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人工智能中的知识表示方法

人工智能中的知识表示方法
人工智能中的知识表示方法

人工智能中的知识表示方法

1.一阶谓词逻辑表示方法

2.产生式表示方法

3.语义网络表示方法

4.框架表示方法、

5.过程表示方法

除了以上五种表示方法,比较常用的还有以下几种表示方法:6.面向对象表示方法:

对象是有一组数据和该数据相关的操作构成的实体。

类由一组变量和一组操作组成,它描述了一组具有相同属性和操作的对象。每个对象都属于某一个类,每个对象都可由相关的类生成,类的生成过程就是例化。

面向对象的基本特征主要体现在模块性、封装性、继承性、多态性、易维护性等。

7.状态空间表示方法:

状态空间表示法是以状态和运算符为基础来表示和求解问题的一种方法。

(1)状态

描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构,一般用一组变量的有序组合表示。

(2)算符

引起状态中某些分量发生变化,从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。

(3)状态空间

由问题的全部状态以及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。

空间状态表示方法的应用举例:

猴子与香蕉的问题

状态空间表示用四元组(W,x,y,z)其中:W-猴子的水平问题;x-当猴子在箱子顶上时取x=1;否则x=0;y-箱子的水平位置;z-当猴子摘到香蕉时取1,否则取0。

算符

(1)g oto(U)猴子走到水平位置U;

(2)p ushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V;

(3)c limbbox猴子爬上箱顶;

(4)g rasp猴子摘到香蕉。

求解过程令初始状态为(a,0,b,0)。这时,goto(U)是唯一使用的操作,并导致下一状态(U,0,b,0)。现在有三个适用的操作,若把所有适用操作继续应用于每个状态,就能得到状态空间图。8.问题归约表示法:

问题归约法的基本思想是从目标出发进行逆向推理,通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子-子问题集合,直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。

采用问题归约表示可由下列3部分组成:

一个初始问题的描述;

一套把问题变换为子问题的操作符;

一套本原问题描述。

问题有三个柱子(1,2,3)和三个不同尺寸的圆盘(A,B,C)。最初,全部的圆盘堆在柱子1上,大的在最底层。要求把所有圆盘都移到3上,每次只移动一个,不允许把尺寸大的放在小的上面。

归约过程

(1)移动圆盘A和B至柱子2的双圆盘难题;

(2)移动圆盘C至柱子3的单圆盘难题;

(3)移动圆盘A和B至柱子3的双圆盘难题。

原始问题被简化了,所以问题都会变成易解的本原问题。

张仰森---人工智能原理及其应用(第二版)习题答案[精选.]

第2章知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句,请用相应的谓词公式分别把他们表示出来: (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 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))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解:定义谓词 P(x):x是人 B(x):x打篮球 A(y):y是下午 将知识用谓词表示为: (?x )(?y) (A(y)∧B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快,存储容量又大。 解:定义谓词 NC(x):x是新型计算机 F(x):x速度快 B(x):x容量大 将知识用谓词表示为: (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 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: ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解:定义谓词 P(x):x是人 L(x, y):x喜欢y 将知识用谓词表示为: (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手,要处理的世界有一张桌子,桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作:从桌上拣起一块积木;将手中的积木放到桌之上;在积木上再摞上一块积木;从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解:(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x):积木x上面是空的。 ON(x, y):积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x):积木x在桌子上。 HOLDING(x):机械手抓住x。 HANDEMPTY:机械手是空的。 其中,x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是: ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是: ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词: Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y):在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y):从积木x上面拣起一块积木y。 其中,每一个操作都可分为条件和动作两部分,具体描述如下: Pickup(x)

人工智能-知识表示方法

实验一:知识表示方法 一、实验目的 状态空间表示法是人工智能领域最基本的知识表示方法之一,也是进一步学习状态空间搜索策略的基础,本实验通过牧师与野人渡河的问题,强化学生对知识表示的了解和应用,为人工智能后续环节的课程奠定基础。 二、问题描述 有n个牧师和n个野人准备渡河,但只有一条能容纳c个人的小船,为了防止野人侵犯牧师,要求无论在何处,牧师的人数不得少于野人的人数(除非牧师人数为0),且假定野人与牧师都会划船,试设计一个算法,确定他们能否渡过河去,若能,则给出小船来回次数最少的最佳方案。 三、基本要求 输入:牧师人数(即野人人数):n;小船一次最多载人量:c。 输出:若问题无解,则显示Failed,否则,显示Successed输出一组最佳方案。用三元组(X1, X2, X3)表示渡河过程中的状态。并用箭头连接相邻状态以表示迁移过程:初始状态->中间状态->目标状态。 例:当输入n=2,c=2时,输出:221->110->211->010->021->000 其中:X1表示起始岸上的牧师人数;X2表示起始岸上的野人人数;X3表示小船现在位置(1表示起始岸,0表示目的岸)。 要求:写出算法的设计思想和源程序,并以图形用户界面实现人机交互,进行输入和输出结果,如: Please input n: 2 Please input c: 2 Successed or Failed?: Successed Optimal Procedure: 221->110->211->010->021->000

四、实验结果 四、实验心得 本次实验运用了状态空间表示法,这是人工智能领域最基本的知识表示方法之一,也是进一步学习状态空间搜索策略的基础,本实验强化我对知识表示的了解和应用,为人工智能后续环节的课程奠定基础。

《人工智能原理及其应用》(王万森)第3版课后习题答案

第1章人工智能概述课后题答案 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力? 解:智能主要是指人类的自然智能。一般认为,智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习和自适应能力,行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点? 解:人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维,是一种基于形象概念,根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维,是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维,是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么? 解:从能力的角度讲,人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现智能;从学科的角度看,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标: 对智能行为有效解释的理论分析; 解释人类智能; 构造具有智能的人工产品; 1.4什么是图灵实验?图灵实验说明了什么? 解:图灵实验可描述如下,该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中,两个被测试对象中一个是人,另一个是机器。测试规则为:测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后,由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题,但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”,而另一位是”机器”。在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人,哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人,测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%,则认为该机器具有了智能。 1.5人工智能的发展经历了哪几个阶段? 解:孕育期,形成期,知识应用期,从学派分立走向综合,智能科学技术学科的兴起

人工智能考试必备知识点

第三章约束推理 约束的定义:一个约束通常是指一个包含若干变量的关系表达式,用以表示这些变量所必须满足的条件。 贪心算法:贪心法把构造可行解的工作分阶段来完成。在各个阶段,选择那些在某些意义下是局部最优的方案,期望各阶段的局部最优的选择带来整体最优。 回溯算法:有些问题需要彻底的搜索才能解决问题,然而,彻底的搜索要以大量的运算时间为代价,对于这种情况可以通过回溯法来去掉一 些分支,从而大大减少搜索的次数 第四章定性推理 定性推理的定义是从物理系统、生命系统的结构描述出发,导出行为描述, 以便预测系统的行为并给出原因解释。定性推理采用系统部件间的局部结构规则来解释系统行为, 即部件状态的变化行为只与直接相邻的部件有关 第六章贝叶斯网络 贝叶斯网络的定义: 贝叶斯网络是表示变量间概率依赖关系的有向无环图,这里每个节点表示领域变量,每条边表示变量间的概率依赖关系,同时对每个节点都对应着一个条件概率分布表(CPT) ,指明了该变量与父节点之间概率依赖的数量关系。 条件概率:条件概率:我们把事件B已经出现的条件下,事件A发生的概率记做为P(A|B)。并称之为在B出现的条件下A出现的条件概率,而称P(A)为无条件概率。 贝叶斯概率:先验概率、后验概率、联合概率、全概率公式、贝叶斯公式 先验概率: 先验概率是指根据历史的资料或主观判断所确定的各事件发生的概率,该类概率没能经过实验证实,属于检验前的概率,所以称之为先验概率 后验概率: 后验概率一般是指利用贝叶斯公式,结合调查等方式获取了新的附加信息,对先验概率进行修正后得到的更符合实际的概率 联合概率: 联合概率也叫乘法公式,是指两个任意事件的乘积的概率,或称之为交事件的概率。 贝叶斯问题的求解步骤 定义随机变量、确定先验分布密度、利用贝叶斯定理计算后验分布密度、利用计算得到的厚颜分布密度对所求问题作出推断 贝叶斯网络的构建 为了建立贝叶斯网络,第一步,必须确定为建立模型有关的变量及其解释。为此,需要:(1)确定模型的目标,即确定问题相关的解释;(2)确定与问题有关的许多可能的观测值,并确定其中值得建立模型的子集;(3)将这些观测值组织成互不相容的而且穷尽所有状态的变量。这样做的结果不是唯一的。第二步,建立一个表示条件独立断言的有向无环图第三步指派局部概率分布 p(xi|Pai)。在离散的情形,需要为每一个变量 Xi 的各个父节 点的状态指派一个分布。 第七章归纳学习 归纳学习是符号学习中研究得最为广泛的一种方法。给定关于某个概念的一系列已知的 正例和反例,其任务是从中归纳出一个一般的概念描述。 归纳学习能够获得新的概念,创立新的规则,发现新的理论。它的一般的操作是泛化和特化泛化用来扩展一假设的语义信息,以使其能够包含更多的正例,

整理人工智能简答题

一.简答题 1.在什么情况下需要采用不确定推理或非单调推理? 答:一般推理方法在许多情况下,往往无法解决面临的现实问题,因而需要应用不确定性推理等高级知识推理方法,包括非单调推理、时序推理和不确定性推理等。 例如,当一个人打开电灯的开关而发现灯泡未亮时,就会根据以往的经验而觉得“停电了”。但当他打开另外一只灯的开关发现灯亮时,就否定了先前“停电了”的结论,想到也许是开关或者灯具出问题了。这个改变原先推导结论的过程其实就是一个非单调推理。即,随着信息与知识的增加,并没有在肯定原来的结论基础上,增加了更多并立的知识与结论, 而是否定了原先结论并有了新的看法。以下情况需要采用不确定推理:所需知识不完备,不精确所需知识描述模糊,多种原因导致同一结论,问题的背景知识不足,解题方案不唯一。不确定性推理,是指其推理过程中,由于各种偶然性误差、干扰以及证据的不确定性等因素,导致所获得的结果或结论本身具有未置可否的不确定性。 一般来说,出现不精确推理的原因和特征可能有: ①证据不足或称为证据的不确定性;②规则的不确定性;③研究方法的不确定性。 由于以上“三性”的存在,决定了推理的最后结果具有不确定但却近乎合理的特性,人们把这种性质的推理及其理论和方法总称为不确定推理 2.产生式系统有哪几种推理方式?各自特点为何? 答:(1)正向推理(正向链接推理):从一组表示事实的谓词或命题出发,使用一组产生式规则,用以证明该谓词公式或命题是否成立。 (2)逆向推理(后向链接推理):从表示目标的谓词或命题出发,使用一组产生式规则证明事实谓词或命题成立,即首先提出一批假设目标,然后逐一验证这些假设。(其基本原理是从表示目标的谓词或命题出发,使用一组规则证明事实谓词或命题成立,即提出一批假设(目标),然后逐一验证这些假设。 (3)双向推理:又称为正反向混合推理,它综合了正向推理和逆向推理的长处,克服了两者的短处。双向推理的推理策略是同时从目标向事实推理和从事实向目标推理,并在推理过程中的某个步骤,实现事实与目标的匹配。 3.算法A*直到一个目标节点被选择扩展才会终止。然而,到达目标节点的一条路经可能在那个节点被选择扩展前早就找到了。一旦目标节点被发现,为什么不终止搜索呢?用一个例子说明你的答案。 4.结合你的研究方向,论述哪些人工智能技术可以得到应用?解决什么问题? 答:人工智能目前总结出了对实现人工智能系统来说具有普遍意义的核心课题:知识的模型化和表示方法,启发式搜索理论,各种推理方法,人工智能系统结构和语言。主要研究和应用领域:机器学习,知识表示和推理,智能搜索,模糊逻辑,人工神经网络,遗传算法,自然语言理解,博弈论,知识发现和数据挖掘等。 5.在选择知识表示的方法时,应该考虑哪些因素? 答:表示能力:能够将问题求解所需的知识正确有效地表达出来,可理解性:所表达的知

人工智能重点

人工智能重点 绪论 ●人工智能的定义起源和发展其他概念稍微了解 1.什么是人工智能?试从能力和学科两方面加以说明。 答:学科: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。其近期的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。 能力:人工智能(能力)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。知识表示方法 2.人工智能的主要研究和应用领域有哪些? 答:自然语言处理、自动定理证明、智能数据检索系统、机器学习、模式识别、视觉系统、问题求解、人工智能方法和程序语言以及自动程序设计等。 3、简述人工智能的发展状况 人工智能的现状和发展呈现如下特点:多种途径齐头并进,多种方法写作互补;新思想、新技术不断涌现,新领域、新方向不断开括;理论研究更加深入,应用研究更加广泛;研究队伍日益壮大,社会影响越来越大;以上特点展现了人工智能学科的繁荣景象和光明前景。它表明,虽然在通向其最终目标的道路上,还有不少困难、问题和挑战,但前进和发展毕竟是大势所趋。 4.简述知识发现过程和知识发现的方法。 答:过程:①数据选择;②数据预处理;③数据变换;④数据挖掘;⑤知识评价方法:①统计方法;②机器学习方法;③神经计算方法;④可视化方法 ● 2.1状态空间法(重点)看例题 状态空间法的三要素:状态、算符、状态空间方法(是一个表示该问题全部可能状态及其关系的图,它包含三种说明的集合,即三元状态(S,F,G)。S:所有可能的问题初始状态集合;F:操作符集合;G:目标状态集合。) 状态图示法:状态空间的图示形式称为状态空间图 各种问题都可用状态空间加以表示,并用状态空间搜索法来求解。下面简单介绍一种产生式系统描述的搜索算法 产生式系统由三部分:一个总数据库、一套规则、一个控制策略(程序) ● 2.2问题规约法(重点) 另外一种基于状态空间的问题描述与求解方法;实质:从目标出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直到最后把初始问题归约为一个本原问题集合。 组成部分:初始问题描述、问题变换为子问题的操作符、一套本原问题描述 与或图;与或图的搜索:目的在于表明起始节点是有解的 问题规约法举例:汉诺塔问题

(人工智能)人工智能教案章知识表示概述

(人工智能)人工智能教案章知识表示概述

4.1概述 4.1.1知识的定义 很难给知识以明确的定义,只能从不同侧面加以理解,不同的人有不同的理解。 知识表示是人工智能研究中最基本的问题之壹。于知识处理中总要问到:如何表示知识,怎样使机器能懂这些知识,能对之进行处理,且能以壹种人类能理解的方式将处理结果告诉人们。 于AI系统中,给出壹个清晰简洁的有关知识的描述是很困难的。有研究报道认为。严格地说AI对知识表示的认真、系统的研究才刚刚开始。 下面是壹些专家的见法: Feigenbaum:知识是经过消减、塑造、解释和转换的信息。 Bernstein:知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。 Hayes-roth:知识是事实、信念和启发式规则。 从知识库的观点见,知识是某领域中所涉及的各有关方面的壹种符号表示。 另外有壹种三维的描述方法:(范围,目的,有效性),其中知识的范围由具体到壹般,知识的目的从说明到指定,知识的有效性从确定到不确定。例如,“今天下雨”这种知识是具体的、说明性、不确定的,而“要证A→B,只需证明A∧~B是不可满足的”这种知识是壹般性的、指示性、确定性的。 4.1.2知识的分类 从不同的角度、不同的侧面对知识有着不同的分类方法。

于此,我们根据知识表达的内容,将其简单地分为如下几类:事实性知识 知识的壹般直接表示,如果事实性知识是批量的、有规律的,则往往以表格、图册,甚至数据库等形式出现。 这种知识描述壹般性的事实,如凡是冷血动物均要冬眠,哺乳动物均是胎生繁殖后代等。 过程性知识 表述做某件事的过程。标准程序库也是常见的过程性知识,而且是系列化、配套的。 如电视机维修法,怎样烹制法国大餐等。 行为性知识 不直接给出事实本身,只给出它于某方面的行为。行为性知识经常表示为某种数学模型,从某种意义上讲,行为性知识描述的是事物的内涵,而不是外延。 如微分方程 实例性知识 只给出壹些实例。知识藏于实例中。感兴趣的不是实例本身,而是隐藏于大量实例中的规律性知识。 举例说明 类比性知识 既不给出外延,也不给出内涵,只给出它和其它事物的某些相似之处。类比性知识壹般不能完整地刻画事物,但它能够启发人们

人工智能复习题及答案84329

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。

人工智能原理及其应用(第二版)习题答案

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知识表示方法部分参考答案 2.8设有如下语句,请用相应的谓词公式分别把他们表示出来: (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 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))) (2) 有人每天下午都去打篮球。 解:定义谓词 P(x):x是人 B(x):x打篮球 A(y):y是下午 将知识用谓词表示为: (?x )(?y) (A(y)∧B(x)∧P(x)) (3)新型计算机速度又快,存储容量又大。 解:定义谓词 NC(x):x是新型计算机 F(x):x速度快 B(x):x容量大 将知识用谓词表示为: (?x) (NC(x)→F(x)∧B(x)) (4) 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: ?(?x) (S(x)→L(x, pragramming)∧U(x,computer)) (5)凡是喜欢编程序的人都喜欢计算机。 解:定义谓词 P(x):x是人 L(x, y):x喜欢y 将知识用谓词表示为: (?x) (P(x)∧L(x,pragramming)→L(x, computer))

2.9用谓词表示法求解机器人摞积木问题。设机器人有一只机械手,要处理的世界有一张桌子,桌上可堆放若干相同的方积木块。机械手有4个操作积木的典型动作:从桌上拣起一块积木;将手中的积木放到桌之上;在积木上再摞上一块积木;从积木上面拣起一块积木。积木世界的布局如下图所示。 图机器人摞积木问题 解:(1) 先定义描述状态的谓词 CLEAR(x):积木x上面是空的。 ON(x, y):积木x在积木y的上面。 ONTABLE(x):积木x在桌子上。 HOLDING(x):机械手抓住x。 HANDEMPTY:机械手是空的。 其中,x和y的个体域都是{A, B, C}。 问题的初始状态是: ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C, A) CLEAR(B) CLEAR(C) HANDEMPTY 问题的目标状态是: ONTABLE(C) ON(B, C) ON(A, B) CLEAR(A) HANDEMPTY (2) 再定义描述操作的谓词 在本问题中,机械手的操作需要定义以下4个谓词: Pickup(x):从桌面上拣起一块积木x。 Putdown(x):将手中的积木放到桌面上。 Stack(x, y):在积木x上面再摞上一块积木y。 Upstack(x, y):从积木x上面拣起一块积木y。 其中,每一个操作都可分为条件和动作两部分,具体描述如下: Pickup(x)

人工智能习题答案-第2章-知识表示方法

第二章知识表示方法 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 (答案并不唯一,意思正确即可) 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) 2-5 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。 用四元数列 (nA, nB, nC, nD) 来表示状态,其中nA 表示A 盘落在第nA 号柱子上,nB 表示B 盘落在第nB 号柱子上,nC 表示C 盘落在第nC 号柱子上,nD 表示D 盘落在第nD 号柱子上。 初始状态为 1111,目标状态为 3333 1 nC nY 2 3 1 3 2

人工智能原理及应用复习提纲

人工智能原理及应用复习提纲 第一章 1.什么是人工智能? 答:人工智能从学科角度说是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 2.人工智能的产生和发展过程有哪些? 答:①孕育期(1956年以前)②形成期(1956年~1970年)③知识应用期(1971年~80年代末) ④综合集成期 3.人工智能的研究和应用领域 答:机器学习;自然语言理解;专家系统;模式识别;计算机视觉;机器人学;博弈;自动定理证明;自动程序设计;智能控制;智能决策支持系统;人工神经网络;知识发现和数据挖掘;分布式人工智能 第二章 1.什么是知识表示? 答:知识表示:就是对知识的一种描述,即用一些约定的符号把知识编码成一组计算机可以接受的数据结构。 2.常用的知识表示方法有哪些? 答:目前使用较多的有:一阶谓词逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法等。 3.产生式系统的基本结构 答:综合数据库;规则库;控制系统 4. 什么是产生式系统? 答:用产生式知识表示方法构造的智能系统称为产生式系统。 第三章 1.什么是推理? 答:所谓推理是指按照某种策略从已知事实出发去推出结论的过程 2.推理的控制策略包括哪些内容?分别解决什么问题? 答:推理的控制策略又可分为推理策略和搜索策略 推理策略主要解决推理方向、冲突消解等问题。 搜索策略主要解决推理线路、推理效果、推理效率等问题。 3.推理的方向有哪些? 答:推理分为正向、逆向及混合推理。 4.冲突消解策略有几种? 答:特殊知识优先;新鲜知识优先;差异性大的知识优先;领域特点优先;上下文关系优先;前提条件少者优先 第四章 1.什么是不确定性推理 答:不确定性推理就是从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推理出具有一定程度的不确定性,但又是合理或者基本合理的结论的思维过程。 2.C-F模型(大题) 在C-F模型中,知识是用产生式规则表示的,其一般形式为: IF E THEN H (CF(H,E))

人工智能习题答案-第2章-知识表示方法

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

人工智能原理与应用_(张仰森_著)_高等教育出版社_课后答案

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; ON(x,y):表示x站在y上; HOLDS(y,w):表示y手里拿着w。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下: 问题的初始状态表示: SITE(Monkey,a)∧HANG(Banana,b)∧SITE(Box,c)∧~ON(Monkey,Box)∧~HOLDS(Monkey,Banana) 问题的目标状态表示: SITE(Monkey,b)∧~HANG(Banana,b)∧SITE(Box,b) ∧ON(Monkey,Box)∧HOLDS(Monkey,Banana) 解法二: (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; ONBOX(x):表示x站在箱子顶上; HOLDS(x):表示x摘到了香蕉。 (3)根据问题的描述将问题的初始状态和目标状态分别用谓词公式表示如下: 问题的初始状态表示: SITE(Monkey,a)∧SITE(Box,c)∧~ONBOX(Monkey)∧~HOLDS(Monkey) 问题的目标状态表示: SITE(Box,b)∧SITE(Monkey,b)∧ONBOX(Monkey)∧HOLDS(Monkey) 从上述两种解法可以看出,只要谓词定义不同,问题的初始状态和目标状态就不同。所以,对于同样的知识,不同的人的表示结果可能不同。 2.8解:本问题的关键就是制定一组操作,将初始状态转换为目标状态。为了用谓词公式表示操作,可将操作分为条件(为完成相应操作所必须具备的条件)和动作两部分。条件易于用谓词公式表示,而动作则可通过执行该动作前后的状态变化表示出来,即由于动作的执行,当前状态中删去了某些谓词公式而又增加一些谓词公式从而得到了新的状态,通过这种不同状态中谓词公式的增、减来描述动作。 定义四个操作的谓词如下,操作的条件和动作可用谓词公式的增、删表示: (1)goto

人工智能原理及应用2008年试题

y 值。 装 订 线 内 不 得 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则,诚 信 考 试,绝 不 作 弊

二、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(10分) 三、将下列命题写出其语义网络(10分) 1.每个学生都喜欢老师上的一门课. 2.人工智能课程的学生中有男有女,有数学系的学生也有外系的学生。

四、假设已知下列事实: 张某被盗,公安局派了五个侦察员去调查。研究案情时,侦察员A说: ”;侦察员D说:“钱与孙至少有一人作案”;侦察“孙与李中至少有一个作案”;侦察员D说“赵与孙至少一个与案无“钱与李中至少有一人与此案无关”。如果这五个侦察员的(15分) 装 订 线 内 不 得 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则,诚 信 考 试,绝 不 作 弊

五、.写出图中树的结点两个访问序列,要求分别满足以下两个搜索策略:(10分) 1.深度优先搜索 2.广度优先搜索 六、将下列谓词公式化成子句集 ()()()()()()a f y x R z x Q z P z y x ,,,~→∧???。(10分)

七、已知有如下不确定推理规则: r1:C 11∨C 12 ? H 1 0.7; r2:H 1 ? H 0.5; r3:C 21∧C 22 ? H -0.6; r4:(C 31∧C 32)∨C 33 ? H 0.8; 11) = 0.8, CF(C 12) = 0.9,CF(C 21) = 0.3,CF(C 22) = 0.6, ) = 0.9,CF(C 32) = 0.5,CF(C 33) =0.7; 求CF(H)。(10分) 装 订 线 内 不 得 答 题 自 觉 遵 守 考 试 规 则,诚 信 考 试,绝 不 作 弊

人工智能第二章知识表示方法x

人工智能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? 答:状态空间法:基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。一般用状态空间法来表示下述方法:从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增的建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。 问题规约法:已知问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变成一个子问题集合:这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。问题规约的实质:从目标(要解决的问题)出发逆向推理,建立子问题以及子问题的子问题,直至最后把出示问题规约为一个平凡的本原问题集合。 谓词逻辑法:采用谓词合式公式和一阶谓词算法。要解决的问题变为一个有待证明的问题,然后采用消解定理和消解反演莱证明一个新语句是从已知的正确语句导出的,从而证明这个新语句也是正确的。 语义网络法:是一种结构化表示方法,它由节点和弧线或链组成。节点用于表示物体、概念和状态,弧线用于表示节点间的关系。语义网络的解答是一个经过推理和匹配而得到的具有明确结果的新的语义网络。语义网络可用于表示多元关系,扩展后可以表示更复杂的问题 2-2 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。 7 10 9 10 D 图2.3 2-3 试用四元数列结构表示四圆盘梵塔问题,并画出求解该问题的与或图。 用四元数列(nA, nB, nC, nD) 来表示状态,其中nA表示A盘落在第nA号柱子上,nB表示B 盘落在第nB号柱子上,nC表示C盘落在第nC号柱子上,nD表示D盘落在第nD号柱子上。初始状态为1111,目标状态为3333 / / 如图所示,按从上往下的顺序,依次处理每一个叶结点,搬动圆盘,问题得解。 2-4 把下列句子变换成子句形式: (1) (x(y(On(x,y)→Above(x,y)) (2) (x(y(z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z)) (1) (ANY x) (ANY y) { On(x,y)(Above(x,y) } (ANY x) (ANY y) { ~On(x,y) OR Above(x,y) } ~On(x,y) OR Above(x,y) 最后子句为 ~On(x,y) OR Above(x,y) (2) (ANY x) (ANY y) (ANY z) { Above(x,y) AND Above(y,z) ( Above(x,z) } (命题联结词之优先级如下:否定→合取→析取→蕴涵→等价) (ANY x) (ANY y) (ANY z) { ~ [ Above(x,y) AND Above(y,z) ] OR Above (x,z) } ~ [ Above(x,y) AND

人工智能中的知识表示方法

人工智能中的知识表示方法 1.一阶谓词逻辑表示方法 2.产生式表示方法 3.语义网络表示方法 4.框架表示方法、 5.过程表示方法 除了以上五种表示方法,比较常用的还有以下几种表示方法:6.面向对象表示方法: 对象是有一组数据和该数据相关的操作构成的实体。 类由一组变量和一组操作组成,它描述了一组具有相同属性和操作的对象。每个对象都属于某一个类,每个对象都可由相关的类生成,类的生成过程就是例化。 面向对象的基本特征主要体现在模块性、封装性、继承性、多态性、易维护性等。 7.状态空间表示方法: 状态空间表示法是以状态和运算符为基础来表示和求解问题的一种方法。 (1)状态 描述问题求解过程中任一时刻状况的数据结构,一般用一组变量的有序组合表示。 (2)算符

引起状态中某些分量发生变化,从而使问题由一个状态变为另一个状态的操作称为算符。 (3)状态空间 由问题的全部状态以及一切可用算符所构成的集合称为问题的状态空间。 空间状态表示方法的应用举例: 猴子与香蕉的问题 状态空间表示用四元组(W,x,y,z)其中:W-猴子的水平问题;x-当猴子在箱子顶上时取x=1;否则x=0;y-箱子的水平位置;z-当猴子摘到香蕉时取1,否则取0。 算符 (1)g oto(U)猴子走到水平位置U; (2)p ushbox(V)猴子把箱子推到水平位置V; (3)c limbbox猴子爬上箱顶; (4)g rasp猴子摘到香蕉。 求解过程令初始状态为(a,0,b,0)。这时,goto(U)是唯一使用的操作,并导致下一状态(U,0,b,0)。现在有三个适用的操作,若把所有适用操作继续应用于每个状态,就能得到状态空间图。8.问题归约表示法: 问题归约法的基本思想是从目标出发进行逆向推理,通过一系列变换把初始问题变换为子问题集合和子-子问题集合,直至最后归约为一个平凡的本原问题集合。

人工智能原理及其应用(王万森)第3版 课后习题答案之欧阳家百创编

第1章人工智能概述课后题答案 欧阳家百(2021.03.07) 1.1什么是智能?智能包含哪几种能力? 解:智能主要是指人类的自然智能。一般认为,智能是是一种认识客观事物和运用知识解决问题的综合能力。 智能包含感知能力,记忆与思维能力,学习和自适应能力,行为能力 1.2人类有哪几种思维方式?各有什么特点? 解:人类思维方式有形象思维、抽象思维和灵感思维 形象思维也称直感思维,是一种基于形象概念,根据感性形象认识材料,对客观对象进行处理的一种思维方式。 抽象思维也称逻辑思维,是一种基于抽象概念,根据逻辑规则对信息或知识进行处理的理性思维形式。 灵感思维也称顿悟思维,是一种显意识与潜意识相互作用的思维方式。 1.3什么是人工智能?它的研究目标是什么? 解:从能力的角度讲,人工智能是指用人工的方法在机器(计算机)上实现智能;从学科的角度看,人工智能是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸和扩展人类智能的学科。 研究目标: 对智能行为有效解释的理论分析; 解释人类智能; 构造具有智能的人工产品; 1.4什么是图灵实验?图灵实验说明了什么? 解:图灵实验可描述如下,该实验的参加者由一位测试主持人和两个被测试对象组成。其中,两个被测试对象中一个是人,另一个是机器。测试规则为:测试主持人和每个被测试对象分别位于彼此不能看见的房间中,相互之间只能通过计算机终端进行会话。测试开始后,由测试主持人向被测试对象提出各种具有智能性的问题,但不能询问测试者的物理特征。被测试对象在回答问题时,都应尽量使测试者相信自己是“人”,而另一位是”机器”。在这个前提下,要求测试主持人区分这两个被测试对象中哪个是人,哪个是机器。如果无论如何更换测试主持人和被测试对象的人,测试主持人总能分辨出人和机器的概率都小于50%,

人工智能知识表示练习题

1、设有如下问题: (1) 如图一所示的三个相邻的方框内有两个编号的小方块, (2) 紧邻空位的小方块可以移动到空位上, (3) 通过平移小方块可将布局改为图二所示。 (图一) (图二) 请用产生式规则表示移动小方块的操作,并用产生式的使用顺序来说明解决问题的过程。 2、请用框架表示如下知识: 如果咳嗽、发烧、流涕,则一定是患了某种疾病,应及时到医院治疗。最近的医院是校医院,位于校园西侧。 要求: 必须用三个相关联的框架表示。 3、试用语义网络表示如下知识: 118路汽车从经贸大学始发,途径肖家营,到达终点站“火车站”。 4、请用语义网络表示如下知识: 雪地上留下一串串脚印,有大、有小、有深、有浅。 5、设下列知识: 如果咳嗽、发烧、流涕,则八成是患了感冒,需服用“感冒清”,一日三次,每次2 ~ 3粒,多喝开水。 请用框架法表示上述知识,要求: (1) 用两个相关联的事例框架表示; (2)标准槽连接。 6、设有如下知识: 狗都会吠叫和咬人, 任何动物吠叫时总是吵人的, 猎犬是一种狗。 请根据上述知识设计一组产生式规则,使它们可以用来证明:

“猎狗是吵人的”。 并用产生式的使用序列表示证明过程。 7、请写出如下命题的语义网络: 钱老师从6月至8月给会计班讲《市场经济学》课程。 8、以下是一段新闻报道: “今天,一次强度为里氏7级的地震袭击了X 地区,造成250人死亡和5000万元人民币 的财产损失。有专家说:‘多年来,靠近Y 断层的地方一直是一个危险的地区。’” 试用一个事例框架表达上述新闻报道内容。注意画线的地方。 9、.试用产生式表示如下知识: 如果要判定某动物为企鹅,那么,应该先判定它是属于鸟类且不能飞、能游水、颜色为黑色和白色。如果要判断某动物是否属于鸟类,应看它是否有羽毛。 10、试用谓词逻辑表示法表示如下知识: 因为老百姓受法律管制,所以晁盖劫了生辰纲,触犯了宋朝法律,受到官府追究;而达官贵人和恶少不受法律管制,所以其强抢民女虽也违法,却可以横行无忌。 要求: 给出谓词公式以及对应于“晁盖”和“达官贵人和恶少”的两种不同解释。 11、试用产生式表示如下知识: “张三”八成是个学生。

浅谈人工智能原理及应用

模式识别与智能系统 摘要:人工智能(Artifical Intelligence)是关于知识的学科――怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而另一个美国麻省理工学院的温斯顿教授认为:“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”这些说法反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。人工智能是当前科学技术发展中的一门前沿学科,是在计算机科学、控制论、信息论、神经心理学、哲学、语言学等多种学科研究的基础上发展起来的,以模拟人类智能、智能行为及其规律为研究内容的一门综合性边缘学科。由于人工智能自出现以来取得的巨大成就及其潜在的广阔应用前景,它又同空间技术、原子能技术并称为20世纪的三大科学技术成就。 关键词:人工智能;计算机科学;发展方向 ①、人工智能的定义 人工智能(Artificial Intelligence,AI),是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。“人工智能”一词最初是在1956年美国计算机协会组织的达特莫斯(Dartmouth)学会上提出的。自那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。由于智能概念的不确定,人工智能的概念一直没有一个统一的标准。著名的美国斯坦福大学人工智能研究中心尼尔逊教授对人工智能下了这样一个定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”而美国麻省理工学院的温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”童天湘在《从“人机大战”到人机共生》中这样定义人工智能:“虽然现在的机器不能思维也没有“直觉的方程式”,但可以把人处理问题的方式编入智能程序,是不能思维的机器也有智能,使机器能做那些需要人的智能才能做的事,也就是人工智能。”诸如此类的定义基本都反映了人工智能学科的基本思想和基本内容。即人工智能是研究人类智能活动的规律,构造具有一定智能的人工系统,研究如何让计算机去完成以往需要人的智力才能胜任的工作,也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

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