一、选择填空1.产生式系统由综合数据库，规则库，控制策略三个部分组成2.α-β剪枝中，极大节点下界是α，极小节点是β。
3.发生β剪枝的条件是祖先节点β值<=后辈节点的α值。
4.发生α剪枝的条件是后辈节点β值<=祖先节点的α值。
5.在证据理论中，信任函数Bel(A)与似然函数Pl(A)的关系为0<=Bel(A)<=Pl(A)<=1。
6.深度优先算法的节点按深度递减的顺序排列OPEN中的节点。
7.宽度优先算法的节点按深度递增的顺序排列OPEN中的节点。
8.A 算法失败的充分条件是OPEN 表为空。
9.A算法中OPEN中的节点按f值从小到大排序。
10.爬山算法（不可撤回方式）是只考虑局部信息，没有从全局角度考虑最佳选择。
f(n)= g(n) 只考虑搜索过的路径已经耗费的费用11.分支界限算法（动态规划算法）：f(n)= h(n)只考虑未来的发展趋势。
仅保留queue中公共节点路径中耗散值最小的路径，余者删去，按g 值升序排序。
12.回溯策略是试探性地选择一条规则，如发现此规则不合适，则退回去另选其它规则。
定义合适的回溯条件①新产生的状态在搜索路径上已经出现过。
②深度限制(走到多少层还没有到目标，就限制往回退) ③当前状态无可用规则。
13.A*选中的任何节点都有f(n)<=f*(s)<f(t)。
14.h(n)与h*(n)的关系是h(n)>=h*(n)，g(n)与g*(n)的关系是g(n) ≥g*(n) 。
15.求解图的时候，选择一个正确的外向连接符是顺着现有的连接符的箭头方向去找，不能逆着箭头走。
16.根节点：不存在任何父节点的节点。
叶节点：不存在任何后继节点的节点。
17.两个置换s1,s2的合成置换用s1s2表示。
它是s2作用到s1的项。
18.LS和LN两个参数之间应该满足LS、LN>=0,不独立，LS、LN可以同时=1，LS、LN不能同时>1或<1。
19.语义网络：一般用三元组（对象，属性，值）或（关系，对象1，对象2）20.反向推理方法：定义：首先提出假设，然后验证假设的真假性，找到假设成立的所有证据或事实。
21.证据A的不确定性范围：-1 ≤CF( A) ≤1。
22.析取范式：仅由有限个简单合取式组成的析取式。
23.合取范式：仅由有限个简单析取式组成的合取式。
24.原子公式：由原子符号与项（为常量、变量和函数）构成的公式为原子公式。
二、产生式系统（第一章）给定一个初始状态S、一个目标状态G，求从S到G的走步序列。
S 状态 G 状态 解：① 综合数据库定义：矩阵（Sij ）表示任何状态，其中： Sij ∈0,1, … 8｝ 1≦i,j ≦3 Sij 互不相同 状态空间：9！=362,880 种状态 ② 规则集设：空格移动代替数码移动。
至多有四种移动的可能： 上、下、左、右。
定义：Sij 为矩阵第i 行j 列的数码;其中：i0,j0表示 空格所在的位置，则Si0j0=0 （0代表空格） 空格左移规则：if j0-1≧1 then j0＝j0-1; Si0j0＝0如果当前空格不在第一列，则空格左移一位，新的空格位置赋值为0 同理：右移规则：if j0+1≦3 then j0＝j0+1; Si0j0＝0 上移规则：if i0-1≧1 then i0＝i0-1; Si0j0＝0 下移规则：if i0+1≦3 then i0＝i0+1; Si0j0＝0 ③ 控制策略 （1）爬山算法设：－ W(n)：不在位的数码个数 n ：任意状态 目标状态， －W(n)=0 （每个数码都在规定的位置）最不利状态， －W(n)= －8 （每个数码都不在规定的位置）左右上－W(n)= －4－W(n)= －5－W(n)= －5（－3）（－3）（－3）其余2种移动(略)此路径(略)上左左 （－2） 下（－1）（0）右（2）回溯策略限定搜索深度为6，移动次序为左上右下。
（3）A 算法令： g(n)=d(n)节点深度h(n)=w(n) 不在位的数码个数（启发函数） 则 f(n)=d(n)+w(n)深度=1 可用规则：左、上、右此状态与深度=3的状态相同 左深度=4 左深度=5 可用规则：上、右右可用规则：左、右、下 左 与深度=4状态相同且深度=6 可用规则：左、下深度=6 下限定搜索深度 = 6 规则排列次序：左移、上移、右移、下移三、第二章和第四章（1）超图（与或图）找解图，并计算解图耗散值2 831 6 47 52 83 1 47 652 831 6 47 52 83 1 64 75 2 3 1 84 7 65 2 8 3 1 47 6 5 2 8 3 14 7 65 2 8 37 14 65 8 3 2 1 4 76 5 2 3 1 847 6 52 31 8 47 6 51 2 3 8 47 6 51 23 8 47 6 51 2 3 7 8 46 5s(4) A(6)B(4) C(6)D(5)E(5) F(6)G(6) H(7) I(5) J(7)K(5) L(5)M(7)目标12 3 4 5 6 n 0n1n3 n6 n7n2n5n4n8n0n3 n6 n7n5n4 n8解图1n1n5n0n8n7解图2左图耗散值① K(n0,N) ＝ 1+ K(n1,N) ＝1+1+ K(n3,N) ＝1+1+2+ K(n5,N)+ K(n6,N) ＝1+1+2+2+ K(n7,N)+ K(n8,N)+2+ K(n7,N)+ K(n8,N) ＝1+ 1+ 2+ 2+ 0+ 0+ 2+ 0+ 0 ＝8 右图耗散值② K(n0,N) ＝ 2+ K(n4,N) + K(n5,N) ＝ 2+ 1+K(n5N) + 2+K(n7,N) +K(n8,N) ＝ 2+ 1+ 2+K(n7,N) +K(n8,N) + 2+K(n7,N) +K(n8,N) ＝ 2+ 1+ 2+ 0+ 0+ 2+ 0+ 0 ＝7（2）α-β剪枝，并在博弈树上给出是何处发生剪枝的标志，并标明是哪种剪枝，各生成节点的到推值以及选择的走步路径。
（3）语义网络表示1.书本p137，根据已知规则画出与或图 答案：有毛发有奶哺乳动物有羽毛会飞会下蛋鸟吃肉肉食动物有蹄有爪有犬齿眼盯前方有蹄动物嚼反刍动物黄褐色身上有暗斑点金钱豹黑色条纹虎长脖子长腿长颈鹿斑马不会飞鸵鸟会游泳有黑白两色企鹅善飞信天翁2.王峰热爱祖国。
答案：（热爱，王峰，祖国）3、Micheal 是一个雇员，Jack 是他老板，有一天Micheal 这个人kicked0 5 -3 3 3 -3 0 2 2 -3 0 –2 3 5 4 1 -3 0 6 8 9 -3答案：eventJackMichealKickedAgentis Objectboss-ofemployeebossperson4、李强是某大学计算机系教师，35岁，副教授，该大学位于北京答案：李强副教授计算机系某大学Is-aWork-at Part-of北京Located-at 教师A-kind-of 35岁Age四、第五章 （1）确定性推理1、已知：R1：A1→B1 CF （B1，A1）＝0.8 R2：A2→B1 CF （B1，A2）＝0.5R3：B1∧A3→B2CF （B2，B1∧A3）＝0.8 CF （A1）=CF （A2）=CF （A3）=1； CF （B1）= CF （B2）=0； 计算 ：CF （B1）、CF （B2）解：依规则R1，CF （B1|A1）＝CF （B1）＋CF （B1，A1）（1－CF （B1））＝0.8， 即更新后CF （B1）＝0.8 依规则R2：CF （B1|A2）＝CF （B1）＋CF （B1，A2）（1－CF （B1））＝0.9 更新后CF （B1）＝0.9 依R3，先计算 CF （B1∧A3）＝min （CF （A3），CF （B1））＝0.9 由于CF （B1∧A3）<1，CF （B2| B1∧A3）= CF （B2）+ CF （B1∧A3）×CF(B2，B1∧A3) ×（1-CF （B2））=0+0.9×0.8(1-0)=0.722、课本p203页 作业5.10 设有以下知识：R1：IF E1 THEN H(0.9); R2：IF E2 THEN H(0.6); R3：IF E3 THEN H(-0.5);R4：IF E4 AND (E5 OR E6) THEN E1(0.8);已知CF(E2)=0.8，CF(E3)=0.6,CF(E4)=0.5,CF(E5)=0.6，CF(E6)=0.8. 求：CH(H). 解：12(56)max{(5),(6)}0.8(4(56))min{(4),(56)}0.5(1)max{0,(4(56))}(1,4(56))0.50.80.4()max{0,(1)}(,1)0.40.90.36()max{0,(2)}(,2CF E E CF E CF E CF E E E CF E CF E E CF E CF E E E CF E E E E CF H CF E CF H E CF H CF E CF H E ∨==∧∨=∨==∧∨⨯∧∨=⨯==⨯=⨯==⨯3121212123)0.80.60.48()max{0,(3)}(,3)0.60.50.3()()()()()0.360.480.360.480.6672()()()0.66720.30.3672CF H CF E CF H E CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H CF H =⨯==⨯=⨯-=-=+-=+-⨯==+=-=（2）证据理论1、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m 值均为0。
解：Bel(B)=m({a,b,c})+m({a,b})+m({a,c})+m({b,c})+m({a})+m({b}) +m({c})+m(φ)=0.6Pl(A)=1-Bel({a,b}')=1-Bel({c,d})=1-(m({c,d})+m({c})+m({d})+m(φ))=1 Bel(A)=m({a,b})+m({a})+m({b})+m(φ)=0.63、已知：f1(A1) = 0.40，f1(A2)=0.50，|U| = 20，A1→B={b1,b2,b3}，(c1,c2,c3)=(0.1,0.2,0.3)，A2→B={b1,b2,b3}，(c1,c2,c3)=(0.5,0.2,0.1) 求：f1(B)解：先求：m1({b1},{b2},{b3})=(0.4*0.1,0.4*0.2,0.4*0.3)=(0.04,0.08,0.12); m1(U)=1- [m1({b1})+m1({b2})+m1({b3})]=0.76; m2({b1},{b2},{b3})=(0.5*0.5,0.5*0.2,0.5*0.1)=(0.25,0.10,0.05); m2(U)=1- [m2({b1})+m2({b2})+m2({b3})]=0.70; 求m =m1⊙ m21/K=m1({b1})*m2({b1})+ m1({b1})*m2({U})+ m1({b2})*m2({b2})+ m1({b2})*m2({U})+ m1({b3})*m2({b3})+ m1({b3})*m2({U})+ m1({U})*m2({b1})+ m1({U})*m2({b2})+ m1({U})*m2({b3})+m1({U})*m2({U})=0.01+0.028+0.008+0.056+0.06+0.084+0.19+0.076+0.038+0.532 =1/1.082 有：m({b1})=K*(m1({b1})*m2({b1})+m1({b1})*m2({U}) +m1({U})*m2({b1})) =1.082*(0.01+0.028+0.19)=0.247m({b2})=K*(m1({b2})*m2({b2})+m1({b2})*m2({U})+m1({U})*m2({b2})) =1.082*(0.008+0.056+0.076) =0.151m({b3})=K*(m1({b3})*m2({b3})+m1({b3})*m2({U})+m1({U})* m2({b3})) =1.082*(0.06+0.084+0.038)=0.138m(U)=1-[ m({b1})+ m({b2})+ m({b3})]=0.464 最后：Bel （B ）＝m({b1})+ m({b2})+ m({b3})＝0.536 P1(B)＝1-Bel(~B) 由于基本概率分配函数只定义在B 集合和全集U 之上，所以其它集合的分配函数值为0，即Bel(~B)=0 所以，可得P1(B)＝1-Bel(~B)=1f1(B)=Bel(B)+(P1(B)-Bel(B))*|B|/|U|=0.536+(1-0.536)*3/20=0.606五、第三章（1）基于归结的演绎系统1、已知前提： （1）能阅读的人是识字的 （2）海豚都不识字（3）有些海豚是聪明的 求证：有些聪明的东西不会阅读证明：用谓词形式表达所有前提以及结论。
