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人工智能[第七章自然语言理解]山东大学期末考试知识点复习

人工智能[第七章自然语言理解]山东大学期末考试知识点复习
人工智能[第七章自然语言理解]山东大学期末考试知识点复习

第七章自然语言理解

1.1 自然语言及其理解

1.自然语言概述

自然语言是音、形、义结合的词汇和语法体系,是人类实现思维活动的物质表现形式。词汇和语法体系是构成自然语言的两大要素,两者缺一不可。词是构成自然语言的最基本单位,语法则是用来支配和控制词以构成有意义的、可理解的语句,进而再由语句按照一定的逻辑构成篇章的规则。

词汇分为词和熟语。熟语就是一些词的固定组合,如汉语中的成语。词又由词素构成,词素是构成词的最小的、有意义的单位。例如,在汉语中的“工人”这个词,就是由“工”和“人”这两个词素构成的,“工”有工作和做工的意义,而“人”则包含了有能力工作的自然人的意义。由词素构成词的规则称作构词法,如工+人→工人。而构造词形的规则称为构形法,如教师+们→教师们,teacher+s →teachers。构词法和构形法统称为词法。

除了词法之外,语法中的另一部分就是句法。句法就是利用词构造语句的规则,它由两部分构成,一部分称作词组构造法,另一部分称作造句法。词组构造法就是将词搭配成词组的规则,如蓝+帽子→蓝帽子。造句法则是将词或词组搭配成语句的规则。

2.自然语言理解

自然语言理解是指机器能够执行人类所期望的某些语言功能。这些功能包括:

①回答有关提问。计算机能正确理解人们用自然语言输入的信息,并能正确回答输入信息中的有关问题。

②摘要生成。对于输入的文本信息,计算机能够产生相应的摘要。

③文本释义。能用不同词语和句型对输入的信息进行复述或解释。

④不同语言间的翻译。计算机能把用某一种自然语言表示的信息自动地翻译为另一种自然语言。例如,把英语翻译成汉语,或把汉语翻译成英语,等等。

无论计算机具有的什么样的特性,无论程序设计采用什么样的算法,只要具有上述功能之一,它就可以在机器翻译或机助翻译、文本理解、文本生成、自然语言接口等场合得到广泛的应用。

3.自然语言理解过程的层次

自然语言的分析和理解过程是一个层次化的过程。许多现代语言学家把这一过程分为3个层次:词法分析、句法分析和语义分析。如果接收到的是语音流,那么在上述3个层次之前还应当加入一个语音分析层。虽然这种层次之间并非是完全隔离的,但是这种层次化的划分的确有助于更好地体现自然语言本身的构成。

1.2 词法分析

词法分析的主要目的是找出词汇的各个词素,从中获得语言学信息,如unchangeable是由un-change-able构成的,英语中词尾中的词素“s”通常表示名词复数,或动词第三人称单数,“ly”是副词的后缀,而“ed”通常是动词的过去式与过去分词等,这些信息对于句法分析都是非常有用的。另一方面,一个词可有许多的派生、变形,如work,可变化出works、worked、working、worker、workings、workable、workability等。这些词若全部放入词典将是非常庞大的,而它们的词根只有一个。

下面给出英语词法分析的一个基本算法:

repeat

look for word in dictionary,

if not found,

then modify the word.

until word is found or no further roodification possible

其中word是一个变量,其初值就是当前词。当然更完整的词法分析还应当包括复合词的切分等,这里就不再进一步讨论了。

1.3 句法分析

句法分析就是要对句子或短语的结构进行分析,以确定构成句子的各个词、短语等之间的相互关系以及各自在句子中的作用等,并将这些关系用层次结构加以表达。在对一个句子进行分析过程中,如果把分析句子各成分间关系的推导过程用树形图表示出来的话,那么,这种图称作句法分析树。也就是说,句法分析的过程就是构造句法树的过程,对每个输入句子通过构造句法树来完成对它的分析。

分析自然语言的方法主要有两大类:一类是基于规则的方法,一类是基于统计的方法。基于规则的句法分析理论和方法主要有短语结构语法、乔姆斯基(Chomsky)语法、语言串分析法、递归转移网络和扩充转移网络、范畴语法、依存语法和配价语法、管辖和约束理论、词汇功能语法、功能合一语法、蒙太格语法、广义短语结构语法等。其中短语结构语法是各种理论和方法的基础。

1.短语结构语法理论与乔姆斯基语法体系

短语结构语法和乔姆斯基语法是描写形式语言和自然语言的有力工具。

(1)短语结构语法理论

一部短语结构语法G可以用一个四元组来定义:

G=(Vt,Vn,P,S)

其中,Vt是终结符的集合,终结符是指被定义的哪个语言的词或符号;Vn是非终结符的集合,这些符号不能出现在最终生成的句子中,是专门用来描述语法的。Vt和Vn的并(∪)构成了符号集V,称为总词汇表,且Vt和Vn不相交,因此有:V=Vt∪Vn,Vt∩Vn=¢(¢表示空集);P为如下形式的有穷产生式集:

α→β

式中α?V*VnV*,β?V*,*表示它前面的字符可以出现任意次;S为非终结符表Vn的一个元素,称为起始符。

(2)约束的短语结构语法——乔姆斯基语法体系

短语结构语法具有很强的描述能力,它可用来描述任何一种可递归枚举的语言,而这些语言却可能不是递归的。用短语结构语法所构造的语言,可能不能编写出一个程序,用计算机实现对其进行自动句法分析。为了实现对语言的自动分析,要对短语结构语法进行一些限制或约束,使其所描述的语言是可递归的,这样就可以通过编写程序对这些语言进行自动分析。乔姆斯基语法体系就是一组受限的短语结构语法。

乔姆斯基曾定义了4种语法:0型语法、1型语法、2型语法和3型语法。

0型语法:是一种无约束的短语结构语法,前面已经作了介绍。

1型语法:也称作上下文有关语法,是一种满足下列约束条件的短语结构语法:对于每一条形式为

x→y

的产生式,符号串y中所包含的字符个数不少于字符串x中所包含的字符个数,而且x,y?V*。

2型语法:也称作上下文无关语法,是一种满足下列约束条件的短语结构语法:对于每一条形式为

A→x

的产生式,其左侧必须是一个单独的非终结符,而右侧则是任意的符号串,即A ?Vn,x?V*。在这种语法中,由于产生式规则的应用不依赖于符号A所处的上下文,因此称为上下文无关语法。

3型语法:也称作正则语法,分左线性语法和右线性语法两种形式。在左线

性语法中,每一条产生式的形式为

A→Bt或A→t

而在右线性语法中,每一条产生式的形式为

A→tB或A→t

这里,A和B都是单独的非终结符,£是单独的终结符,即A,B?Vn,t ?Vt。

在这4种语法中,型号越高,所受到的约束就越多,其生成语言的能力就越弱,因而生成的语言集就越小,也更易于对其生成的语言进行计算机自动分析。

(3)句法分析树

在对一个句子进行分析过程中,如果把分析句子各成分间关系的推导过程用树形图表示出来的话,那么,这种图称作句法分析树。在句法分析树中,起始符总是出现在树的根上,终结符则出现在树的叶子上。

2.递归转移网络与扩充转移网络

递归转移网络(Recursive Transition Networks,RTN)是对有限状态转移网络(TN)的一种扩展,在RTN中每条弧的标注不仅可以是一个终结符(词或词类)而且可以是一个用来指明另一个网络名字的非终结符。

扩充转移网络(Augmerted Transition Networks,ATN)是由一组网络构成的递归转移网络,每个网络都有一个网络名,它在以下3个方面对RTN进行了扩充:

①增加了一组寄存器,用以存储分析过程中得到的中间结果和有关信息。

②每条弧上除了用句法范畴(如词类和短语标记)来标注外,可以附加任意的测试,只有当弧上的这种测试成功之后才能通过这条弧。

③每条弧上还可以附加某些操作,当通过一条弧时,相应的动作便被依次执行,这些动作主要用来设置或修改寄存器的内容。

3.词汇功能语法

词汇功能语法是由J.Bresnan和R.M.Kaplan在1982年提出的,它是一种功能语法,但是更加强调词汇的作用。词汇功能语法(LFG)试图通过互不矛盾的多层描述来消除这种有序性限制,它利用一种结构来表达特征、功能、词汇和成分的顺序。

在LFG中,对句子的描述包括两部分:一个直接成分结构(C-structure)和一个功能结构(F-structure)。直接成分结构(C-structure)是由上下文无关语法产生的,用来描述表层句子的层次结构。功能结构(F-structure)则是通过附加到语法规则和词条定义上的功能方程来生成,其作用是表示句子的结构功能。

LFG采用了两种规则,一种是带有功能方程式的上下文无关语法规则,一种是词汇规则。

用LFG语法对句子进行分析的过程如下:

①用上下文无关语法分析获得C-structure,不考虑语法中的功能方程式;该C-structure就是一棵直接成分树。

②将各个非叶节点定义为变量,并用这些变量置换词汇规则和语法规则中功能方程式的元变量(↑或↓),建立功能描述,这一描述实际上就是一组功能方程式。

③对方程式作代数变换,求出各个变量,获得功能结构F-structure。

LFG的分析还依赖于句子中的词汇,词汇也带有功能方程式。

例题分析部分的例7.5是一个应用词汇功能语法(LFG)对语句进行分析的例子。

LFG同样也可以用于句子的生成。分析和生成的区别仅在于第一步,分析是由句子到C-structure,而生成则是由上下文无关语法直接产生C-structure和句子。同样如果通过求解最终可有一个以上的解,则该句子就是正确的。

4.自动句法分析算法

基于短语结构语法的自动分析算法主要有自顶向下回溯算法、自底向上并行算法、富田算法、左角分析算法和CYK算法等。

自顶向下分析算法的思想就是从起始符开始向着被分析的句子进行推导,推导过程的语法树建立从根节点开始,自上而下进行。每次推导只选择一种路径进行尝试,并保留其他可选择的路径,当推导失败时,进行回溯,尝试另一种推导路径。

在分析推导过程中,使用给定语法,对输入语句进行分析找到一个句法分析树的过程,可以看成是一个搜索过程,搜索的对象首先是初始符S。从S开始,选择语法中的适用规则,用规则的右边部分替换搜索对象,然后同被分析句子中的单词进行匹配比较,如果匹配,则从搜索对象和输入句子遗留部分中去掉这个单词,并记录下所使用的有关规则,再继续对输入句子的遗留部分进行搜索。如果分析到句子的结尾时,搜索对象也正好为空,则分析成功。否则,如果还没有分析到句子末尾,而搜索对象已经为空,这时就需要回溯,重新选择适用规则。

自底向上分析算法是从输入句子的句首开始依次取词向前移进,并应用合适的语法规则逐级向上归约(产生式倒过来用),直到构造出表示句子结构的整个推导树为止。换句话说,句法树的建立从树底部的叶节点(即词和词类)开始,直到根部。

自底向上分析算法实际上分移进、归约两个步骤。在移进一归约过程中信息以“栈”的形式存放,主要的操作有移进、归约、拒绝、接受。栈中存放着分析过程的有关“历史”信息,在分析时根据这些历史信息和当前正在处理的符号串来决定究竟是移进还是归约。所谓移进,就是把一个尚未处理过的符号移入栈顶,并等待更多的信息到来之后再做决定;所谓归约,就是对栈顶的那些与某一语法规则右边相匹配的符号,用该语法规则左边的符号来取代。用这两种操作对栈中符号和输入符号串进行处理,直到输入串处理完毕并且栈中只剩初始符S时,就认为输入符号串被接受。否则,若在当前状态,无法移进,又无法归约,并且输

入串中的符号未处理完毕或者栈中又不是唯一的初始符S,那么认为输入串就被拒绝。

移进一归约的自底向上分析算法,虽然分析效率较高,但在处理自然语言的歧义问题时却比较困难。

1.4 语义分析

语义分析就是通过分析找出词义、结构意义及其结合意义,从而确定语言所表达的真正含义或概念。在自然语言理解中,语义愈来愈成为一个重要的研究内容。为了进行语义分析,讨论语义的表达形式及分析方法,无论在理论上还是在实际上都很有意义。

语义表示方法可以采用谓词逻辑的形式在对语句用逻辑形式表达以后,应用一些语义解析规则对它进行解析,就可以得到该语句的意义。因此,在应用谓词逻辑方法理解一个句子的语义时,一般包括两个步骤:第一步,利用逻辑形式表达语句;第二步,利用语义解析规则对逻辑表达式进行解析。

语义表示的另一种方法是义素分析法。义素是意义的基本要素,它是词的理性意义的区别特征。词的理性意义是一束语义特征的总和。例如,汉语“哥哥”的理性意义是[+人][+亲属][+同胞][+年长][+男性]等义素的总和;“姐姐”的理性意义是[+人][+亲属][+同胞][+年长][-男性]等义素的总和;“妹妹”的理性意义是[+人][+亲属][+同胞][-年长][-男性]等义素的总和。这里,“+”表示肯定,“-”表示否定,[-年长]就是“年幼”,[-男性]就是“女性”。一组词的义素可以用矩阵来表示,纵坐标表示词,横坐标表示义素,纵横两坐标的交叉点上注以“+、-”号,这种矩阵称为义素矩阵。例如,下面的矩阵就是表示汉语中同胞亲属词的义素矩阵。

[人] [亲属] [同胞] [年长] [男性]

哥哥+ + + + +

弟弟+ + + - +

姐姐+ + + + -

妹妹+ + + - -

进行语义分析的第三种方法为语义文法。所谓语义文法,是在传统短语结构语法的基础上将N(名词)、V(动词)等语法类别的概念,用某种专门的语义类别来代替。即可以将语义文法表示成类似短语结构语法的四元组,也有终结符集合、非终结符结合和语义规则。

有了语义文法之后,就可以使用和分析短语结构语法相类似的方法来对语义进行分析。例如,可以使用自顶向下和自底向上的分析方法对语义进行分析。

1.5 大规模真实文本的处理

1.语料库语言学及其特点

在大量的真实文本当中蕴涵着理解自然语言所需的各种知识,通过对大量真实文本进行分析处理,可以从中获取理解自然语言所需的各种知识,建立相应知识库,从而实现以知识为基础的智能型自然语言理解系统。为了从大量的真实文本中获取知识,要构建相应的语料库,并对语料库进行适当的处理与加工,这就需要对语料库建设的理论、方法和工具等方面进行研究。语料库语言学(Corpus Linguistics)在自然语言理解的研究中得以崛起。

在基于大规模真实文本的自然语言理解系统中,下列的一些问题研究需要优先考虑:

①大规模真实语料库的设计与建设方法。

②大规模、信息丰富的机读词典或知识库的编制方法。

③基于语料库或机读知识库的自然语言理解方法。

2.汉语语料库加工的基本方法

对大规模汉语语料库的加工主要包括自动分词和标注,包括词性标注和词义标注。

(1)汉语自动分词

汉语自动分词的方法主要以基于词典的机械匹配分词方法为主。近年来,也有人提出无词典分词法、基于专家系统和人工神经网络的分词方法。基于词典的机械匹配分词法主要包括以下3种。①最大匹配法;②逆向最大匹配法;③逐词遍历匹配法。

汉语分词的难点主要有:①词的概念问题;②分词过程中的歧义问题;③未登录词的识别问题。

(2)汉语词性标注

词性标注就是在给定句子中判定每个词的语法范畴,确定其词性并加以标注的过程。在自然语言处理中,研究词性自动标注的目的主要是:第一,为了对文本进行语法分析或句法分析等更高层次的文本加工提供基础,以便在文摘、自动校对、OCR识别后处理等应用系统开发中提高准确率。第二,通过对标注过的语料进行统计分析等处理,可以抽取蕴涵在文本中的语言知识,为语言学的研究提供可靠的数据。同时,又可以进一步运用这些知识,改进词性标注系统,提高词性标注系统的准确率。

词性标注的难点主要是兼类词的自动词类歧义排除。

词性标注的方法主要就是兼类词的歧义排除方法。目前的方法主要有两大类:一类是基于概率统计模型的词性标注方法;另一类是基于规则的词性标注方法。基于概率统计模型词性标注的代表性系统是CLAWS系统;基于规则的方法的代表性系统是TAGGIT系统。

(3)汉语词义标注

词义标注就是对文本中的每个词根据其所属上下文给出它的语义编码,这个编码可以是词典释义文本中的某个义项号,也可以是义类词典中相应的义类编码。自动词义标注就是利用计算机通过逻辑推理机制,利用文本的上下文环境,对词的词义进行自动判断,选择词的某一正确义项并加以标注的过程。研究词义

自动标注除了对语言学研究有重要意义外,在自然语言处理的很多领域都有非常重要的作用,是当前自然语言信息处理的一个热门课题。

词义标注的难点是对多义词的歧义排除。

目前,多义词排歧的研究尚处于初级阶段。英语的多义词排歧的方法主要有人工智能方法、基于词典的方法和基于语料库的方法。近几年来,基于语料库的概率统计方法在词义标注方面应用越来越广,在语义标注体系、词义标注算法方面的研究也越来越多,基于实例的汉语义项标注算法就是一种比较典型的方法。

人工智能复习重点

人工智能复习重点 一、选择题。(30分) 1、人工智能英文:Artificial Intelligence(注意不是Rengongzhineng!!) 2、任课老师的名字:郑波尽邮箱:zhengbojin@https://www.doczj.com/doc/ba14589561.html, 3、据说还会考亚里士多德的功绩……(你们自己去网上查查,老师说是常识来着) 4、可能会出选择题的几个点:黄帝的“指南车”、诸葛亮的“木牛流马”、亚里士多德的形 式逻辑、布莱尼茨的关于数理逻辑的思想、“机器人”一词的来源。 5、AI(人工智能)的本质问题:研究如何制造出人造的智能机器或系统,来模拟人类智能 活动的能力,以延伸人们智能的科学。 6、研究对象:模拟人类智能 7、研究目标:研究看上去具有人类智能的系统,解决需要人类智能才能解决的问题 二、简答题。 1、图灵测试:三个重点 (1)一个测试者,一个受试者,一台机器 (2)所有交流信息无泄漏 (3)如果提问者区分两者的正确率小于50%,则可以认为机器具有智能 2、希尔勒的中文屋子: 一个对中文一窍不通的,以英语作母语的人被关闭在一只有两个通口的封闭房间中。房间里有一本中英翻译手册。房外的人不断向房间内递进用中文写成的问题。房内的人便按照手册的说明,用中文回答出问题,并将答案递出房间。 (希尔勒中文屋子的实验表明用图灵测试来定义智慧还是远远不够充分的) 3、人工智能的思想流派: (1)基于符号处理的符号主义(Symbolism) 人类思维的基本单元是符号,思维过程是对符号的处理过程,自然语言也是用符号表示的 理论基础: 物理符号系统假设和有限合理性原理. 物理符号系统假设:物理符号系统是表现智能行为必要和充分的条件 有限合理性原理:人类行为表现出有限的合理性 (2)以人工神经网络为代表的连接主义(Connectionism) 人工神经网络是典型代表,其理论基础是脑模型。人工神经网络具有良好的自学习,自适应和自组织能力,以及大规模并行,分布式信息存储和处理的特点.可以处理不确定性问题. (3)以演化计算为代表的演化主义(Evolutionism) 模拟自然界的生物演化过程入手,以解决智能系统如何从环境中进行学习的问题. 理论基础为达尔文的进化论。 (4)以多智能体系统为代表的行为主义(Actionism) 在没有对简单的智能系统有清楚的了解和大量的实践以前,不可能准确地理解构造更为复杂的人类智能的方法。从简单的系统开始,逐步构造出更为复杂的系统理论基础为控制论Cybernetics 。 三、程序题 1、倒水问题(14分) 一个10升的桶里有10升水,现有3升和4升两个空桶,如何得到5升的水?用程序实现。

人工智能引论复习题

人工智能:是边缘学科.主要研究如何用计算机模仿和实现人类的智能. 符号主义(主流学派):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: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:认为智能取决于感知和行动(所以被称为行为主义),提出智能行为的“感知—动作”模式;认为智能不需要知识、不需要表示、不需要推理;人工智能可以象人类智能一样逐步进化(所以称为进化主义);智能行为只能在现实世界中与周围环境交互作用而表现出来. 确定性推理是建立在确定性知识和证据的基础上的推理.从确定的初始证据出发,通过运用确定性知识,最终推出具有一定程度的确定性但却又是合理或基本合理的结论. 知识是人们在改造客观世界的实践中形成的对客观事物(包括自然的和人造的)及其规律的认识,包括对事物的现象、本质、状态、关系、联系和运动等的认识. 知识表示方式(把知识用计算机可接受的符号并以某种形式描述出来)一阶谓词逻辑、产生式表示、状态空间图表示、与或图表示、语义网络、框架结构表示,还有问题归纳法、面向对象法等. 机器学习是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. 机器学习的基本系统结构:环境向系统的学习部分提供某些信息,学习部分利用这些信息修改知识库,以增进系统执行部分完成任务的效能,执行部分根据知识库完成任务,同时把获得的信息反馈给学习部分.在具体的应用中,环境,知识库和执行部分决定了具体的工作内容,学习部分所需要解决的问题完全由上述3部分确定.下面我们分别叙述这3部分对设计学习系统的影响. 所有的人都是要死的,苏格拉底是人,所以苏格拉底是要死的. 令P(x):x是人,Q(x):x是要死的:(x)(P(x)→Q(x))∧P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 证明(1) ( x)(P(x)→Q(x)) 前提 (2) P(苏格拉底)→Q(苏格拉底) 全称量词消去 (3) P(苏格拉底) 前提 (4) Q(苏格拉底) (2)(3) 分离 每个学术会议的成员是专家,有些成员是年轻人,所有有的成员是年轻专家. 令P(x):x是专家,Q(x):x是年轻人,R(x)表x是学术会议成员: (X)(R(x)→P(X));(?X) (R(x)∧Q(X));(?X)(Q(X)∧P(X)) 证明(1)(?X) (R(x)∧Q(X)) P (2) R(a)∧Q(a)ES(1) (3)R(a)T(1)I (4) (X)(R(x)∧P(X))P (5)R(a)→P(a)US(4) (6) P(a) T(3) (5)I (7)Q(a) T(2)I (8)Q(a)∧P(a) T(6) (7)I (9)(?X) (Q(x)∧P(X)) EG(8) 任何鸵鸟都不会飞,多有雌鸵鸟都是鸵鸟,所以,所有雌鸵鸟都不会飞. 设P(x):x是鸵鸟;Q(x):x会飞;R(x):x是雌鸟. ?x(P(x)→?Q(x)),

《人工智能导论》试卷B

人工智能试卷(B) 试题部分: 一、选择题(15小题,共15分) 1、97年5月,著名的“人机大战”,最终计算机以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,这台计算机被称为(A) A)深蓝B)IBM C)深思D)蓝天 2、下列不在人工智能系统的知识包含的4个要素中D A)事实B)规则C)控制和元知识D)关系 3、谓词逻辑下,子句, C1=L∨C1‘, C2= ? L∨C2‘, 若σ是互补文字的(最一般)合一置换,则其归结式C=(A ) A) C1’σ∨C2’σB)C1’∨C2’C)C1’σ∧C2’σD)C1’∧C2’ 4、或图通常称为D A)框架网络B)语义图C)博亦图D)状态图 5、不属于人工智能的学派是B A)符号主义B)机会主义C)行为主义D)连接主义。 6、人工智能的含义最早由一位科学家于1950年提出,并且同时提出一个机器智能的测试模型,请问这个科学家是C A)明斯基B).扎德C)图林D)冯.诺依曼 7、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(B )。 A)专家系统B)机器学习C)神经网络D)模式识别 8、下列哪部分不是专家系统的组成部分(A) A.)用户B)综合数据库C)推理机D)知识库 9、产生式系统的推理不包括(D ) A)正向推理B)逆向推理C)双向推理D)简单推理 10、C(B|A) 表示在规则A->B中,证据A为真的作用下结论B为真的B A)可信度B)信度C)信任增长度D)概率 11、AI的英文缩写是B A)Automatic Intelligence B)Artifical Intelligence C)Automatice Information D)Artifical Information 12、反演归结(消解)证明定理时,若当前归结式是(C)时,则定理得证。 A)永真式B)包孕式(subsumed)C)空子句 13、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(B ) A. 依赖函数 B. Skolem函数 C. 决定函数 D. 多元函数 14、子句~P∨Q和P经过消解以后,得到(B ) A. P B. Q C. ~P D.P∨Q

2019人工智能与健康考试答案

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一、判断题(每题 2 分)
1.智慧社区包含的核心内容是它可以起到一个重要的桥梁作用,通过信息的收 集,通过大数据的分析,通过物联网使服务的提供能够和需求结合在一起,最 终使人们得到更加优质的、更加相对便宜的、更加有效的、更加个性化的服务。
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2.农业社会的显著特征是以个人为个人提供基础服务为基础。 正确
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3.尽管中国 2015 年全面实施“二孩”政策,但对于人口老龄化的发展趋势是没 有根本改变的。
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正确 错误 8.当前社会中,最为突出的大数据环境是物联网。 正确 错误 9.日常生活中,我们的一举一动都在制造数据。 正确 错误 10.云计算提供的支撑技术,有效地解决了大数据的分析、研发的问题。 正确 错误 11.以大数据来促进我们健康管理的个性化和多元化。 正确 错误 12.医疗大数据主要来源于制药企业、临床数据、社保基金利用率和患者的数据。 正确 错误 13.医疗健康数据的应用主要有药物研究、门诊诊断、病人行为及其相关数据与 管理医疗社保基金。 正确 错误 14.人工智能在国际关系方面提出了新要求和挑战。
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《人工智能导论》课程期末考试试卷二 答案 (上海交大)

一、选择题答案1、A2、A 二、填空题答案 1、基于规则的正向演绎系统使用的条件是(1)事实表达式是任意形式(2)规则形式为L→W或L1∨L2→W,其中L为单文字,W为任意形(3)目标公式为文字析取形 2、基于规则的逆向演绎系统使用的条件是(1)事实表达式是文字合取形(2)规则形式为W→L 或W→L1∧L2 ,其中L为单文字,W为任意形(3)目标公式为任意形式 3、归结法中,可以通过修改证明树的方法得到问题的解答。 三、问答题答案 第1题答:

得解图:

第2题 第3题 答:综合数据库: (m1, m5, m9, b) 设从河的左岸到右岸,其中m1, m5,m9分别表示过河时间需要1分钟,5分钟和9分钟的人,在河左岸的人数。b=1表示船在左岸,b=0表示船在右岸。规则集: 初始状态:(2, 1, 1, 1) 结束状态:(0, 0, 0, 0) h函数:h(n) = m - b,其中m为在左岸的人数,b为船是否在左岸。 对于任意两个节点ni和nj,其中nj是ni的子节点。 当ni中b=1时,则nj中b=0,因此:max(h(ni)-h(j))=(m-1)-(m-1)=0, 而C(ni, nj)最小为1, 因此h(ni)-h(nj)

因此该h函数满足单调性条件。所以h满足A*条件。 第4题 答:对事实和规则进行skolem化: (1)(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)。

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。

人工智能导论试卷一答案 (上海交大)

一、选择题答案1、b 2、A 3、A 二、填空题答案 1、在修正的A算法中,fm的含义是到当前为止,扩展的节点中,f的最大值 2、对任意节点n,设m是n的子节点,当h满足条件h(n)-h(m) ≤ C(n, m), h(t) = 0时,称h是单调的。 三、问答题答案 第1题 答:当问题有解时,A*算法总是找到问题的最优解结束。如果h函数定义的不合理,则当扩展一个节点时,不一定就找到了从初始节点到该节点的最优路径,对于这样的节点,就有可能被多次扩展。特别是如果这样的节点处于问题的最优解路径上时,则一定会被多次扩展。解决的方法一是对h函数的定义给出限制,使得h满足单调性。对于满足单调性条件的h,则一定不会出现重复扩展节点问题。二是对A*算法加以改进,使用修正的A*算法进行搜索,则可以减少重复扩展节点问题。 第2题 答:回溯搜索策略与深度有限搜索策略最大的不同是深度有限搜索策略属于图搜索,而回溯搜索则不是图搜索。在回溯搜索中,只保留了从初始节点到当前节点的搜索路径。而深度优先搜索,则保留了所有的已经搜索过的路径。 第3题 答:化子句集如下:

归结树如下: 修改证明树:

得到问题的解答:R(h(f(g(c, a)))) 第4题 第5题 答:搜索图如图所示,其中括号内标出的是节点的f值,圆圈内的数字是扩展的次序。F(16) 得到的解路径为:S-B-F-J-T 第6题 答:如下的知识可以帮助求解该问题: (1)序列中,偶数在偶数位置,奇数在奇数位置; (2)第五个数为5。 综合数据库:

用一个1到9的序列表示:N = {x},其中x为1到9的数字之一。规则集: r1: IF len(N)=4 THEN {x}∪{5} r2: IF len(N)为偶数and n=In(1, 3, 7, 9) THEN {x}∪{n} r3: IF len(N)为奇数and n=In(2, 4, 6, 8) THEN {x}∪{n} 其中len(N)为求序列的长度,In(a, b, c, d)为取a、b、c、d之一。初始状态:{} 结束条件:得到的序列N前i个数组成的整数能被i整除。

《人工智能》详细教学大纲.doc

《人工智能》教学大纲 课程名称:人工智能 英语名称:Artificial Intelligence 课程代码:130234 课程性质:专业必修 学分学时数: 5/80 适用专业:计算机应用技术 修(制)订人: 修(制)订日期:2009年2月 审核人: 审核日期: 审定人: 审定日期: 一、课程的性质和目的 (一)课程性质 人工智能是计算机科学理论基础研究的重要组成部分,人工智能课程是计算机科学技术专业的专业拓展选修课。通过本课程的学习使学生了解人工智能的提出、几种智能观、重要研究领域,掌握人工智能求解方法的特点。掌握人工智能的基本概念、基本方法,会用知识表示方法、推理方法和机器学习等方法求解简单问题等。 (二)课程目的 1、基本理论要求: 课程介绍人工智能的主要思想和基本技术、方法以及有关问题的入门知识。要求学生了解人工智能的主要思想和方法。 2、基本技能要求: 学生在较坚实打好的人工智能数学基础(数理逻辑、概率论、模糊理论、数值分析)上,能够利用这些数学手段对确定性和不确定性的知识完成推理;在理解Herbrand 域概念和Horn 子句的基础上,应用Robinson 归结原理进行定理证明;应掌握问题求解(GPS )的状态空间法,能应用几种主要的盲目搜索和启发式搜索算法(宽度优先、深度优先、有代价的搜索、A 算法、A*算法、博弈数的极大—极小法、α―β剪枝技术)完成问题求解;并能熟悉几种重要的不确定推理方法,如确定因子法、主观Bayes 方法、D —S 证据理论等,利用数值分析中常用方法进行正确计算。 3、职业素质要求:结合实战,初步理解和掌握人工智能的相关技术。 二、教学内容、重(难)点、教学要求及学时分配 第一章:人工智能概述(2学时) …… ………………………………………………………………装……订……线…………………………………………………………………………………………………………… …………………………

2019公需科目计算智能+人工智能导论答案

D、人造机器人 答案:C PEAS分别是指哪些组件? A、性能/环境/执行器/传感器 B、传感器/性能/环境/执行器 C、环境/执行器/传感器/性能 D、传感器/环境/执行器/性能 答案:A 智能体程序分别有哪些类型?() A、感知智能体/决策智能体/学习智能体/规划智能体 B、简单反射型智能体/基于模型的反射型智能体/基于目标的智能体/基于效用的智能体 C、机器人/软件/硬件/算法 D、类人智能体/类动物智能体 答案:B 智能体使用什么组件来获得环境信息?() A、执行器 B、CPU C、传感器 D、条件--行动规律 答案:C 基于模型的反射型智能体的核心组件比简单反射型智能体多了什么?() A、执行器 B、传感器 C、CPU D、世界模型 答案:D 基于目标的智能体比基于模型的反射型智能体多了什么组件?() A、CPU B、世界模型 C、目标 D、环境 答案:C 可以把效用想象成什么?() A、效果 B、能源 C、金钱 D、智能体 答案:C 基于效用的智能体比基于目标的智能体多了什么核心组件?() A、世界模型 B、CPU C、效用评估 D、金钱

答案:C 哪个例子是强链接?() A、收音机听到的一个人 B、微博上的陌生朋友 C、亲人 D、同事 答案:CD 一个图表示为G = (V, E),其中V是指?() A、一个点 B、一条边 C、边集合 D、点集合 答案:D 局部信息相似性链路预测的优势是什么?() A、精准 B、速度快 C、符合实际场景 D、包含节点属性 答案:B 下面哪个是全局信息预测算法?() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案:D 谷歌搜索引擎的算法基本框架是?() A、Common neighBors (CN) B、JACCArD (JC) C、ADAmiC-ADAr (AA) D、PAgeRAnk 答案:D PAgeRAnk中,参数Oj是指() A、所有网页的数量 B、从网页引出去的链接的数量 C、指向网页的链接的数量 D、可调参数 答案:B 一个好的学习训练模型应该是?() A、在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率) B、模型应该简单(防止过拟合) C、将模型函数正则化 D、可以利用已知的数据特性,例如稀疏、低秩等 答案:ABCD 正则化是为了什么?

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

《人工智能导论》试卷

一、填空: 1.人工智能的研究途径有(1)、(2)和行为模拟。 2.任意列举人工智能的四个应用性领域(3)、(4)、(5)、(6)。 3.人工智能的基本技术包括(7)、(8)、(9)归纳技术、联想技术。 4.谓词逻辑是一种表达能力很强的形式语言,其真值的特点和命题逻辑的区别是 (10)。 5.谓词逻辑中,重言式(tautlogy)的值是(11)。 6.设P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和C2的归结式R(C1,C2)= (19)。 12.若C1=P(x) ∨Q(x),C2=┐P(a) ∨R(y),则C1和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是(24),(25),(26)。 16.状态图启发式搜索算法的特点是(27)。 17.广度优先搜索算法中,OPEN表的数据结构实际是一个(28),深度优先搜索算 法中,OPEN表的数据结构实际是一个(29)。 18.产生式系统有三部分组成(30),(31)和推理机。其中推理可分为(32)和 (33)。 19.专家系统的结构包含人机界面、(34),(35),(36),(37)和解 释模块。

《人工智能导论》期末复习知识点

《人工智能导论》期末复习知识点 选择题知识点 1.人工智能、人工神经网络、机器学习等人工智能中常用词的英文及其英文缩写。 人工智能Artificial Intelligence,AI 人工神经网络Artificial Neural Network,ANN 机器学习Machine Learning,ML 深度学习Deep Learning,DL 2.什么是强人工智能? 强人工智能观点认为有可能制造出真正能推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,并且,这样的机器将被认为是有知觉的,有自我意识的。可以独立思考问题并制定解决问题的最优方案,有自己的价值观和世界观体系。有和生物一样的各种本能,比如生存和安全需求。在某种意义上可以看作一种新的文明。 3.回溯算法的基本思想是什么? 能进则进。从一条路往前走,能进则进,不能进则退回来,换一条路再试。 4.面向对象、产生式系统、搜索树的定义? 面向对象(Object Oriented)是软件开发方法,一种编程范式。面向对象的概念和应用已超越了程序设计和软件开发,扩展到如数据库系统、交互式界面、应用结构、应用平台、分布式系统、网络管理结构、CAD技术、人工智能等领域。面向对象是一种对现实世界理解和抽象的方法,是计算机编程技术发展到一定阶段后的产物。面向对象是相对于面向过程来讲的,面向对象方法,把相关的数据和方法组织为一个整体来看待,从更高的层次来进行系统建模,更贴近事物的自然运行模式。 把一组产生式放在一起,让它们相互配合,协同工作,一个产生式生成的结论可以供另一个产生式作为前提使用,以这种方式求得问题的解决的系统就叫作产生式系统。 对于需要分析方法,诸如深度优先搜索和广度优先搜索(穷尽的方法)以及启发式搜索(例如最佳优先搜索和A*算法),这样的问题使用搜索树表示最合适。 5.机器学习的基本定义是什么? 机器学习是一门研究及其获取新知识和新技能,并识别现有知识的学问。6.智慧地球的概念,智慧地球提出的背景是怎样的?

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)

人工智能导论在线作业

人工智能导论在线作业集团标准化办公室:[VV986T-J682P28-JP266L8-68PNN]

答:决策树是一种数据挖掘分类算法、是直观运用概率分析的一种图解法、是一个预测模型。 基本方法: 决策树一般由方块结点、圆形结点、方案枝、概率枝等组成,方块结点称为决策结点,由结点引出若干条细支,每条细支代表一个方案,称为方案枝;圆形结点称为状态结点,由状态结点引出若干条细支,表示不同的自然状态,称为概率枝。每条概率枝代表一种自然状态。在每条细枝上标明客观状态的内容和其出现概率。在概率枝的最末稍标明该方案在该自然状态下所达到的结果(收益值或损失值)。这样树形图由左向右,由简到繁展开,组成一个树状网络图。 步骤: a.绘制决策树图。从左到右的顺序画决策树,此过程本身就是对决策问题的再分析过程。 b.按从右到左的顺序计算各方案的期望值,并将结果写在相应方案节点上方。期望值的计算是从右到左沿着决策树的反方向进行计算的。 c.对比各方案的期望值的大小,进行剪枝优选。在舍去备选方案枝上,用“=”记号隔断。 2、什么是知识它有哪些特性列举至少六种知识表示方法 答:经过国内外学者的共同努力,目前已经有许多知识表示方法得到了深入的研究,目前使用较多的知识表示方法主要有:谓词逻辑表示法,产生式表示法、框架表示法、语义网络表示法、表示法、基于本体的知识表示法等。本文将介绍这些知识表示方法的特征和优缺点,进行一些分析和比较。 (1)词逻辑表示法。谓词逻辑表示法是指各种基于(ormalogic)知识表示方式,用逻辑公式描述对象、性质、状况和关系,例如“在轨道上”可以描述成:(npaceshiporbit)它是领域中使用最早和最广泛的知识表示方法之一。其根本目的在于把数学中的逻辑论证符号化,能够采用数学演绎的方式,证明一个新语句是从哪些已知正确的语句推导出来的,那么也就能够断定这个新语句也是正确的。 在这种方法中,识库可以看成一组逻辑公式的集合,识库的修改是增加或删除逻辑公式。使用逻辑法表示知识,将以描述的知识通过引入谓词、函数来加以形式描述,得有关的逻辑公式,而以机器内部代码表示。在逻辑法表示下可采用归结法或其它方法进行准确的推理。

福州大学《人工智能导论》试卷

福州大学2014~2015学年第2学期考试A卷 课程名称人工智能导论考试日期2015-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项:1、本试卷共8 页,请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分,共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是、和。 2. 在知识表示方法中,与谓词逻辑表示为ISA(LIMING ,MAN)等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。 4. 产生式系统由3个部分组成:一个总数据库、、。 5. ANN中文意义是。 6. 反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始, ,所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时,若当前归结式是,则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后,得到。 9.基于规则的正向演绎系统,其规则形式为,其中前项要满足的条件是。 10. 语义网络下的推理是通过和实现的。 11. 被成为人工智能之父,曾提出一个机器智能的测试模型。 12. 谓词公式(?x)(?y)(?z)(P(x,y)∨Q(y,z)W(z))消去存在量词后,可以化为 。

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu(最一般合一)为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ,i=1,2,……p中,通过加入一个 变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分,共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是() A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列,这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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 5. 启发式搜索是寻求问题()解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的() A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中()是能够合一的。 A. P(q(f(v)),g(u))和P(x,x) B. P(x,f(x))和P(y,y) C. P(y,y,B)和P(z,x,z) D. P(f(A),x),P(x,A) 8. 在遗传算法中,变量x的定义域为 [-2,5],要求其精度为10-6,现用二进制进行编码,

《人工智能导论》教学大纲.

《人工智能导论》教学大纲 大纲说明 课程代码:3235042 总学时:32学时(讲课32学时) 总学分:2学分 课程类别:限制性选修 适用专业:计算机科学与技术,以及有关专业 预修要求:C程序设计语言,数据结构 课程的性质、目的、任务: 人工智能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。本课程是计算机科学与技术,以及有关专业重要的专业方向与特色模块课程之一。通过本课程的开设,使学生对人工智能的发展概况、基本原理和应用领域有初步了解,对主要技术及应用有一定掌握,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。 课程教学的基本要求: 人工智能的研究论题包括计算机视觉、规划与行动、多Agent系统、语音识别、自动语言理解、专家系统和机器学习等。这些研究论题的基础是通用和专用的知识表示和推理机制、问题求解和搜索算法,以及计算智能技术等。要求学生掌握这些研究论题的基础知识。 人工智能还提供一套工具以解决那些用其它方法难以解决,甚至无法解决的问题。这些工具包括启发式搜索和规划算法,知识表示和推理形式,机器学习技术,语音和语言理解方法,计算机视觉和机器人学等。要求学生掌握利用其中的重要工具解决给定问题的基本方法。大纲的使用说明: 通过适当调节教学内容和学时安排,减少有关章节学时和增加专家系统这一章的学时,本大纲亦可作为《人工智能与专家系统》的课程教学大纲。 大纲正文 第一章绪论学时:2学时(讲课2学时)了解人类智能与人工智能的含义,人工智能的发展和应用领域;理解人工智能的内涵。 本章讲授要点:在介绍人工智能概念的基础上,使学生了解本课程所涉知识的重要意义,以及人工智能的应用现状和应用前景。

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

人工智能导论试卷 (2)

课程名称人工智能导论考试日期2007-6-14 考生姓名学号专业或类别 题号一二三四总分累分人 签名题分100 得分 考生注意事项:1、本试卷共8 页,请查看试卷中是否有缺页。 2、考试结束后,考生不得将试卷、答题纸和草稿纸带出考场。 一、填空题(每空1分,共20分) 得分评卷人 1. 人工智能三大学派是符号主义,连接主义,行为主义、和。 2. 在知识表示方法中,与谓词逻辑表示为ISA(LIMING ,MAN)等效的语义网络形式 为。 3.状态空间表示法的两个基本概念是和。状态,操作符 4. 产生式系统由3个部分组成:一个总数据库、一套规则,一个控制策略 、。 5. ANN中文意义是人工神经元网络 。 6. 反向传播(back-propagation,BP)算法过程是从输出节点开始, 将误差信号沿原来的连接通路返回,通过修改各层神经元的连接权值,使误差信号减至最小 ,所以称为“反向传播”。 7. 消解反演证明定理时,若当前归结式是空子句 ,则定理得证。 8. 子句和P经过消解以后,得到 Q 。 9.基于规则的正向演绎系统,其规则形式为,其中前项要满足的条件是。→W或L1∨L2→W,L为单文字

2006~2007学年第2学期考试A卷

13. 设E 1=P(a,v,f(g(y))),E 2 =P(z,f(a),f(u)),则E 1 和E 2 的mgu(最一般合一)为 。 14. 进化策略是在父矢量x i ,i=1,2,……p中,通过加入一个零均方差的高斯随机变量以及预先选择x的标准偏差来产生子代矢量x。 二、选择题(每小题2分,共20分) 得分评卷人 1. 在图搜索中,选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点,这种搜索方法叫做( ) A. 宽度搜索 B. 深度搜索 C. 有序搜索 D. 广义搜索 2. 下列人工神经网络属于反馈网络的是() A. Hopfield网 B. BP网络 C. 多层感知器 D. LVQ网络 3. 使用一组槽来描述事件的发生序列,这种知识表示法叫做( ) A. 语义网络法 B. 过程表示法 C. 剧本表示法 D. 框架表示法 4. 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 5. 启发式搜索是寻求问题()解的一种方法 A. 最优 B. 一般 C. 满意 D. 最坏 6. 语义网络表达知识时,有向弧AKO链、ISA链表达节点知识的() A. 无悖性 B. 可扩充性 C. 继承性 D. 完整性 7. 下面表达式对中()是能够合一的。 A. P(q(f(v)),g(u))和P(x,x) B. P(x,f(x))和P(y,y) C. P(y,y,B)和P(z,x,z) D. P(f(A),x),P(x,A)

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