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人工智能大作业汇编

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1.用有界深度优先搜索方法求解图1所示八数码难题。

S o S g

图1 八数码难题

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?

3.某单位派遣出国人员,有赵、钱、孙三位候选人,经讨论后决定:

(1)三人中至少派遣一人。

(2)如果赵去而钱不去,则一定派孙去。

(3)如果钱去,则一定派孙去。

求证:一定会派孙出国。

设用P(x)表示派x出国,zhao、qian、sun分别表示三人,将已知条件与目标用谓词公式正确的表示出来,并用消解反演进行证明。

4.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.用基于规则的推理系统证明下述推理的正确性:已知狗都会吠叫和咬人

任何动物吠叫时总是吵人的

猎犬是狗

结论猎犬是吵人的

6.如何利用遗传算法求解问题,试举例说明求解过程。

7.考虑图所示的寻找路径问题。

(1) 对所示物体和障碍物(阴影部分)建立一个结构空间。其中,物体的初始位置有两种情

况,一种如图所示,另一种情况是把物体旋转90°。

(2) 应用结构空间,描述一个寻求上述无碰撞路径的过程(程序)把问题限于无旋转的二维

问题。

机械手

(a)初始布局(b)目标布局

图2 机械手堆积木规划问题

8.用你学过语言编写计算机程序,用于执行BP学习算法。

9.选择一个你熟悉的领域,编写程序来描述艾真体与环境的作用。说明环境是否是可访问的、确定性的、情节性的、静态的和连续的。对于该领域,采用何种艾真体结构为好?

人工智能大作业

第一章 1、3 什么就是人工智能?它的研究目标就是什么? 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它就是研究、开发用于模拟、延伸与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:人工智能就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、自然语言处理与专家系统等。 1、7 人工智能有哪几个主要学派?各自的特点就是什么? 主要学派:符号主义,联结主义与行为主义。 1.符号主义:认为人类智能的基本单元就是符号,认识过程就就是符号表示下的符号计算, 从而思维就就是符号计算; 2.联结主义:认为人类智能的基本单元就是神经元,认识过程就是由神经元构成的网络的信 息传递,这种传递就是并行分布进行的。 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与行动,取决于对外界复 杂环境的适应,它不需要只就是,不需要表示,不需要推理。 1、8 人工智能有哪些主要研究与应用领域?其中有哪些就是新的研究热点? 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就是人

西电人工智能大作业

人工智能大作业 学生:021151** 021151** 时间:2013年12月4号

一.启发式搜索解决八数码问题 1.实验目的 问题描述:现有一个3*3的棋盘,其中有0-8一共9个数字,0表示空格,其他的数字可以和0交换位置(只能上下左右移动)。给定一个初始状态和一个目标状态,找出从初始状态到目标状态的最短路径的问题就称为八数码问题。 例如:实验问题为

到目标状态: 从初始状态: 要求编程解决这个问题,给出解决这个问题的搜索树以及从初始节点到目标节点的最短路径。 2.实验设备及软件环境 利用计算机编程软件Visual C++ 6.0,用C语言编程解决该问题。 3.实验方法 (1).算法描述: ①.把初始节点S放到OPEN表中,计算() f S,并把其值与节点S联系 起来。 ②.如果OPEN表是个空表,则失败退出,无解。 ③.从OPEN表中选择一个f值最小的节点。结果有几个节点合格,当其 中有一个为目标节点时,则选择此目标节点,否则就选择其中任一节点作为节点i。 ④.把节点i从OPEN表中移出,并把它放入CLOSED的扩展节点表中。 ⑤.如果i是目标节点,则成功退出,求得一个解。 ⑥.扩展节点i,生成其全部后继节点。对于i的每一个后继节点j: a.计算() f j。 b.如果j既不在OPEN表中,也不在CLOSED表中,则用估价函数f

把它添加入OPEN表。从j加一指向其父辈节点i的指针,以便一旦 找到目标节点时记住一个解答路径。 c.如果j已在OPEN表或CLOSED表上,则比较刚刚对j计算过的f 值和前面计算过的该节点在表中的f值。如果新的f值较小,则 I.以此新值取代旧值。 II.从j指向i,而不是指向它的父辈节点。 III.如果节点j在CLOSED表中,则把它移回OPEN表。 ⑦转向②,即GO TO ②。 (2).流程图描述: (3).程序源代码: #include #include

人工智能作业一答案

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

人工智能大作业

内蒙古科技大学2012/2013 学年第一学期《人工智能》大作业 课程号:67111317 考试方式:大作业 任课教师:陈淋艳 使用专业、年级 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么 是人工智能?人类研究人工智能的最终目标是什 么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三 个野人来到河边,河边只有一条一次最多可供两 个人过河的小船,传教士如何用这条小船过河才 能使河两边的野人数目决不会超过传教士的数 目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法 律管制,所以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的 法律,受到官府追究;而达官贵人和恶少不受法 律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也违法,却 可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么?

试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归 结反演的方法回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部, ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山 运动员。登山运动员不喜欢下雨,而且任何不喜欢 雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所 喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东 西。TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱 乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动 员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么? 设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始

人工智能大作业实验

人工智能大作业实验-标准化文件发布号:(9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII

湖南中医药大学本科课程实验教学大纲 《人工智能》 计算机科学与技术专业 执笔人:丁长松 审定人:*** 学院负责人:*** 湖南中医药大学教务处 二○一四年三月

一、课程性质和教学目的 《人工智能》是计算机专业本科生的一门专业必修课,适应于计算机科学与技术专业、医药信息工程专业。本课程是关于人工智能领域的引导性课程,通过本课程的学习,是使学生了解和掌握人工智能的基本概念、原理和方法,培养学生在计算机领域中应用人工智能技术提高分析和解决较复杂问题的能力,启发学生对人工智能的兴趣,培养知识创新和技术创新能力。 《人工智能》主要研究智能信息处理技术、开发具有智能特性的各类应用系统的核心技术。本课程主要介绍人工智能的基本理论、方法和技术,主要包括常用的知识表示、逻辑推理和问题求解方法、人工智能发展学派以及主要理论。 先修课程:高等数学、数据结构、数据库原理、算法设计与分析、数理逻辑 二、课程目标 人工智能实验应在一种为高效率开发专家系统而设计的高级程序系统或高级程序设计语言环境中进行。在目前开来,专家系统开发工具和环境可分为5种主要类型:程序设计语言、知识工程语言、辅助型工具、支持工具及开发环境。在这里主要是要求学生能用相关术语描述、表示一些问题;用程序设计语言如:C、C++、JAVA编程来实现一些基本的算法、推理、搜索等过程。 三、实验内容与要求 实验一:谓词表示 【实验内容】 设农夫、狼、山羊、白菜都在河的左岸,现在要把它们运送到河的右岸去,农夫有条船,过河时,除农夫外船上至多能载狼、山羊、白菜中的一种。狼要吃山羊,山羊要吃白菜,除非农夫在那里。试设计出一个确保全部都能过河的方案。

人工智能试题

内蒙古科技大学2013/2014 学年第一学期 《人工智能》大作业 课程号:67111317、76807376 考试方式:大作业 使用专业、年级:计算机2011-1,2,3,4 任课教师:陈淋艳 班级: 学号: 姓名:

一、(15分)智能、智力、能力的含义是什么?什么是人工智能? 人类研究人工智能的最终目标是什么? 二、(15分)传教士与野人问题:有三个传教士和三个野人来到河 边,河边只有一条一次最多可供两个人过河的小船,传教士如 何用这条小船过河才能使河两边的野人数目决不会超过传教士 的数目? 指定状态描述的格式,开始状态和目标状态;画出状态空间图。 (只要画出河两边野人数目不会超过传教士数目的状态即可)。 三、(10分)用谓词公式表示下列语句:因为老百姓授法律管制,所 以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋王朝的法律,受到官府追究;而 达官贵人和恶少不受法律管制,所以高衙内强抢民女,虽然也 违法,却可以横行无忌。 四、(20分)什么是演绎推理?他的推理规则是什么? 试用谓词演算语句集合表示下面这段话;并用归结反演的方法 回答下列问题: 设TONY,|MIKE和JOHN属于ALPINE俱乐部,ALPINE俱乐部的成员不是滑雪运动员就是登山运动员。登山运动员不喜 欢下雨,而且任何不喜欢雪的人都不是滑雪运动员。MIKE讨厌TONY所喜欢的一切东西,而喜欢TONY所讨厌的一切东西。 TONY喜欢雨和雪。试问有没有ALPINE俱乐部的成员,他是一个登山运动员但不是滑雪运动员。 五、(20分)在主观Bayes推理中,LS和LN的意义是什么?

设系统中有如下规则: R1:IF E1THEN (50 0,0.01)H1 R2 IF E2THEN (1,100)H1 R3:IF E3THEN (1000,1)H2 R4:IF H1THEN (20,1)H2 并且已知P(H1)=0.1,P(H2)=0.1,P(H3)=0.1,初始证据的概率为P(E1|S1)=0.5 ,P(E2|S2)=0 ,P(E3|S3)=0.8,用主观Bayes方法求H2的后验概率P(H2|S1& S2& S3)。 六、(20分)结课报告题目:选以下题目之一或自选题目写一篇5000 字左右的报告,要有关键字,图要有图号,最后要有参考资料。 1、总结知识表达技术。(选取三种知识表达放法加以介绍,并进行比较) 2、查找两篇或三篇已发表的与人工智能理论相关的论文,从文章所论述的问题,阐述的理论,其社会效益,与原有的方法相比,他的优缺点等。 3、介绍一已有的专家系统。 4、写一篇文章介绍人工神经网络。(应用领域,人工神经元模型,学习方法) 不符合以下要求的作业不收 本试题一律使用A4纸完成,一至五题要求手写。

西安电子科技大学人工智能试题

1.(该题目硕士统招生做)请用框架法和语义网络法表示下列事件。(10分) 2015年2月20日上午11点40分,广东省深圳市光明新区柳溪工业园附近发生山体滑坡,经初步核查,此次滑坡事故共造成22栋厂房被掩埋,涉及公司15家,截至目前已安全撤离900人,仍有22人失联。 答:框架表示法(5分):(给分要点:确定框架名和框架槽,根据报道给出的相关数据填充,主要内容正确即可给分,不必与参考答案完全一致) <山体滑坡> 时间:2015年2月20日上午11点40分 地点:广东省深圳市光明新区柳溪工业园附近 掩埋厂房:22栋 涉及公司数目:15家 安全撤离人数:900人 失联人数:22人 语义网络表示法(5分):(给分要点:确定语义网络的节点及其连接关系,根据报道内容进行填充,主要内容正确即可给分,不必与参考答案完全一致) 1. (该题目全日制专业学位硕士做)请用一种合适的知识表示方法来表示下面知识。(10分) How Old Are YOU是微软推出的一款测年龄应用,该应用架设在微软服务平台Azure上,该平台具有机器学习的开发接口,第三方开发者可以利用相关的接口和技术,分析人脸照片。

(给分要点:采用合适的知识表示方法,正确即可给分,不必与参考答案完全一致) 答: 类属(继承):<应用程序> 用途:测年龄 开发者:微软 服务平台: 开发接口:机器学习 用途:分析人脸照片 2.(该题目硕士统招生做)请用归结反演的方法求解下述问题。(15分) 已知:张和李是同班同学,如果x和y是同班同学,则x的教室也是y的教室,现在张在302教室上课。 问:现在李在哪个教室上课? 解:第一步:定义谓词;(谓词不一定与参考答案完全相同,只要正确表示即可给分)(3分)C(x, y) x和y是同班同学; At(x, u) x在u教室上课。 第二步:根据定义的谓词写出上述知识的谓词表示,并化成子句集;(6分) 把已知前提用谓词公式表示如下: C(zhang, li) (?x) (?y) (?u) (C(x, y)∧At(x, u)→At(y,u)) At(zhang, 302) 把目标的谓词公式表示如下: (?v)At(li, v) 把上述公式化为子句集: (1) C(zhang, li) (2) ﹁C(x, y)∨﹁At(x, u)∨At(y, u) (3) At(zhang, 302) 把目标的否定化成子句式: (4) ﹁At(li,v) ∨Answer(v) 第三步:使用归结原理对子句集进行归结;(6分)(注意:具体的归结顺序不一定和参考答案完全一致,只要归结过程正确,最后得到的答案正确即可给分)

人工智能课程大作业

作业题目 摘要:机器博弈是人工智能的一个重要研究分支,本文通过设计一个五子棋智能博奕程序,采用传统的博弈树算法,利用剪枝和极大极小树搜索最佳位置,从而实现人机智能博弈。并对现有算法存在的问题进行探究改进,最后给出展示,结果表明效果比较理想。 关键词:人工智能;五子棋;博弈 本组成员: 本人分工:α-β剪枝实现 1 引言 人工智能[1]是一门综合新型的新兴边缘科学,与生物工程、空间技术并列为三大尖端技术,而机器博弈却是其一个重要的研究分支。它研究如何利用计算机去实现那些过去只能靠人的智力去完成的工作,博弈为人工智能提供了一个很好的应用场所。 博弈过程可以采用与或树进行知识表达,这种表达形式称为博弈树。α—β剪枝技术是博弈树搜索中最常采用的策略。 2 算法原理与系统设计 根据五子棋游戏规则,此次五子棋游戏我们采用基于极大极小值分析法的α—β剪枝算法来实现计算机走棋。α—β剪枝技术是博弈树搜索中最常采用的策略,α—β剪枝搜索由极大极小值分析法演变而来[2]。 极大极小分析法其基本思想或算法是: (1) 设博弈的双方中一方为MAX,另一方为MIN。然后为其中的一方(例如MAX)寻找一个最优行动方案。 (2) 为了找到当前的最优行动方案,需要对各个可能的方案所产生的后果进行比较,具体地说,就是要考虑每一方案实施后对方可能采取的所有行动,并计算可能的得分。 (3) 为计算得分,需要根据问题的特性信息定义一个估价函数,用来估算当前博弈树端节点的得分。此时估算出来的得分称为静态估值。 (4) 当端节点的估值计算出来后,再推算出父节点的得分,推算的方法是:对“或”节点,选其子节点中一个最大的得分作为父节点的得分,这是为了使自己在可供选择的方案中选一个对自己最有利的方案;对“与”节点,选其子节点中一个最小的得分作为父节点的得分,这是为了立足于最坏的情况。这样计算出的父节点的得分称为倒推值。 (5) 如果一个行动方案能获得较大的倒推值,则它就是当前最好的行动方案。 上述的极小极大分析法,实际是先生成一棵博弈树,然后再计算其倒推值,至使极小极大分析法效率较低。于是在极小极大分析法的基础上提出了α-β剪枝技术。α-β剪枝技术的基本思想或算法是,边生成博弈树边计算评估各节点的倒推值,并且根据评估出的倒推值范围,及时停止扩展那些已无必要再扩展的子节点,即相当于剪去了博弈树上的一些分枝,从而节约了机器开销,提高了搜索效率。 具体的剪枝方法如下: (1) 对于一个与节点MIN,若能估计出其倒推值的上确界β,并且这个β值不大于MIN的父节

人工智能导论1-4章作业

《人工智能导论》作业(1-4章) 1.人工智能有哪几个主要的学派?各学派的基本理论框架和主要研究方向有何不同?2.用谓词逻辑方法表述下面问题积木世界的问题。 (定义谓词、描述状态、定义操作、给出操作序列) 3.请给出下列描述的语义网络表示: 1)11月5日,NBA常规赛火箭主场对阵小牛,火箭107-76大胜小牛。 2)张老师从9月至12月给自动化专业学生教授《自动控制原理》。李老师从10至12月 给计算机专业学生教授《操作系统原理》。 3)树和草都是植物;树和草都有根和叶;水草是草,生活在水中;果树是树,会结果; 苹果树是果树,结苹果。 4.请用相应谓词公式描述下列语句: 1)有的人喜欢足球、有的人喜欢篮球;有的人既喜欢足球又喜欢篮球。 2)喜欢编程的同学都喜欢计算机。 3)不是每个自控系的学生都喜欢编程。 4)有一个裁缝,他给所有不自己做衣服的人做衣服。 5)如果星期六不下雨,汤姆就会去爬山。 5.什么是谓词公式的解释?对于公式?x ?y (P(x)→Q(f(x),y)) D={1,2,3} 分别给出使公式为真和假的一种解释。 6.什么是合一?求出下面公式的最一般合一: P(f(y), y, x) P(x, f(a),z)。 7.把下面谓词公式化为子句集 ?x ?y (P(x,y)∨Q(x,y))→R(x,y)) ?x (P(x) →?y(P(y)∧R(x,y))

?x (P(x)∧?y(P(y) →R(x,y))) 8.证明下面各题中,G是否是F的逻辑结论? F1: ?x (P(x) →?y(Q(y)→L(x,y))) F2: ?x (P(x)∧?y(R(y) →L(x,y))) G: ?x (R(x) →~Q(x)) F1: ?z (~B(z)→?y(D(z,y)∧C(y))) F2: ?x (E(x)∧A(x)∧?y (D(x,y) →E(y))) F3: ?y(E(y) →~B(y)) G: ?z (E(z) ∧C(z)) 9.已知:John, Mike, Sam是高山俱乐部成员。 高山俱乐部成员都是滑雪运动员或登山运动员(也可以都是)。 登山运动员不喜欢雨。 滑雪运动员都喜欢雪。 凡是Mike喜欢的,John就不喜欢。 凡是Mike 不喜欢的,John就喜欢。 Mike喜欢雨和雪。 问:高山俱乐部是否有一个成员,他是登山运动员,但不是滑雪运动员?如果有,他是谁?10.为什么说归结式是其亲本子句的逻辑结论? 11.何为完备的归结策略?有哪些归结策略是完备的? 12.何谓搜索?有哪些常用的搜索方法?盲目搜索与启发式搜索的根本区别是什么?13.用状态空间法表示问题时,什么是问题的解?什么是最优解?在图搜索算法中,OPEN 表和CLOSED表的作用是什么?f(x)有何不同含义? 14.宽度优先搜索和深度优先搜索有何不同?在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索,何种情况反之? 15.什么是启发式搜索,g(x)与h(x)各有什么作用?A*算法的限制条件是什么?

西电电院人工智能课程大作业

西电人工智能大作业

八数码难题 一.实验目的 八数码难题:在3×3的方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格是空的,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移和空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态。例如: (a) 初始状态 (b) 目标状态 图1 八数码问题示意图 请任选一种盲目搜索算法(深度优先搜索或宽度优先搜索)或任选一种启发式搜索方法(A 算法或 A* 算法)编程求解八数码问题(初始状态任选),并对实验结果进行分析,得出合理的结论。 本实验选择宽度优先搜索:选择一个起点,以接近起始点的程度依次扩展节点,逐层搜索,再对下一层节点搜索之前,必先搜索完本层节点。 二.实验设备及软件环境 Microsoft Visual C++,(简称Visual C++、MSVC、VC++或VC)微软公司的C++开发工具,具有集成开发环境,可提供编辑C语言,C++以及C++/CLI 等编程语言。 三.实验方法 算法描述: (1)将起始点放到OPEN表; (2)若OPEN空,无解,失败;否则继续; (3)把第一个点从OPEN移出,放到CLOSE表; (4)拓展节点,若无后继结点,转(2); (5)把n的所有后继结点放到OPEN末端,提供从后继结点回到n的指针; (6)若n任意后继结点是目标节点,成功,输出;否则转(2)。

流程图:

代码: #include #include typedef struct Node { int num[9]; //棋盘状态 int deepth; //派生的深度 g(n) int diffnum; //不在位的数目 h(n) int value; //耗散值 f(n)=g(n)+h(n) struct Node * pre; struct Node * next; struct Node * parent; }numNode; /* ---------- end of struct numNode ---------- */ int origin[9]; //棋盘初始状态 int target[9]; //棋盘目标状态 int numNode_num,total_step; numNode *open,*close; //Open表和Close表 numNode *create_numNode() { return (numNode *)malloc(sizeof(numNode)); } numNode *open_getfirst(numNode *head); //返回第一项,并从Open表中删除

人工智能期末试题及答案完整版

人工智能期末试题及答案 完整版 Prepared on 21 November 2021

xx学校 2012—2013学年度第二学期期末试卷考试课程:《人工智能》考核类型:考试A卷 考试形式:开卷出卷教师: 考试专业:考试班级: 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 2. 人工智能应用研究的两个最重要最广泛领域为:B A.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-sg C: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。

人工智能大作业

人工智能基础 大作业 —---八数码难题 学院:数学与计算机科学学院 班级:计科14—1 姓名:王佳乐 学号:12 2016、12、20 一、实验名称 八数码难题得启发式搜索 二、实验目得 八数码问题:在3×3得方格棋盘上,摆放着1到8这八个数码,有1个方格就是空得,其初始状态如图1所示,要求对空格执行空格左移、空格右移、空格上移与空格下移这四个操作使得棋盘从初始状态到目标状态. 要求:1、熟悉人工智能系统中得问题求解过程; 2、熟悉状态空间得启发式搜索算法得应用; 3、熟悉对八数码问题得建模、求解及编程语言得应用。 三、实验设备及软件环境 1.实验编程工具:VC++ 6、0 2.实验环境:Windows7 64位 四、实验方法:启发式搜索 1、算法描述 1.将S放入open表,计算估价函数f(s)

2.判断open表就是否为空,若为空则搜索失败,否则,将open表中得第 一个元素加入close表并对其进行扩展(每次扩展后加入open表中 得元素按照代价得大小从小到大排序,找到代价最小得节点进行扩展) 注:代价得计算公式f(n)=d(n)+w(n)、其中f(n)为总代价,d(n)为节点得度,w(n)用来计算节点中错放棋子得个数. 判断i就是否为目标节点,就是则成功,否则拓展i,计算后续节点f(j),利用f(j)对open表重新排序 2、算法流程图: 3、程序源代码: #include<stdio、h> # include<string、h> # include # include〈stdlib、h> typedef struct node{ ?int i,cost,degree,exp,father; ?int a[3][3]; ?struct node *bef,*late;

人工智能大作业翻译

Adaptive Evolutionary Artificial Neural Networks for Pattern Classification 自适应进化人工神经网络模式分类 Abstract—This paper presents a new evolutionary approach called the hybrid evolutionary artificial neural network (HEANN) for simultaneously evolving an artificial neural networks (ANNs) topology and weights. Evolutionary algorithms (EAs) with strong global search capabilities are likely to provide the most promising region. However, they are less efficient in fine-tuning the search space locally. HEANN emphasizes the balancing of the global search and local search for the evolutionary process by adapting the mutation probability and the step size of the weight perturbation. This is distinguishable from most previous studies that incorporate EA to search for network topology and gradient learning for weight updating. Four benchmark functions were used to test the evolutionary framework of HEANN. In addition, HEANN was tested on seven classification benchmark problems from the UCI machine learning repository. Experimental results show the superior performance of HEANN in fine-tuning the network complexity within a small number of generations while preserving the generalization capability compared with other algorithms. 摘要——这片文章提出了一种新的进化方法称为混合进化人工神经网络(HEANN),同时提出进化人工神经网络(ANNs)拓扑结构和权重。进化算法(EAs)具有较强的全局搜索能力且很可能指向最有前途的领域。然而,在搜索空间局部微调时,他们效率较低。HEANN强调全局搜索的平衡和局部搜索的进化过程,通过调整变异概率和步长扰动的权值。这是区别于大多数以前的研究,那些研究整合EA来搜索网络拓扑和梯度学习来进行权值更新。四个基准函数被用来测试的HEANN进化框架。此外,HEANN测试了七个分类基准问题的UCI机器学习库。实验结果表明在少数几代算法中,HEANN在微调网络复杂性的性能是优越的。同时,他还保留了相对于其他算法的泛化性能。 I. INTRODUCTION Artificial neural networks (ANNs) have emerged as a powerful tool for pattern classification [1], [2]. The optimization of ANN topology and connection weights training are often treated separately. Such a divide-and-conquer approach gives rise to an imprecise evaluation of the selected topology of ANNs. In fact, these two tasks are interdependent and should be addressed simultaneously to achieve optimum results. 人工神经网络(ANNs)已经成为一种强大的工具被用于模式分类[1],[2]。ANN 拓扑优化和连接权重训练经常被单独处理。这样一个分治算法产生一个不精确的评价选择的神经网络拓扑结构。事实上,这两个任务都是相互依存的且应当同时解决以达到最佳结果。

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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y y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

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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。 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: (Ex )(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。 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: ? (Ex) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) 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。 3. 什么是产生式系统?它由哪几个主要部分组成? 答:产生式系统是指以产生式知识表示方法和产生式推理方法所实现的系统。J 具体而言,就是一组产生式一起相互配合,协同作用,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为已知事实使用,以解决问题,这样的系统称为产生式系统。它是由规则库、综合数据库和推理机三个部分组成。 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)} 老师 讲课事件 7月 8月 高老师 讲课 计算机网络 计算机学生 ISA Subject Start End Object Action Caurse

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) 解:(1) 先将F和?G化成子句集:S={P(a,b), ?P(x,b)} 再对S进行归结: {a/x} 所以,G是F的逻辑结论P(a,b) -P(x,b) NIL P(x) v Q(x) v R(x) ?Q(a) ?R(b) P(x) v R(x) P(x) NIL ?P(y) ?P(y) v R(y) a/x b/y a/x , b/y

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人工智能大作业 人工智能课程 考查论文 学号 姓名 系别 年级 专业 人工智能大作业 (1)什么是人工智能, 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。 人工智能的定义可以分为两部分,即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解,争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的,或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步,等等。但总的来说,“人工系统”就是通常意义下的人工系统。 人工智能是计算机学科的一个分支,二十世纪七十年代以来被称为世界三大尖端技术之一(空间技术、能源技术、人工智能)。也被认为是二十一世纪(基因工程、纳米科学、人工智能)三大尖端技术之一。这是因为近三十年来它获得了迅速

的发展,在很多学科领域都获得了广泛应用,并取得了丰硕的成果,人工智能已逐步成为一个独立的分支,无论在理论和实践上都已自成一个系统。 人工智能(Artificial Intelligence,AI)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。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,但没有一个统一的定义。 (2)简述人工智能的研究内容与研究目标、人工智能的研究途径和 方法、人工智能的研究领域。 A. 人工智能的研究内容: 1、搜索与求解: 为了达到某一目标而多次地进行某种操作、运算、推理或计算的过程。事实上,搜索是人在求解问题时而不知现成解法的情况下所采用的一种普遍方法。许多问题(包括智力问题和实际工程问题)的求解都可以描述为或归结为对某种图或空间的搜索问题。搜索技术就成为人工智能最基本的研究内容 2、学习与发现: 学习与发现是指机器的知识学习和规律发现。事实上,经验积累能力、规律发现能力和知识学习能力都是智能的表现 3、知识与推理: 知识就是力量,知识就是智能,发现客观规律,运用知识解决问题都是有智能的表现,而且是最为基本的一种表现。发现规律和运用知识本身还需要知识,因此知识是智能的基础和源泉。研究面向机器的知识表示形式和基于各种表示的机器推理技术:知识表示要求便于计算机的接受、存储、处理和运用,机器的推理方式与知识的表示又息息相关 4、发明与创造:

人工智能作业三(答案)

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

西安电子科技大学人工智能复习课习题

1.请选用框架法和语义网络法表示下述报道的沙尘暴灾害事件。 (虚拟新华社3月16日电)昨日,沙尘暴袭击韩国汉城,气场与高速公路被迫关闭,造成的损失不详。此次沙尘暴起因中韩专家认为是由于中国内蒙古地区过分垦牧破坏植被所致。 (提示:分析概况用下划线标出的要点,经过概念化形成槽或节点) 2. 请用归结反演的方法求解下述问题。 已知:(1)John 是贼。 (2)Paul 喜欢酒(wine )。 (3)Paul 也喜欢奶酪(cheese )。 (4)如果Paul 喜欢某物,那么John 也喜欢某物。 (5)如果某人是贼,而且他喜欢某物,那么他就会偷窃该物。 请回答下面的问题:John 会偷窃什么? 3. MYCIN 是一个用于细菌感染性疾病诊断的专家系统,它的不确定性推理模型中采用可信度作为不确定性量度。请简述什么是不确定性推理及不确定性推理几个关键问题,并按照MYCIN 系统的推理方法计算结论B1和B2的可信度。 已知初始证据A1,A2,A3的可信度值均为1,推理规则如下: R1: IF A1 THEN B1 (0.8) R2: IF A2 THEN B1 (0.5) R3: IF A3∧B1 THEN B2 (0.8) 求CF(B1)和CF(B2)的值。 ()()()(),()0,()0121212 ()()()()(),()0,()012121212 ()()12,()()0121min{|()|,|()|}12CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H ????????????????? +-?≥≥=++?<<+?<- 4.设A 、B 分别是论域U 、V 上的模糊集, U=V={1,2,3,4,5}, A=1/1+ 0.5/2, B=0.4/3+0.6/4+1/5 并设模糊知识及模糊证据分别为: IF x is A THEN y is B x is A ’ 其中,A ’的模糊集为:A ’=1/1+ 0.4/2+ 0.2/3 假设A 和A ’可以匹配,请利用模糊推理的方法求出该模糊知识和模糊证据能得出什么样的模糊结论。

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