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人工智能重点复习题

人工智能重点复习题
人工智能重点复习题

1、盲目搜索(宽度、深度)

图搜索

A

ABDG

ABDCEGKL

ABDCEFEIGKOLDH

…………………………

Open集就是当前的叶子结点尚待进一步分解的节点

广度优先的Open集合:

A, BDG, CEKL, FIOH, JM,N

深度优先的Open集合:

A, BDG, DG, CEG, FEG, JIEG, IG, MG, NG……

2、A*算法

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。

3、α-β剪枝

下图所示博弈树,按从左到右的顺序进行α-β剪枝搜索,试标明各生成节点的到推值,何处发生剪枝,及应选择的走步。

4、猴子香蕉问题状态空间图

猴子香蕉问题状态空间图

5、问题归约机理

设想把三元状态组(S,F,G)规定的状态空间搜索问题归结为比较简单的一些状态空间搜索问题。如果能够识别某个适当的“路标”状态序列g1,g2,...,gn,那么就能够把初始问题归约为由三元状态(S,F,{g1}),( {g1},F,{g2}),...,({gn},F,G)规定的问题集合。解答所有这些问题就等价于解答该初始问题。

6、用语义网络表示下列命题

(1)树和草都足植物。

(2)树和草是有根、有叶的。

(3)水草是草,且长在水中。

(4)果树是树,且会结果。

(5)苹果树是果树中的一种,它结苹果。

问题涉及的对象有植物、树、草、水草、果树、苹果树共6个对象。各对象的属性如下:

树和草的属性:有根、有叶;

水草的属性:长在水中;

果树的属性:会结果; 苹果树的属性:结苹果。

关系:

树和草与植物问的关系是AKO 水草和草之间的关系是AKO 果树和树之间的关系是AKO 苹果树和果树间的关系是AKO

7、语义网络图中的全称量词表示

每个学生都学习了所有的程序设计课程

8、化下列公式成子句形式:

(1) (?x){P(x)→P(x)}

(2) ?x ?y(On(x,y)→Above(x,y)) (3)

?

x ?y ?z(Above(x,y)∧Above(y,z)→Above(x,z))

(4) ~{(?x){P(x)→{(?y )[p(y)→p(f(x,y))]∧(?y)[Q(x,y)→P(y)]}}}

9、反演归结

(1)、试用归结法证明(x)R(x);

(2)、做出修改证明树,提取问题的回答。

具有两个全称量词的语义

(2)给定下述语句:

John likes all kinds of food.

Apples are food.

Anything anyone eats and isn't killed by is food.

Bill eats peanuts and is still alive.

Sue eats everything Bill eats.

(1)用归结法证明"John likes peanuts。"

(2)用归结法提取回答"What food does Sue eat?"

该问题用谓词公式描述如下:

已知:

(1)(x){Food(x)→Like(John, x)}

(2)Food(Apple)

(3)(x)(y){[Eat(y, x)∧~Kill(x, y)]→Food(x)}

(4)Eat(Bill, Peanut)∧~Kill(Penut, Bill)

(5)(x){Eat(Bill, x)→Eat(Sue, x)}

目标1:Like(John, Peanut)

目标2:(x)Food(x)∧Eat(Sue, x)

已知条件化子句集:

(1)(x){Food(x)→Like(John, x)}

= (x){~Food(x)∨Like(John, x)}

=> {~Food(x)∨Like(John, x)}

(2)Food(Apple)

(3)(x)(y){[Eat(y, x)∧~Kill(x, y)]→Food(x)}

= (x)(y){~[Eat(y, x)∧~Kill(x, y)]∨Food(x)}

= (x)(y){~[Eat(y, x)∨Kill(x, y)]∨Food(x)}

=> {~Eat(y, x)∨Kill(x, y)∨Food(x)}

(4)Eat(Bill, Peanut)∧~Kill(Penut, Bill)

=> {Eat(Bill, Peanut), ~Kill(Penut, Bill)}

(5)(x){Eat(Bill, x)→Eat(Sue, x)}

= (x){~Eat(Bill, x)∨Eat(Sue, x)}

=> ~Eat(Bill, x)∨Eat(Sue, x)

目标1取反化子句集:

~Like(John, Peanut)

目标2取反化子句集:

~{(x)Food(x)∧Eat(Sue, x)}

= (x)~Food(x)∨~Eat(Sue, x)

=> ~Food(x)∨~Eat(Sue, x)

对于目标1,经变量换名后,得子句集:

{~Food(x1)∨Like(John, x1),Food(Apple),~Eat(y2, x2)∨Kill(x2, y2)∨Food(x2),Eat(Bill, Peanut), ~Kill(Penut, Bill), ~Eat(Bill, x3)∨Eat(Sue, x3), ~Like(John, Peanut)} 归结树如下:

对于目标2,经变量换名后,得子句集:

{~Food(x1)∨Like(John, x1),Food(Apple),~Eat(y2, x2)∨Kill(x2, y2)∨Food(x2),Eat(Bill, Peanut), ~Kill(Penut, Bill), ~Eat(Bill, x3)∨Eat(Sue, x3), ~Food(x)∨~Eat(Sue, x)} 归结树如下:

修改证明树如下:

得到解答为:Food(Peanut)∧Eat(Sue, Peanut)

(3)“快乐学生”问题。

假设:任何通过计算机考试并获奖的人都是快乐的,任何肯学习或幸运的人都可以通过所有考试,张不肯学习但他是幸运的,任何幸运的人都能获奖。

求证:张是快乐的

将上述谓词公式转化为子句集如下:

(1)~Pass(x, computer)∨~Win(x,prize)∨Happy(x)

(2)~Study(y)∨ Pass(y,z)

(3)~Lucky(u)∨ Pass(u,v)

(4)~Study(zhang)

(5)Lucky(zhang)

(6)~Lucky(w)∨ Win(w, prize)

(7)~Happy(zhang)(本子句为结论的否定)

按谓词逻辑的归结原理对此子句集进行归结,其归结反演过程如图所示。由于归结出了空子句,这就证明了张是快乐的。

(4)“激动人心的生活”问题。

假设:所有不贫穷并且聪明的人都是快乐的。那些看书的人是聪明的。李明能看书且不贫穷。快乐的人过着激动人心的生活。

求证:李明过着激动人心的生活。

将上述谓词公式转化为子句集如下:

(1)Poor(x)∨~Smart(x)∨ Happy(x)(2)~ Read(y)∨ Smart(y)

(3) Read( LiMing )

(4)~Poor( LiMing )

(5)~Happy(z)∨ Exciting(z)

(6)~Exciting(LiMing )

按谓词逻辑的归结原理对此子句集进行归结,其归结反演过程如图所示。由于归结出了空子句,这就证明了李明过着激动人心的生活

“激动人心的生活”问题的归结反演树(5)

(6)猴子香蕉问题

(7)例已知: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:现在李在哪里上课?

解:首先定义谓词:

C(x,y) x和y是同班同学;

At(x,u) x在u教室上课。

把已知前提用谓词公式表示如下:

C(zhang,li);

At(zhang,302)

(?x)(?y)(?u)(C(x,y)∧At(x,u) →At(y,u))

把目标的否定用谓词公式表示如下:

~ (?v)At(li,v)

把上述公式化为子句集:

{C(zhang,li), At(zhang,302), ~C(x,y) ∨~At(x,u) ∨At(y,u)} 把目标的否定化成子句式,并用重言式

~At(li,v) ∨At(li,v)代替之。

并利用 Skolem函数消去存在量词。

10、正向规则演绎

(1)

(2)

(3)

11、逆向规则演绎

(1)某问题由下列公式描述:

(1)、(s)~P(s)

(2)、(s)(P(g(s)))

(3)、(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b,x,s))→H(y)

(4)、(x)(s)(Q(b,x,s)→Q(b,x,g(s)))

(5)、(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b,x,y))

求证:(x)H(x) 请用基于规则的逆向演绎系统求解(x)H(x)成立。要求给出一个求得的一致解图,并说明为什么它是一致的;给出目标的解答。

证明:

对事实和规则进行skolem化:

(1)(s) ~P(s)

~P(a)

(2)(s)(P(g(s)))

P(g(s))

(3)(x)(s)(y)((P(s)∧Q(b,x,s))→H(y)

(P(s)∧Q(b,c,s))→H(f(s))

(4)(x)(s)(Q(b,x,s)→Q(b,x,g(s)))

Q(b,x,s)→Q(b,x,g(s))

(5)(x)(s)(y)(~P(s)→Q(b,x,y))

~P(s)→Q(b,x,h(x, s))

经变量换名后,有事实和规则如下:

~P(a)

P(g(s1))

r1: (P(s2)∧Q(b,c,s2))→H(f(s2))

r2: Q(b,x3,s3)→Q(b,x3,g(s3))

r3: ~P(s4)→Q(b,x4,h(x4, s4))

用对偶形式对目标skolem 化:

(x)H(x)

H(x)

演绎图如下图(这里只给出了一个一致解图)。

由置换集构造U1和U2:

U1 = (x, s2, x3, s2, x4, s3, s4)

U2 = (f(s2), g(s1), c, g(s3), c, h(x4, s4), a)

由于U1和U2是可合一的,因此该解图是一致解图。合一复合为:

{f(g(h(c, a)))/x, g(h(c, a))/s2, c/x3, h(c, a)/s3, c/x4, h(c, a)/s1, a/s4}} 将该合一复合带入目标中,得到解答:

x = f(g(h(c, a)))

(2)设有如下事实和规则:

●事实:

F1: DOG(FIDO);狗的名字叫Fido

F2: ¬BARKS(FIDO);Fido是不叫的

F3: WAGS-TAIL(FIDO);Fido摇尾巴

F4: MEOWS(MYRTLE);猫咪的名字叫Myrtle

●规则:

R1:

(WAGS-TAIL(x1)∧DOG(x1))→FRIENDLY(x1); 摇尾巴的狗是温顺的狗

R2: (FRIENDLY(x2)∧¬BARKS(x2))→¬AFRAID(y2,x2);温顺而又不叫的东

西是不值得害怕的

R3: DOG(x3) →ANIMAL(x3);狗为动物

R4: CAT(x4) →ANIMAL(x4);猫为动物

R5: MEOWS(x5) →CAT(x5);猫咪是猫

●问题:是否存在这样的一只猫和一条狗,使得这只猫不怕这条狗?

12、产生式系统

对N=5、k≤3时,求解传教士和野人问题的产生式系统各组成部分进行描述(给出综合数据库、规则集合的形式化描述,给出初始状态和目标条件的描述)。

答: 1,综合数据库

定义三元组:(m, c, b)

其中:,表示传教士在河左岸的人数。

,表示野人在河左岸的认输。

2,规则集

规则集可以用两种方式表示,两种方法均可。

第一种方法:按每次渡河的人数分别写出每一个规则,共(3 0)、(0 3)、(2 1)、(1 1)、(1 0)、(0 1)、(2 0)、(0 2)八种渡河的可能(其中(x y)表示x个传教士和y个野人上船渡河),因此共有16个规则(从左岸到右岸、右岸到左岸各八个)。注意:这里没有(1 2),因为该组合在船上的传教士人数少于野人人数。

规则集如下:

r1:IF (m, c, 1) THEN (m-3, c, 0)

r2:IF (m, c, 1) THEN (m, c-3, 0)

r3:IF (m, c, 1) THEN (m-2, c-1, 0)

r4:IF (m, c, 1) THEN (m-1, c-1, 0)

r5:IF (m, c, 1) THEN (m-1, c, 0)

r6:IF (m, c, 1) THEN (m, c-1, 0)

r7:IF (m, c, 1) THEN (m-2, c, 0)

r8:IF (m, c, 1) THEN (m, c-2, 0)

r9 :IF (m, c, 0) THEN (m+3, c, 1)

r10:IF (m, c, 0) THEN (m, c+3, 1)

r11:IF (m, c, 0) THEN (m+2, c+1, 1)

r12:IF (m, c, 0) THEN (m+1, c+1, 1)

r13:IF (m, c, 0) THEN (m+1, c, 1)

r14:IF (m, c, 0) THEN (m, c+1, 1)

r15:IF (m, c, 0) THEN (m+2, c, 1)

r16:IF (m, c, 0) THEN (m, c+2, 1)

第二种方法:将规则集综合在一起,简化表示。规则集如下:

r1:IF (m, c, 1) and 0< i+j〈=3 and (i>= j or i=0) THEN (m-i, c-j, 0) r2:IF (m, c, 0) and 0< i+j〈=3 and (i>= j or i=0) THEN (m+i, c+j, 1) 3,初始状态:(5, 5, 1)

4,结束状态:(0, 0, 0)

(2)

人工智能试题2010

内蒙古科技大学2010/2011 学年第一学期 《人工智能》试题 课程号:67111317 考试方式:大作业 使用专业、年级:计算机应用2007 任课教师:陈淋艳 班级: 学号: 姓名:

一、(12分)什么是人类智能?它有哪些特征或特点?什么是人工 智能?人工智能有哪些研究领域? 二、(18分)分别用语义网络表示法,产生式表示法,谓词逻辑表 示法,表示下列知识。 1,所有的鸽子都是鸟。 2,所有的鸽子都有翅膀。 3,信鸽是一种鸽子,它有翅膀,能识途。 三、(20分)用状态空间搜索法求解农夫,狐狸,鸡,小米问题。农 夫,狐狸,鸡,小米都在一条河的左岸,现在要把他们全部送 到左岸去,农夫有一条船,过河时,除农夫外,船上至多能载 狐狸,鸡和小米中的一样。狐狸要吃鸡,鸡要吃小米,除非农 夫在那里。试规划出一个确保全部安全过河的计划。(提示:a:用四元组(农夫,狐狸,鸡,小米)表示状态,其中每个元素的 取值为0或1,0表示在左岸,1表示在右岸。b:每次过河的 一种安排作为一个算子,每次过河必须有农夫,因为只有他可 以划船。) 四、(15-分)试用归结反演的方法证明G为F1,F2,F3的逻辑结论, 并画出归结树(要求写出化字句集的过程)。 F1:))) z A z y z∧ B → ? ∧ D ? ? , ( )) ( ) ( ( ) y C ((y ( z F2:))) A z z y D E z→ ? ( ∧ ? z ∧ ( , ) y ) ( (y ( E ) ( F3:)) E z z? → ? (z ( ) ( B G:)) E z∧ z ? ) ( ( (z C

人工智能复习题和答案

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. 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“与节点”和“或节点”。 C. “与/或”图能方便地表示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

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。

大学人工智能期末考试题库

《人工智能与专家系统》试卷(1)参考答案与评分标准 问答题(每题5分,共50分) 1.人工智能是何时、何地、怎样诞生的?(5分) 答:人工智能于1956年夏季在美国达特茅斯(Dartmouth)大学诞生。(3分)1956年夏季,美国的一些从事数学、心理学、计算机科学、信息论和神经学研究的年轻学者,汇聚在Dartmouth大学,举办了一次长达两个月的学术讨论会,认真而热烈地讨论了用机器模拟人类智能的问题。在这次会议上,第一次使用了“人工智能”这一术语,以代表有关机器智能这一研究方向。这是人类历史上第一次人工智能研讨会,标志着人工智能学科的诞生,具有十分重要的意义。(2分) 2.行为主义是人工智能的主要学派之一,它的基本观点是什么?(5分) 答:行为主义,又称进化主义或控制论学派。这种观点认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),它不需要知识、不需要表示、不需要推理。其原理是控制论和感知——动作型控制系统。 3.什么是知识表示?在选择知识表示方法时,应该考虑哪几个因素?(5分)答:知识表示是研究用机器表示知识的可行性、有效性的般方法,是一种数据结构与控制结构的统一体,既考虑知识的存储又考虑知识的使用。知识表示实际上就是对人类知识的一种描述,以把人类知识表示成计算机能够处理的数据结构。对知识进行表示的过程就是把知识编码成某种数据结构的过程。(3分)在选择知识表示方法时,应该考虑以下几个因素:(1)能否充分表示相关的领域知识;(2)是否有利于对知识的利用;(3)是否便于知识的组织、维护和管理;(4)是否便于理解和实现。(2分) 4.框架表示法有什么特点?(5分) 答:框架表示法有如下特点:结构性、继承性、自然性。(5分) 5.何谓产生式系统?它由哪几部分组成?(5分) 答:把一组产生式放在一起,让它们相互配合,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,以求得问题的解,这样的系统称为产生式系统。(2分) 产生式系统一般由三个基本部分组成:规则库、综合数据库和推理机。(3分) 6.产生式系统中,推理机的推理方式有哪几种?请分别解释说明。(5分)答:产生式系统推理机的推理方式有正向推理、反向推理和双向推理三种。 正向推理:正向推理是从己知事实出发,通过规则库求得结果。 反向推理:反向推理是从目标出发,反向使用规则,求证已知的事实。 双向推理:双向推理是既自顶向下又自底向上的推理。推理从两个方向进行, 直至在某个中间界面上两方向结果相符便成功结束;如两方衔接不上,则推理失败。

人工智能复习题及答案

一、填空: 1.人工智能的研究途径有心理模拟、生理模拟与行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域智能控制、智能管理、智能决策、智能仿真。 3.人工智能的基本技术包括表示、运算、搜索归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑就是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点与命题逻辑的区别就是(10)。 5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值就是(11) 。 6.设P就是谓词公式,对于P的任何论域,存在P为真的情况,则称P为(12)。 7.在著名的医疗专家系统MYCIN中规定,若证据A的可信度CF(A)=0,则意味着 13 ,CF(A)=-1, 则意味着(14),CF(A)=1,则意味着(15)。 8.谓词公式G就是不可满足的,当且仅当对所有的解释(16)。 9.谓词公式与其子句集的关系就是 (17)。 10.利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为(18),则结论成立。 11.若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (19)。 12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1与C2的归结式R(C1,C2)= (20) 。 13.有谓词公式G,置换δ,则G·ε= (21) ,δ·ε= (22) 。 14.有子句集S={P(x),P(y)},其MGU= (23) 。 15.在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的就是 (24), (25) , (26)。 16.状态图启发式搜索算法的特点就是 (27)。 17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际就是一个 (28),深度优先搜索算法中,OPEN表 的数据结构实际就是一个 (29) 。 18.产生式系统有三部分组成 (30), (31) 与推理机。其中推理可分为 (32) 与 (33)。 19.专家系统的结构包含人机界面、 (34) , (35) , (36) , (37) 与解释模块。 20.在MYCIN推理中,对证据的可信度CF(A)、CF(A1)、CF(A2)之间,规定如下关系:CF(~A)= (38) ,CF(A1∧A2 )= (39) ,CF(A1∨A2 )= (40) 。 21.开发专家系统所要解决的基本问题有三个,那就就是知识的获取、知识的表示与(41),知识表 示的方法主要有 (42) , (43) , (44) 与语义网络等,在语义网络表示知识时,所使用的推理方法有 (45) 与 (46) 。 22.MYCIN系统中使用不确定推理,规则A→B由专家指定其可信度CF(B,A),若A真支持B真,则指 定CF(B,A)(与零比较)应 (47) ;若A真不支持B真,则指定CF(B,A)应 (48) 。 23.机器学习的含义就是 (49) 。 24.自然语言理解不仅包括计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,能正确回答输入信息 中的有关问题,而且还包括 (50) 、 (51) 、 (52) 。 25.设U={a,b,c,d},A={a,b},B={a,b,c},m(A)=0、6,m(U)=0、4,U的其它子集的基本概率分配函 数m值均为0,则Bel(A)= (53) ,Bel(B)= (54) 。 26.证据理论中集合A的信任区间为[1,1],则其语意解释为 (55) 。 27.人工智能三大学派就是。 28.化成子句形式为: 。

人工智能考试题.doc

名词解释: 1,、什么是人工智能?人工智能的研究有哪些学派?他们的观点是什么? 一:主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能。 国际上人工智能研究作为一门科学的前沿和交叉学科,但像许多新兴学科一样,人工智能至今尚无统一的定义。 有多种定义:⑴智能机器。能够在各类环境中自主的或交互的执行各种拟人任务的机器。 ⑵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能功能,并开发相关理论和技术。 ⑶从人工智能所实现的功能来定义: ·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功能,如判断、推理、证明、识别、感知、理解、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动 ⑷从“研究如何在机器上实现人类智能”角度讲,人工智能被定义为是一门研究如何构造智能机器(智能计算机)或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。通俗地说,人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种面临的实际问题等功能的学科。 ⑸人工智能是研究如何让计算机做现阶段人类才能做得更好的事情”。 ⑹人工智能是计算机科学的分支,它用符号的、非算法的方法进行问题求解”。 ?二:符号主义(主流学派):又称:逻辑主义、心理学派或计算机学派 原理:物理符号系统(即符号操作系统)假设和有限合理性原理起源:源于数理逻辑,学派代表:纽厄尔、西蒙和尼尔逊等 认为人的认知基元是符号,认知过程即符号操作过程; 认为人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,能用计算机来模拟人的智能行为; 认为知识是信息的一种形式,是构成智能的基础。人工智能的核心问题是知识表示、知识推理和知识运用。 连结主义:又称:仿生学派或生理学派。原理:神经网络及神经网络间的连 接机制与学习算法。起源:源于仿生学,特别是人脑模型的研究 学派代表:卡洛克、皮茨、Hopfield、鲁梅尔哈特等 认为思维基元是神经元,而不是符号处理过程; 认为人脑不同于电脑,并提出连结主义的大脑工作模式,用于取代符号操作的电脑工作模式 行为主义:又称:进化主义或控制论学派。原理:控制论及感知—动作型控制系统。起源:源于控制论

人工智能期末试题及答案完整版

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 A.1946 B.1960 C.1916 D.1956 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。 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 (2)专家系统 专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验智能计算机程序系统,能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域问题.简而言之,专家系统是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统 (3)遗传算法 遗传算法是一种以“电子束搜索”特点抑制搜索空间的计算量爆炸的搜索方法,它能以解空间的多点充分搜索,运用基因算法,反复交叉,以突变方式的操作,模拟事物内部多样性和对环境变化的高度适应性,其特点是操作性强,并能同时避免陷入局部极小点,使问题快速地全局收敛,是一类能将多个信息全局利用的自律分散系统。运用遗传算法(GA)等进化方法制成的可进化硬件(EHW),可产生超出现有模型的技术综合及设计者能力的新颖电路,特别是GA独特的全局优化性能,使其自学习、自适应、自组织、自进化能力获得更充分的发挥,为在无人空间场所进行自动综合、扩展大规模并行处理(MPP)以及实时、灵活地配置、调用基于EPGA的函数级EHW,解决多维空间中不确定性的复杂问题开通了航向 (4)机器学习 机器学习(Machine Learning)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎 (5)数据挖掘 数据挖掘是指从数据集合中自动抽取隐藏在数据中的那些有用信息的非平凡过程,这些信息的表现形式为:规则、概念、规律及模式等。它可帮助决策者分析历史数据及当前数据,并从中发现隐藏的关系和模式,进而预测未来可能发生的行为。数据挖掘的

人工智能期末精彩试题(卷)

XXXX2017至2018 学年第 1 学期 《人工智能技术》 课程考试( A )卷 计科 系 级 专业 学号 一、选择题:(2分×10=20分) 1. 人工智能AI 的英文全称( )最早于1956年在达特茅斯会议上被提出。这是历史上第一次人工智能研讨会,也被广泛认为是人工智能诞生的标志。 A .Automatic Intelligence B .Artifical Intelligence C .Automatice Information D .Artifical Information 2. 所谓不确定性推理是从( )的初始证据出发,通过运用( )的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。 A .不确定性,确定性 B .确定性,确定性 C .确定性,不确定性 D .不确定性,不确定性 3. 要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫( )。 A .概率推理 B .神经网络 C .机器学习 D .智能搜索 4. 下面几种搜索算法中,不完备的搜索算法是( )。 A .广度优先搜索 B .A*搜索 C .迭代深入深度优先搜索 D .贪婪搜索 5. 人工智能的目的是让机器能够( ),以实现某些脑力劳动的机械化。 A .模拟、延伸和扩展人的智能 B .和人一样工作 C .完全代替人的大脑 D .具有智能 6.在一个监督学习问题f:x →y 中,输出y 的值域是连续的,例如实数集R ,那么这是一个( )问题。 A .分类 B .聚类 C .回归 D .降维 装 订 线

人工智能复习题汇总(附答案)

一、选择题 1.被誉为“人工智能之父”的科学家是(C )。 A. 明斯基B. 图灵 C. 麦卡锡D. 冯.诺依曼 2. AI的英文缩写是( B ) A. Automatic Intelligence C. Automatic Information B. Artificial Intelligence D. Artificial Information 3.下列那个不是子句的特点(D) A.子句间是没有合取词的(∧) C子句中可以有析取词(∨) 4.下列不是命题的是(C )。 A.我上人工智能课 B. 存在最大素数 C.请勿随地大小便 D. 这次考试我得了101分 5. 搜索分为盲目 搜索和(A) A启发式搜索 B模糊搜索 C精确搜索D大数据搜索 6.从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程,即由一般性知 识推出适合于某一具体情况的结论的推理是(B) A. 归结推理 B. 演绎推理 C. 默认推理 D. 单调推理 7.下面不属于人工智能研究基本内容的是( C) A. 机器感知 B. 机器学习 B子句通过合取词连接句子(∧) D子句间是没有析取词的(∨) C. 自动化 D. 机器思维 8.S={P∨Q∨R, ┑Q∨R, Q, ┑R}其中, P 是纯文字,因此可将 子句(A)从 S中删去 A. P∨Q∨R C. Q B. ┑Q∨R D.┑R 9.下列不属于框架中设置的常见槽的是( B )。 A. ISA槽 B.if-then槽 C. AKO槽 D. Instance槽 10.常见的语意网络有 ( D )。 A. A-Member-of联系 C. have 联系 1.在深度优先搜索策略中,open表是(B )的数据结构 A.先进 先出B.先进后出 C. 根据估价函数值重排 D.随机出 2.归纳推理是(B)的推理 A. 从一般到个别 B. 从个别到一般 C. 从个别到个别 D. 从一般 到一般 3. 要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工 智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技

人工智能考试题目

名词解释: 1状态空间法 状态空间法是一种基于解答空间的问题表示和求解方法,它是以状态和操作符为基础的。在利用状态空间图表示时,从某个初始状态开始,每次加一个操作符,递增地建立起操作符的试验序列,直到达到目标状态为止。由于状态空间法需要扩展过多的节点,容易出现“组合爆炸”,因而只适用于表示比较简单的问题。 2问题归约法 问题归约法从目标(要解决的问题)出发,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。这些本原问题的解可以直接得到从而解决了初始问题,用与或图来有效地说明问题归约法的求解途径。 3有序搜索 应用某个算法(例如等代价法)选择OPEN表上具有最小f值的节点作为下一个要扩展的节点, 这种搜索方法叫做有序搜索或最佳优先搜索, 其算法就叫做有序搜索算法或最佳优先算法. 实质:选择OPEN表上具有最小f值的节点(即最有希望的节点)作为下一个要扩展的节点。 4可解节点 可解节点:与或图中一个可解节点的一般定义可以归纳如下: 1、终叶节点是可解节点(因为它们与本原问题相关连)。 2、如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其后继节点至少有一个是可解的时,此非终叶节点才是可解的。 3、如果某个非终叶节点含有与后继节点,那么只要当其后继节点全部为可解时,此非终叶节点才是可解的。 5不可解节点 不可解节点的一般定义 没有后裔的非终叶节点为不可解节点。 如果某个非终叶节点含有或后继节点,那么只有当其全部后裔为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 如果某个非终叶节点含有与后继节点,那么只要当其后裔至少有一个为不可解时,此非终叶节点才是不可解的。 6规则正向演绎系统 正向规则演绎系统是从事实到目标进行操作的,即从状况条件到动作进行推理的,也就是从if到then的方向进行推理的。 7规则逆向演绎系统 逆向规则演绎系统是从then向if进行推理,即从目标或动作向事实或状况条件进行的推理。 8等代价搜索 是宽度优先搜索的一种推广,不是沿着等长度路径断层进行扩展,而是沿着等代价路径断层进行扩展,寻找从起始状态至目标状态的具有最小代价的路径问题。搜索树中每条连接弧线上的有关代价,表示时间、距离等花费。

人工智能复习题(答案)

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。

人工智能期末考试卷(1)评分标准及标准答案

(此文档为Word格式,下载后可以任意编辑修改!)试卷装订封面 人工智能期末考试卷(1) 一、填空题(每空1分,共10分)

1智能具有五个特征,分别为① 学习能力、自适应能力、 ②记忆与思维能力、表达能力和感知能力。 2. 机器的③ 感知能力是让机器自动获取知识的基本条件,而知识的自动 获取一直是智能系统研究中最困难的问题之一。 3?从研究的角度不同,对人工智能的研究可分两大阵营:④ 联接和 ⑤符号。其中⑤符号的理论基础为数理逻辑。 4. ⑥问题规约方法是一种将复杂问题变换为比较简单的子问题,子问题再转换为更简单的 子问题,最终将问题转换为对本原问题的知识表示方法。 5. 鲁宾逊提出了⑦归结原理使机器定理证明成为可能。 6. 当某个算符被认为是问题求解的决定步骤时,此算符为⑧关键算符。 7. 宽度优先搜索与深度优先搜索方法的一个致命的缺点是当问题比较复杂是可 能会发生⑨组合爆炸。 8. 语义网络⑩方法是1968年由J.R.Quilian 在研究人类联想记忆时提出的心 理学模型。1972年,Simon首先将⑩用于自然语言理解系统。 二、简答题(共30分) 1. 什么是A*算法的可纳性?(4分) 答:在搜索图存在从初始状态节点到目标状态节点解答路径的情况下,若一个搜索法总能找 到最短(代价最小)的解答路径,则称算法具有可采纳性。 2. 在一般图搜索算法中,当对某一个节点n进行扩展时,n的后继节点可 分为三类,请举例说明对这三类节点的不同的处理方法。(8分) 答: 把SNS中的子节点分为三类:(1)全新节点,(2)已出现于OPEN表的节点,(3 )已 出现于CLOSE表的节点;/后二类子节点实际上意味着具有新老两个父节点;(3分)*加第1类子节点于OPEN表,并建立从子节点到父节点n的指;(1分) *比较第2类子节点经由新、老父节点到达初始状态节点s的路径代价,若经由新父节点的代价较小,则移动子节点指向新父节点(2分) ?对于第3类子节点作与第2类同样的处理,并把这些子节点从CLOSE 表中移出,重新加入OPEN表;(2分) 3. 请简述不确定性推理的含义。(4分) 是一种从不确定的初始证据出发,通过运用不确定性知识,最终推出具有一定程度的不确定 性但却有是合理或基本合理的结论的推理过程。 4. 若S={P(x)V Q(f(x))「P(a), n Q(y)},请画出与该子句集对应的语义树, 为什么可以用封闭语义树来判定子句集的不可满足性?(14分) 答:H={a,f(a),f(f(a)), ……}(1 分)

人工智能期末测试

《人工智能》期末测试 一、单选题(题数:40,共分) 1美国全国证券交易商协会自动报价表最早时间是在()。(分)分 A、1997年 B、1981年 C、1971年 D、1961年 2Siri是一种()系统。(分)分 A、动作识别 B、信息处理 C、图像识别 D、语音识别 3被称为“数学界的无冕之王”的是()。(分)分 A、罗素 B、图灵 C、希尔伯特 D、笛卡尔 4为广大网友解决网络课问题的是()(分)分 A、20932+ B、02559 C、扣扣 D、百度 5动物群居的原因是()。(分)分 A、有安全感 B、有效率 C、易于捕食物 D、有力量 6被称为“机器学习之父”的是()。(分)分 A、奥斯卡·兰格 B、怀尔斯 C、迈克尔·乔丹 D、希尔伯特 7在政府报告中,()的报告使用“机器智能”这个词汇。(分)分 A、中国 B、英国 C、德国 D、美国 8从长期来看,股市是一个()博弈。(分)分 A、经济 B、市场 C、零和 D、合作 9下面关于人类社会的群体智能说法错误的是()。(分)分 A、需要法律与道德的约束 B、个体智力高但自私 C、个体无条件服从集体 D、需要集体智慧结晶 9最早诗歌生成模型称为()。(分)分 A、Word Apple B、Sophia C、Word Salad D、Sara 10机器人的三定律中第一条是()。(分)分 A、机器人不得伤害人类个体,或者目睹人类个体将遭受危险而袖手不管 B、机器人必须服从人给予它的命令 C、机器人要尽可能保护自己的生存。 D、机器人必须保护人类的整体利益

不受伤害 11使用量子计算机进行大数分解,需要的时间是()。(分)分 A、15万年 B、1年 C、1秒 D、10秒 12人类智能和人工智能是一种()智能。(分)分 A、不对等 B、平行 C、对等 D、相反 13强化学习的框架是智能体()通过观察当前状态作出相应动作。(分)分 A、S B、A C、Agent D、Environment 14()被堪称是百科全书式的“全才”。(分)分 A、爱因斯坦 B、霍金 C、牛顿 D、图灵 15“机器人”这一词最早出现在()作家的小说中。(分)分 A、德国 B、美国 C、瑞士 D、捷克 16人工智能读片的过程体现为()。(分)分 A、信息-传递-判断 B、图像解释-图像获取-图像分析 C、图像获取-图像解释-感知结果 D、图像获取-图像处理 17下面选项中关于“墨子号”说法错误的是()。(分)分 A、属于量子科学实验卫星 B、首次实现卫星和地面之间量子通信 C、跨度最大、史上最安全的通信网络 D、发射于2017年 18在人工智能的()阶段开始有解决大规模问题的能力。(分)分 A、形成时期 B、知识应用时期 C、新神经网络时期 D、算法解决复杂问题时期 19古代()发明了运粮工具“木牛流马”。(分)分 A、曹操 B、诸葛亮 C、鲁班 D、张衡 20人类历史上第一部完全由机器人“小冰”所写的诗集叫()。(分)分 A、《歌尽桃花》 B、《三生三世》 C、《那天,阳光正好》 D、《阳光失了玻璃窗》 21人的大脑每秒钟做不到()。(分)分 A、处理1Gbits B、2000个关注 C、无数反应 D、7个短暂记忆 22人通过算法赋给机器的智能属于()。(分)分

2019年人工智能考试题答案.docx

1.在高血压诊断标准的变迁史上,()将高血压的诊断标准定为120/8OmmHg 以下更受益。( 2.0分) A. 1949 年 B. 1984 年 C. 1993 年 D. 2016 年 我的答案:D √答对 2.我国在语音语义识别领域的领军企业是()。(2.0分) A. 科大讯飞 B. 图谱科技 C. 阿里巴巴 D. 华为 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。(2.0分) A. 上海 B. 北京 我的答案:B √答对

C. 深圳 D. 杭州 4.MIT教授Tomaso POggiO 明确指出,过去15年人工智能取得的成功,主要是因为()。(2.0分) A. 计算机视觉 B. 语音识别 C. 博弈论 D. 机器学习 我的答案:D √答对 5.1997 年,HOChreiter&Schmidhuber 提出()。(2.0 分) A. 反向传播算法 B. 深度学习 C. 博弈论 D. 长短期记忆模型 6.(),中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行第九次集体学习分) (2.0 A. 2018年3月15日 B. 2018 年10 月31 日 C. 2018 年12 月31 日 我的答案:B √答对

D. 2019 年1月31日我的答案:B √答对

7.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。( 2.0 分) A. 超人工智能 B. 强人工智能 C. 弱人工智能 D. 人工智能 我的答案:B √答对 8.据清华原副校长施一公教授研究,中国每年有265万人死于(),占死亡人数 的28%。( 2.0 分) A. 癌症 B. 心脑血管疾病 C. 神经退行性疾病 D. 交通事故 9.2005 年,美国一份癌症统计报告表明:在所有死亡原因中,癌症占()。(2.0 分) A. 1/4 B. 1/3 C. 2/3 D. 3/4 我的答 A √答对 案:

2019年人工智能考试多项选择题答案

2019 年人工智能公需科考试多项选择题答案 二、多选择题 1.()是指能够自己找出问题、思考问题、解决问题的人工智能。( 2.0 分) A.超人工智能 B.强人工智能 C.弱人工智能 D.人工智能 我的答案: B √答对 2.根据国际评判健康的标准,()的韩国中年人心血管呈理想状态。( 2.0 分) A.0.1% B.0.2% C.0.4% D.0.67% 我的答案: D √答对 3.中国人工智能产业初步呈现集聚态势,人工智能企业主要集聚在经济发达的一 二线城市及沿海地区,排名第一的城市是()。( 2.0 分) A.上海 B.北京 C.深圳 D.杭州

我的答案: B √答对 4.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO 统计,有()的肿瘤患者需要接受放疗。(2.0 分) A.18% B.22% C.45% D.70% 我的答案: D √答对 5.()是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。( 2.0 分) A.文本识别 B.机器翻译 C.文本分类 D.问答系统 我的答案: B √答对 6.我们应该正确认识统计学中概率与个体之间的关系,概率是()比较,从小到老的数据才是每个人的。( 2.0 分) A.横向 B.纵向 C.交叉

D.立体 我的答案: B ×答错 7.()是人工智能的核心,是使计算机具有智能的主要方法,其应用遍及人工智能的各个领域。( 2.0 分) A.深度学习 B.机器学习 C.人机交互 D.智能芯片 我的答案: B √答对 9.()是一种基于树结构进行决策的算法。( 2.0 分) A.轨迹跟踪 B.决策树 C.数据挖掘 D.K 近邻算法 我的答案: B √答对 10.癌症的治疗分为手术、放疗、化疗。据WTO 统计,在45% 的肿瘤治愈率中,比重最高的治疗方式是()。( 2.0 分) A.手术 B.放疗 C.化疗

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。

大学人工智能试卷

人工智能试卷 一、选择题(15小题,共15分) 1. 人工智能产生于哪一年()。 A. 1957 B. 1962 C. 1956 D. 1979 2.下列哪个不是人工智能的研究领域() A.机器证明 B.模式识别 C. 人工生命 D. 编译原理 3.神经网络研究属于下列()学派 A. 符号主义 B. 连接主义 C. 行为主义 D. 都不是 4.已知初始问题的描述,通过一系列变换把此问题最终变为一个子问题集合;这些子问题的解可以直接得到,从而解决了初始问题。这是知识表示法叫() A. 状态空间法 B. 问题归约法 C. 谓词逻辑法 D. 语义网络法 5.在公式中?y?xp(x,y)),存在量词是在全称量词的辖域内,我们允许所存在的x可能依赖于y值。令这种依赖关系明显地由函数所定义,它把每个y值映射到存在的那个x。这种函数叫做() A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 6.子句~P∨Q和P经过消解以后,得到() A. P B. Q C. ~P D. P∨Q 7、8.A∧(A∨B)?A 称为(),~(A∧B)?~A∨~B称为() A. 结合律 B.分配律 C.吸收律 D.摩根律 9、10.如果问题存在最优解,则下面几种搜索算法中,()必然可以得到该最优解,()可以认为是“智能程度相对比较高”的算法。 A. 广度优先搜索 B. 深度优先搜索 C. 有界深度优先搜索 D. 启发式搜索 11.产生式系统的推理不包括()

A. 正向推理 B. 逆向推理 C. 双向推理 D. 简单推理 12.下列哪部分不是专家系统的组成部分() A. 用户 B. 综合数据库 C. 推理机 D. 知识库 13. 要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫()。 A. 专家系统 B. 机器学习 C. 神经网络 D. 模式识别 14、人工智能是一门 A)数学和生理学B)心理学和生理学C)语言学 D)综合性的交叉学科和边缘学科 15、语义网络表达知识时,有向弧AKO 链、ISA 链是用来表达节点知识的()。 A) 无悖性B) 可扩充性C) 继承性 二、填空题(共30分): 1. 归结法中,可以通过---------的方法得到问题的解答。 2.化成子句形式为:。 3.从已知事实出发,通过规则库求得结论的产生式系统的推理方式是 4.AI是是的英文缩写 5. 人工智能的基本技术包括、、、归纳技术、联想技术。 6.目前所用的知识表示形式有、、等。 7.产生式系统有三部分组成,和推理机。其中推理可分为和。 8.在谓词公式中,紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的,而在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为,其他变元称为 9、1997年5月,著名的“人机大战”,最终名为“”的计算机以3.5比2.5的总比分将世界国际象棋棋王卡斯帕罗夫击败。 10、人工智能的远期目标是,近期目标是。 11、谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是。 12、利用归结原理证明定理时,若得到的归结式为,则结论成立。 13、若C1=┐P∨Q,C2=P∨┐Q,则C1和C2的归结式R(C1,C2)= 。 14、若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和C2的归结式R(C1,C2)= 。 15、在归结原理中,几种常见的归结策略并且具有完备性的是,,。 16、在启发式搜索当中,通常用来表示启发性信息。 17、假言推理(A→B)∧A?,假言三段论(A→B)∧(B→C)? . 三、简答与应用题 1、剪枝方法只是极小极大方法的一种近似,剪枝可能会遗漏掉最佳走步。这种说法是否正

人工智能【期末复习题】

《人工智能期末复习题》 1 ?群智能与脑智能: 脑智能是一种个体智能,是宏观心理层次上高级的智能。 群智能是一种社会智能(系统智能),属于微观生理层次上低级的神经元。 2 ?计算智能与符号智能: 符号智能就是符号人工智能,它是模拟脑智能的人工智能,也就是所说的传统人工智能或经典人工智能。 计算智能就是计算人工智能,它是模拟群智能的人工智能。 3. 搜索:顾名思义,就是从初始节点出发,沿着与之相连的边试探地前进,寻找目标节点的过程(也可以是反向进行)。 4. 知识:就是人们对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,知识还包括人们利用客观规律解决实际问 题的方法和策略等。 5. 自然计算:就是模仿或借鉴自然界的某种机理而设计计算模型,这类计算模型通常是一类具有自适应、自组 织、自学习、自寻优能力的算法。 6. 机器学习:顾名思义,机器学习就是让计算机模拟人的学习行为,或者说让计算机也具有学习的能力。 7 ?模式识别:则指的是用计算机进行物体识别。 &决策树学习: 决策树是一种知识表示形式,构造决策树可以由人来完成,但也可以由机器从一些实例中总结、归纳出来,即机器学习而得。机器学习决策树也就是所说的决策树学习。 9 ?从系统结构看,智能计算机分为智能硬件平台和智能操作系统两大部分。 10 .人工智能的三个最基本、最核心的技术 实现人工智能的方法虽然很多,但归纳起来,“表示”、“运算”、“搜索”则是人工智能的三个最基本、最核心的技术。 11 .从所承担的工作和任务性质来看,Age nt的分类: 信息型Age nt、合作型Age nt、接口型Age nt、移动型Age nt 等。 12 .用计算机来实现状态图的搜索,有两种最基本的方式:树式搜索和线式搜________ 13 .智能机器人至少应具备哪四种机能? 感知机能-获取外部环境信息以便进行自我行动监视的机能;运动机能-施加于外部环境的相当于人的手、脚底动作机能;思维机能-求解问题的认识、推理、判断机能; 人一机通信机能一一理解指示命令、输岀内部状态,与人进行信息交换的机能。 14 .知识获取大体哪三种途径:(1)人工获取(2)半自动获取(3)自动获取 15 .知识发现主要有这些方法:(1)统计方法(2)机器学习方法(3)粗糙集及模糊集(4)智能计算方法(5)可视化 16 .从模拟的智能层次和所用的方法看,人工智能可分为符号智能和计算智能两大主要分支领域。 17 . PRPLOG语言的三种语句分别是:事实、规则和问题___ 18 .产生式系统由三部分组成:产生式规则库、推理机和动态数据库,

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