复杂的智能软件，它处理的对象是用符号表示的知识，处理的过程是（C）的过程。 A. 思考 B. 回溯 C. 推理 D. 递归 8. 确定性知识是指（A）知识。 A. 可以精确表示的 B. 正确的 C. 在大学中学到的知识 D. 能够解决问题的 9. 下列关于不精确推理过程的叙述错误的是（B）。 A. 不精确推理过程是从不确定的事实出发 B. 不精确推理过程最终能够推出确定的结论 C. 不精确推理过程是运用不确定的知识 D. 不精确推理过程最终推出不确定性的结论 10. 我国学者吴文俊院士在人工智能的（A）领域作出了贡献。 A. 机器证明 B. 模式识别 C. 人工神经网络 D. 智能代理
人工智能部分习题答案 Document number：WTWYT-WYWY-BTGTT-YTTYU-2018GT
1.什么是人类智能它有哪些特征或特点 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能它的研究目标是 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 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：符号主义和联结主义。 特点：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；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。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法它有什么特征 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法它有什么特征 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 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予特定的值；（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。 2.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。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)?Like(x,Club(x))? Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)?PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下：
1. 什么是人类智能？它有哪些特征或特点？定义：人类所具有的智力和行为能力。特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2. 人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956 年夏季在美国Dartmouth 大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3. 什么是人工智能？它的研究目标是？定义：用机器模拟人类智能。研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4. 人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期( 1956 年以前)；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成( 1956~1970 年)；第 三阶段：发展和实用化阶段( 1971~1980 年)；第四阶段：知识工程和专家系统( 1980 年至今)。 5. 人工智能研究的基本内容有哪些？解：知识的获取、表示和使用。 6. 人工智能有哪些主要研究领域？解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 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：符号主义和联结主义。 特点：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；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。 8. 人工智能的近期发展趋势有哪些？解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9. 什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11. 什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。特征：研究神经网络。 1. 请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 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 谓词中的变元赋予特定的值； (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。 2. 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。解：定义谓词如下： Like(x,y) ：x 喜欢y 。Club(x) ：x 是梅花。 Human(x) ：x 是人。Mum(x) ：x 是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：( x)(Human(x) Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为： ( x)(Human(x) Like(x,Club(x)) Like(x,Mum(x))) (1)他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x) ：x 玩足球。Day(x) ：x 是某一天。则语句可表达为：( x)(D(x) PlayFootball(Ta)) (2)太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x) ：x 的夏天。Dry(x) ：x 是干燥的。Hot(x) ：x 是炎热的。则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan)) Hot(Summer(Taiyuan)) (3)所有人都有饭吃。 解：定义谓词如下： Human(x) ：x 是人。Eat(x) ：x 有饭吃。则语句可表达为：( x)(Human(x) Eat(x)) (4)喜欢玩篮球的人必喜欢玩排球。 解：定义谓词如下： Like(x,y) ：x 喜欢y。Human(x) ：x 是人。 则语句可表达为：( x)((Human(x) Like(x,basketball)) Like(x,volleyball)) (5)要想出国留学，必须通过外语考试。 解：定义谓词如下： Abroad(x) ：x 出国留学。Pass(x) ：x 通过外语考试。则语句可表达为：Abroad(x) Pass(x)
人工智能视频教程全集 人工智能目前在计算机领域内，得到了重视。并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用：机器视觉:指纹识别，人脸识别，视网膜识别，虹膜识别，掌纹识别，专家系统等。人工智能视频教程全集分享给大家。 千锋python课程教学高手晋级视频总目录 https://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1htJW4KG python课程windows知识点https://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1eSXr7JO python课程linux知识点https://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1mkoW2Ac python课程web知识点：https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习https://https://www.doczj.com/doc/0b2501522.html,/s/1eUaV8iA 只要你认真，哪怕你是还没毕业的大学生，或者是初入职场的工程师，都可以通过自学的方式掌握机器学习科学家的基础技能，并在论文、工作甚至日常生活中快速应用。当然，前提是你有足够的自制力。 人工智能(Artificial Intelligence)是研究解释和模拟人类智能、智能行为及
其规律的一门学科。其主要任务是建立智能信息处理理论，进而设计可以展现某些近似于人类智能行为的计算系统。 AI作为计算机科学的一个重要分支和计算机应用的一个广阔的新领域，它同原子能技术，空间技术一起被称为20世纪三大尖端科技。 如果你没有足够的自制力，建议你还是选择参加人工智能培训。因为只有系统完善的人工智能课程，才能让你未来的人工智能之路走得更平坦、更顺畅。否则，如果半途而废就非常可惜了。 在人工智能培训越来越流行的今天，各种机构如雨后春笋般层出不穷。不同培训机构之间的水平不一致，质量参差不齐。所以我们需要擦亮双眼，甄别相关机构的权威性和专业性，这样才能在入学前，就保证自己获得了正确的指导，并走向正确的道路，让自己的人生，赢在起跑线上。 千锋人工智能讲师呵护陪伴学员，早晨8点到晚上10点，讲师全天在班；8年来，我们坚持纯面授教学，保证学员的学习质量；免费为学员提供学习使用的电脑以及开发服务器，讲师全部是具有多年实战开发经验的研发精英、技术骨
黑龙江大学计算机科学技术学院 1.智能 智能是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 2.什么叫知识？ 知识是人们在改造客观世界的实践中积累起来的认识和经验 3.确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论都是可以精确表示的，其真值要么为真、要么为假。 4.推理 推理是指按照某种策略从已知事实出发利用知识推出所需结论的过程。 5.不确定性推理 指推理所使用的知识和推出的结论可以是不确定的。所谓不确定性是对非精确性、模糊型和非完备性的统称。 6.人工智能 人工智能就是用人工的方法在机器（计算机）上实现的智能，或称机器智能 7.搜索 是指为了达到某一目标，不断寻找推理线路，以引导和控制推理，使问题得以解决的过程。 8.规划 是指从某个特定问题状态出发，寻找并建立一个操作序列，直到求得目标状态为止的一个行动过程的描述。 9.机器感知 就是要让计算机具有类似于人的感知能力，如视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉 10.模式识别 是指让计算机能够对给定的事务进行鉴别，并把它归入与其相同或相似的模式中。11.机器行为 就是让计算机能够具有像人那样地行动和表达能力，如走、跑、拿、说、唱、写画等。 12.知识表示 是对知识的描述，即用一组符号把知识编码成计算机可以接受的某种结构。 13.事实 是断言一个语言变量的值或断言多个语言变量之间关系的陈述句 14.综合数据库 存放求解问题的各种当前信息 15.规则库 用于存放与求解问题有关的所有规则的集合 16.人工智能有哪些应用？ 17.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。
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))]? (?x)R(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)),
1.什么是人类智能？它有哪些特征或特点？ 定义：人类所具有的智力和行为能力。 特点：主要体现为感知能力、记忆与思维能力、归纳与演绎能力、学习能力以及行为能力。 2.人工智能是何时、何地、怎样诞生的？ 解：人工智能于1956年夏季在美国Dartmouth大学诞生。此时此地举办的关于用机器模拟人类智能问题的研讨会，第一次使用“人工智能”这一术语，标志着人工智能学科的诞生。 3.什么是人工智能？它的研究目标是？ 定义：用机器模拟人类智能。 研究目标：用计算机模仿人脑思维活动，解决复杂问题；从实用的观点来看，以知识为对象，研究知识的获取、知识的表示方法和知识的使用。 4.人工智能的发展经历了哪几个阶段？ 解：第一阶段：孕育期（1956年以前）；第二阶段：人工智能基础技术的研究和形成（1956~1970年）；第三阶段：发展和实用化阶段（1971~1980年）；第四阶段：知识工程和专家系统（1980年至今）。 5.人工智能研究的基本内容有哪些？ 解：知识的获取、表示和使用。 6.人工智能有哪些主要研究领域？ 解：问题求解、专家系统、机器学习、模式识别、自动定论证明、自动程序设计、自然语言理解、机器人学、人工神经网络和智能检索等。 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：符号主义和联结主义。 特点：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；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。 8.人工智能的近期发展趋势有哪些？ 解：专家系统、机器人学、人工神经网络和智能检索。 9.什么是以符号处理为核心的方法？它有什么特征？ 解：通过符号处理来模拟人类求解问题的心理过程。 特征：基于数学逻辑对知识进行表示和推理。 11.什么是以网络连接为主的连接机制方法？它有什么特征？ 解：用硬件模拟人类神经网络，实现人类智能在机器上的模拟。 特征：研究神经网络。 1.请写出用一阶谓词逻辑表示法表示知识的步骤。 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予特定的值；（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。 2.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。 解：定义谓词如下： Like(x,y)：x喜欢y。 Club(x)：x是梅花。 Human(x)：x是人。 Mum(x)：x是菊花。 “有的人喜欢梅花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))) “有的人喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Mum(x))) “有的人既喜欢梅花又喜欢菊花”可表达为：(?x)(Human(x)∧Like(x,Club(x))∧ Like(x,Mum(x))) （1）他每天下午都去玩足球。 解：定义谓词如下： PlayFootball(x)：x玩足球。 Day(x)：x是某一天。 则语句可表达为：(?x)(D(x)→PlayFootball(Ta)) （2）太原市的夏天既干燥又炎热。 解：定义谓词如下： Summer(x)：x的夏天。 Dry(x)：x是干燥的。 Hot(x)：x是炎热的。 则语句可表达为：Dry(Summer(Taiyuan))∧Hot(Summer(Taiyuan)) （3）所有人都有饭吃。
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
《人工智能》课程学习体会兼论遗传算法在最优化问题的应用与发展 一、《人工智能》课程学习体会 1．课程学习历程 这学期，在《人工智能》课程学习中，我们以中国大学MOOC网上浙江工业大学王万良教授主讲的《人工智能导论》课程为主。课上老师给我们讲解了一些课程中的难点，课下老师发放了很多的人工智能课外阅读资料，供我们参考学习。 在学习的过程中，我们先对智能有了初步了解，之后再谈人工智能的概念。要想实现人工智能，就需要把我们人的思维形式化，于是学习了谓词逻辑知识表示，之后是产生式，然后是概率论和数理统计的一些内容。掌握了这些之后，我们就可以根据知识去解决问题了。可是怎么去解决，如何去推出结果，又是一个问题，于是我们学习了一些推理方法，如模糊推理等。按照智能的定义，那么现在已经基本实现智能了。即实现了智能=知识+智力，虽然不是真正意义上的智能。虽然现在可以去处理一些问题了，但是很明显的，它的效率非常的低，甚至于有些问题找到答案花费的时间特别长，是我们无法接受的。于是我们学习了如A*算法、遗传算法、粒子群优化算法、蚁群算法等一些加快处理问题的算法。最后，我们学习了神经网络、专家系统、机器学习和智能体系等内容。对于这些学习的知识，基本上还处于一个了解的水平，要想实际应用还需要更深入的学习。 课下，我们也看了一些和人工智能的书籍，诸如《浪潮之巅》，向我们讲述了科技公司像IBM，微软，英特尔等公司的兴衰；《智能革命》向我们讲述了AI 与我们的生活密切相关，并且越来越离不开智能。通过阅读这些课外读物，也使得我们对人工智能有了更深的理解与思考。 2．课程学习体会与感悟 学习完主要课程之后，给我的第一感觉就是：“哎！怎么还没有学呢！课程就结束了”。有这样的感觉主要还是受到疫情的影响，在家不能像在学校一样学的那么精细。很多的知识几乎是走一个概念便草草离场了，同时，人工智能这门课程本身涉及的知识面也比较广，如讲到神经网络的时候提到了生物学中的神经元、突触等这些结构，想一下子掌握这些内容是不可能的。 另一个方面则是，人工智能的应用领域非常之多，诸如机器学习，专家系统等，每一部分都是可以单独拿出来作为深入学习的方向的。因此，现在的学习，只是对人工智能有了一个初步的了解，想要入门还需要学习更多的内容，还需要投入更多的时间。 二、遗传算法在最优化问题的应用与发展 1.遗传算法简述
作业三 1. 下列两个一阶逻辑的语句有什么问题？如果错误，请给出正确的表示: (a) ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? (要表达的意思: 所有的男孩都是高的) (b) ) ( ) (x Tall x xBoy? ? (要表达的意思：一些男孩是高的) [Answer]: ) ( ) (x Tall x xBoy? ? ) ( ) (x Tall x xBoy∧ ? 2.已知如下的两个命题“任何一个选了人工智能(AI)课程的人都是聪明的”，“任 何一门课只要教授人工智能相关知识它就是人工智能(AI)课程”，其相应的一阶 逻辑表达式如下： ? x (? y AI course(y) ∧ Takes(x,y)) ? Smart(x) ? x (? y AI topic(y) ∧ Teaches(x,y)) ? AI course(x) 现在已知事实：John选了课程CS3243，CS3243课教授的推理知识属于人工智 能相关知识，请将该事实表达成一阶逻辑句子，并且将该语句转换成CNF的形式， 然后用归结算来证明“john是聪明的”。 [Answer]: CNF形式： ) 3243 , ( ) , 3243 ( ) ( _CS John Takes Inference CS Teaches Inference topic AI∧ ∧
3.考虑从一副标准的52张纸牌（不含大小王）中分发每手5张牌的扑克牌域。假设发牌人是公平的。 (a)在联合概率分布中共有多少个原子事件（即，共有多少种5张手牌的组合）？每个原子事件的概率是多少？ (b)拿到大同花顺（即同花的A、K、Q、J、10）的概率是多少？四同张（4张相同的牌，分别为4种花色）的概率是多少？ [Answer]: (a) C552,1/C552 (b) 4/C552, C113C148/C552 4.文本分类是基于文本内容将给定的一个文档分类成固定的几个类中的一类。朴素贝叶斯模型经常用于这个问题。在朴素贝叶斯模型中，查询（query）变量是这个文档的类别，而结果（effect）变量时语言中每个单词的存在与否；假设文档中单词的出现是独立的，单词的出现由文档类别决定。 1）给定一组已经被分类的文档，准确解释如何构造这样的模型。 2）准确解释如何分类新文档。 3）题目中的条件独立性假设合理吗？请讨论。 [Answer]: 1) P(category|document)= P(document|category)P(category)/P(document) 2)P(document|category),P(category)根据已有条件可以统计计算出，因此，给定一个新的测试文档，只需将P(document|category)P(category)最大的category赋给该文档即可。 3）不合理，单词之间不具有独立性。 5.“三一”重工想某工程投标，计划采取两种策略：一种是投高标，中标概率为0.2，不中标概率为0.8；另一种是投低标，中标与不中标的概率均为0.5。投标