厦门大学机器学习考试题

机器学习基础期末考试试题一、选择题（每题2分，共20分）1. 在机器学习中，下列哪个算法属于监督学习算法？A. 决策树B. K-meansC. 遗传算法D. 随机森林2. 以下哪个是线性回归的假设条件？A. 特征之间相互独立B. 特征与目标变量之间存在非线性关系C. 目标变量的误差项服从正态分布D. 所有特征都是类别型变量3. 支持向量机（SVM）的主要目标是什么？A. 找到数据点之间的最大间隔B. 减少模型的复杂度C. 增加模型的泛化能力D. 所有选项都正确4. 在深度学习中，卷积神经网络（CNN）通常用于处理哪种类型的数据？A. 音频数据B. 图像数据C. 文本数据D. 时间序列数据5. 交叉验证的主要目的是：A. 减少模型的过拟合B. 增加模型的复杂度C. 减少训练集的大小D. 增加模型的运行时间二、简答题（每题10分，共30分）6. 解释什么是过拟合，并给出一个避免过拟合的策略。

7. 描述随机森林算法的基本原理，并简述其相对于决策树的优势。

8. 解释梯度下降算法的工作原理，并说明为什么它在优化问题中如此重要。

三、计算题（每题25分，共50分）9. 假设你有一个线性回归模型，其目标函数为 \( J(\theta) =\frac{1}{2m} \sum_{i=1}^{m} (h_\theta(x^{(i)}) - y^{(i)})^2 \)，其中 \( h_\theta(x) = \theta_0 + \theta_1 x_1 + \theta_2x_2 \)。

给定以下数据点：\[\begin{align*}x_1 & : [1, 2, 3] \\x_2 & : [1, 3, 4] \\y & : [2, 4, 5]\end{align*}\]请计算该模型的损失函数 \( J(\theta) \)。

10. 给定一个二分类问题的数据集，使用逻辑回归模型进行分类。

如果模型的决策边界是 \( w_1 x_1 + w_2 x_2 - \theta = 0 \)，其中\( w_1 = 0.5 \)，\( w_2 = -1 \)，\( \theta = 0.5 \)。

机器学习考试题目答案1.简描述机器学习概念？TomMitCheI1："对于某类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善，那么我们称这个计算机程序在从经验E学习J 我们遇到的大部分事情一般包括分类问题与回归问题。

如房价的预测，股价的预测等属于分类问题。

一般的处理过程是：首先，1）获取数据；2）提取最能体现数据的特征；3）利用算法建模；4）将建立的模型用于预测。

如人脸识别系统，首先我们获取到一堆人脸照片，首先，对数据进行预处理，然后提取人脸特征，最后用算法如SVM或者NN等。

这样，我们就建立了一个人脸识别系统，当输入一张人脸，我们就知道这张面孔是否在系统中。

这就是机器学习的整个流程，其次还包括寻找最优参数等。

机器学习主要分为：监督学习：数据集是有标签的，大部分机器学习模型都属于这一类别，包括线性分类器、支持向量机等等；无监督学习：跟监督学习相反，数据集是完全没有标签的，主要的依据是相似的样本在数据空间中一般距离是相近的，这样就能通过距离的计算把样本分类,这样就完全不需要IabeI,比如著名的kmeans算法就是无监督学习应用最广泛的算法；半监督学习：半监督学习一般针对的问题是数据量超级大但是有标签数据很少或者说标签数据的获取很难很贵的情况，训练的时候有一部分是有标签的而有一部分是没有的；强化学习：一直激励学习的方式，通过激励函数来让模型不断根据遇到的情况做出调整；2.循环神经网络的基本原理？RNNS的目的是用来处理序列数据。

在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。

但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

例如，你要预测句子的下一个单词是什么，一般需要用到前面的单词，因为一个句子中前后单词并不是独立的。

RNNS之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

海大继续教育学院机器学习试卷答案1.什么是机器学习机器学习是为了应对系统程序设计，属于计算机科学类的学科，它能根据经验进行自动学习和提高。

例如：一个由程序操纵的机器人，它能根据从传感器搜集到的数据，完成一系列的任务和工作。

它能根据数据自动地学习应用程序。

2.机器学习与数据挖掘的区别机器语言是指在没有明确的程序指令的情况下，给予计算机学习能力，使它能自主的学习、设计和扩展相关算法。

数据挖掘则是一种从非结构化数据里面提取知识或者未知的、人们感兴趣的图片。

在这个过程中应用了机器学习算法。

3.什么是机器学习的过度拟合现象在机器学习中，当一个统计模型首先描述随机误差或噪声，而不是自身的基本关系时，过度拟合就会出现。

当一个模型是过于复杂，过拟合通常容易被发现，因为相对于训练数据类型的数量，参数的数量过于五花八门。

那么这个模型由于过度拟合而效果不佳。

4.过度拟合产生的原因由于用于训练模型的标准并不等同于判断模型效率的标准，这导致了产生过度拟合的可能性。

5.如何避免过度拟合当你使用较小的数据集进行机器学习时，容易产生过度拟合，因此使用较大的数据量能避免过度拟合现象。

但是，当你不得不使用小型数据集进行建模时，可以使用被称为交叉验证的技术。

在这种方法中数据集被分成两节，测试和训练数据集，测试数据集只测试模型，而在训练数据集中，数据点被用来建模。

在该技术中，一个模型通常是被给定有先验知识的数据集（训练数据集）进行训练，没有先验知识的数据集进行测试。

交叉验证的思想是：在训练阶段，定义一个数据集用来测试模型。

6.什么是感应式的机器学习？感应机器学习涉及由实践进行学习的过程，能从一组可观测到的例子的尝试推导出普遍性规则。

7.什么是机器学习的五个流行的算法？决策树2. 神经网络（反向传播）3. 概率网络4.最邻近法5. 支持向量机8.机器学习有哪些不同的算法技术？在机器学习不同类型的算法技术是：监督学习2.非监督学习3. 半监督学习4. 转导推理（Transduction）5.学习推理（Learning to Learn）。

2022机器学习专项测试试题及答案1.机器学习的流程包括:分析案例、数据获取、________和模型验证这四个过程。

（）A.数据清洗A、数据清洗B.数据分析C.模型训练(正确答案)D.模型搭建2.机器翻译属于下列哪个领域的应用?（） *A.自然语言系统(正确答案)A. 自然语言系统(正确答案)B.机器学习C.专家系统D.人类感官模拟3.为了解决如何模拟人类的感性思维, 例如视觉理解、直觉思维、悟性等, 研究者找到一个重要的信息处理的机制是（）。

*A.专家系统B.人工神经网络(正确答案)C.模式识别D.智能代理4.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A．专家系统B. 机器学习(正确答案)C. 神经网络D. 模式识别5.如下属于机器学习应用的包括（）。

*A．自动计算, 通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)A. 自动计算，通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)A．自动计算，通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)B．文字识别, 如通过 OCR 快速获得的图像中出汉字, 保存为文本C．语音输入, 通过话筒将讲话内容转成文本D．麦克风阵列, 如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视6.对于神经网络模型, 当样本足够多时, 少量输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对模型的输入-输出映射关系影响很小, 这属于（）。

*A. 泛化能力A．泛化能力B. 容错能力(正确答案)C. 搜索能力D. 非线性映射能力7.下列选项不属于机器学习研究内容的是（） *A. 学习机理A．学习机理B. 自动控制(正确答案)C. 学习方法D. 计算机存储系统8.机器学习的经典定义是: （） *A.利用技术进步改善系统自身性能A. 利用技术进步改善系统自身性能B.利用技术进步改善人的能力C.利用经验改善系统自身的性能(正确答案)D.利用经验改善人的能力9.研究某超市销售记录数据后发现, 买啤酒的人很大概率也会购买尿布, 这种属于数据挖掘的那类问题（）。

2023年6月机器学习考试题及答案考试题目1. 什么是机器研究？2. 请简要说明监督研究和无监督研究的区别。

3. 什么是过拟合？如何避免过拟合？4. 请解释什么是决策树，并列举一些常用的决策树算法。

5. 什么是集成研究？列举两种常见的集成研究方法。

6. 请解释支持向量机（SVM）的工作原理。

7. 什么是深度研究？列举两个常用的深度研究模型。

8. 请简要介绍一下主成分分析（PCA）的原理和应用领域。

9. 什么是聚类分析？请列举一个常用的聚类算法。

10. 请说明机器研究中的特征选择方法。

答案1. 机器研究是一种人工智能的分支，旨在通过使用算法和统计模型，使计算机能够从数据中研究和改进，而无需明确编程。

它涉及让计算机从经验中自动研究，并利用研究到的知识来进行决策和预测。

3. 过拟合指模型在训练集上表现很好，但在新数据上表现较差的现象。

为了避免过拟合，可以采用以下方法：- 使用正则化技术，如L1正则化和L2正则化，限制模型的复杂度。

- 进行特征选择，排除一些对模型泛化能力影响较大的特征。

4. 决策树是一种基于树结构的分类和回归模型，它代表了对数据进行决策的过程。

常见的决策树算法包括ID3、C4.5和CART。

5. 集成研究是一种使用多个研究器进行组合预测的方法。

常见的集成研究方法包括随机森林和梯度提升树。

6. 支持向量机（SVM）是一种二分类模型，其工作原理是将数据映射到高维空间，在高维空间中找到一个最优超平面来分割不同类别的数据点。

7. 深度研究是一种基于神经网络的机器研究方法，它通过多层次的非线性变换来研究和表示数据。

常见的深度研究模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。

8. 主成分分析（PCA）是一种常用的降维技术，它通过线性变换将原始数据映射到低维空间，保留数据集中的主要特征。

主成分分析在数据预处理、图像处理和模式识别等领域有广泛的应用。

9. 聚类分析是一种将数据点划分为不同组别或类别的无监督研究方法。

机器学习考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪种情况不属于机器学习的应用场景？（）A 图像识别B 自然语言处理C 传统的数值计算D 预测股票价格2、在监督学习中，如果预测值与真实值之间的差异较大，通常使用以下哪种方法来衡量模型的性能？（）A 准确率B 召回率C 均方误差D F1 值3、下列哪种算法不是聚类算法？（）A KMeansB 决策树C 层次聚类D 密度聚类4、对于一个过拟合的模型，以下哪种方法可以缓解？（）A 增加训练数据量B 减少模型的复杂度C 增加正则化项D 以上都是5、以下关于特征工程的描述，错误的是？（）A 特征工程是将原始数据转换为更有意义和有用的特征的过程B 特征选择是特征工程的一部分C 特征工程对于机器学习模型的性能影响不大D 特征缩放可以提高模型的训练效率6、在深度学习中，以下哪个不是常见的激活函数？（）A Sigmoid 函数B ReLU 函数C Tanh 函数D Logistic 函数7、支持向量机（SVM）主要用于解决什么问题？（）A 回归问题B 分类问题C 聚类问题D 降维问题8、以下哪种优化算法常用于神经网络的训练？（）A 随机梯度下降（SGD）B 牛顿法C 共轭梯度法D 以上都是9、下面关于集成学习的说法，错误的是？（）A 随机森林是一种集成学习算法B 集成学习可以提高模型的稳定性和泛化能力C 集成学习中的个体学习器必须是同一种类型的模型D 集成学习通过组合多个弱学习器来构建一个强学习器10、对于一个二分类问题，若混淆矩阵如下：｜｜预测正例｜预测反例｜｜｜｜｜｜实际正例｜ 80 ｜ 20 ｜｜实际反例｜ 10 ｜ 90 ｜则该模型的准确率是多少？（）A 80%B 90%C 70%D 85%二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、机器学习中的有监督学习包括________、＿_______和________等任务。

2、常见的无监督学习算法有________、＿_______和________。

1. 机器学习的主要目的是什么？A. 使计算机能够自主学习B. 提高计算机的计算速度C. 减少计算机硬件成本D. 增加计算机软件功能2. 下列哪项不是机器学习的主要类型？A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 超监督学习3. 在监督学习中，下列哪项是正确的？A. 数据集没有标签B. 数据集只有标签C. 数据集有输入和输出标签D. 数据集只有输入4. 无监督学习的典型应用是？A. 图像识别B. 语音识别C. 聚类分析D. 情感分析5. 下列哪项是深度学习的主要特点？A. 使用浅层神经网络B. 使用深层神经网络C. 不使用神经网络D. 使用线性模型6. 卷积神经网络（CNN）主要用于？A. 文本处理B. 图像处理C. 声音处理D. 数据聚类7. 循环神经网络（RNN）主要用于？A. 静态图像识别B. 动态序列数据处理C. 静态文本处理D. 静态数据分类8. 下列哪项是强化学习的核心概念？A. 监督B. 反馈C. 无监督D. 半监督9. 在机器学习中，过拟合是指？A. 模型在训练数据上表现不佳B. 模型在测试数据上表现不佳C. 模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳D. 模型在训练数据和测试数据上都表现良好10. 下列哪项技术可以用来防止过拟合？A. 增加数据量B. 减少数据量C. 增加模型复杂度D. 减少模型训练时间11. 交叉验证的主要目的是？A. 增加模型复杂度B. 减少模型复杂度C. 评估模型的泛化能力D. 增加数据量12. 下列哪项是特征选择的主要方法？A. 随机选择B. 主成分分析（PCA）C. 增加特征数量D. 减少数据量13. 下列哪项是决策树算法的特点？A. 线性模型B. 非线性模型C. 深度学习模型D. 浅层学习模型14. 随机森林算法是基于什么构建的？A. 单个决策树B. 多个决策树C. 单个神经网络D. 多个神经网络15. 支持向量机（SVM）主要用于？A. 回归问题B. 分类问题C. 聚类问题D. 关联分析16. 下列哪项是自然语言处理（NLP）的主要任务？A. 图像识别B. 语音识别C. 文本分类D. 数据聚类17. 词嵌入（Word Embedding）技术主要用于？A. 图像处理B. 语音处理C. 文本处理D. 数据聚类18. 下列哪项是生成对抗网络（GAN）的主要组成部分？A. 生成器和判别器B. 生成器和分类器C. 判别器和分类器D. 生成器和回归器19. 下列哪项是强化学习中的主要算法？A. Q-learningB. K-meansC. PCAD. SVM20. 下列哪项是深度强化学习的主要应用？A. 自动驾驶B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类21. 下列哪项是迁移学习的主要优势？A. 减少数据需求B. 增加数据需求C. 减少模型复杂度D. 增加模型训练时间22. 下列哪项是元学习（Meta-Learning）的主要目标？A. 学习如何学习B. 学习如何分类C. 学习如何聚类D. 学习如何回归23. 下列哪项是人工智能伦理的主要关注点？A. 算法效率B. 数据隐私C. 模型复杂度D. 计算速度24. 下列哪项是人工智能在医疗领域的主要应用？A. 图像识别B. 语音识别C. 疾病诊断D. 文本分类25. 下列哪项是人工智能在金融领域的主要应用？A. 风险评估B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类26. 下列哪项是人工智能在教育领域的主要应用？A. 个性化学习B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类27. 下列哪项是人工智能在交通领域的主要应用？A. 自动驾驶B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类28. 下列哪项是人工智能在零售领域的主要应用？A. 个性化推荐B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类29. 下列哪项是人工智能在农业领域的主要应用？A. 病虫害识别B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类30. 下列哪项是人工智能在制造业领域的主要应用？A. 质量控制B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类31. 下列哪项是人工智能在能源领域的主要应用？A. 智能电网B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类32. 下列哪项是人工智能在环境保护领域的主要应用？A. 污染监测B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类33. 下列哪项是人工智能在安全领域的主要应用？A. 视频监控B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类34. 下列哪项是人工智能在娱乐领域的主要应用？A. 游戏开发B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类35. 下列哪项是人工智能在法律领域的主要应用？A. 案件分析B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类36. 下列哪项是人工智能在社交媒体领域的主要应用？A. 内容推荐B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类37. 下列哪项是人工智能在旅游领域的主要应用？A. 个性化推荐B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类38. 下列哪项是人工智能在体育领域的主要应用？A. 运动员分析B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类39. 下列哪项是人工智能在艺术领域的主要应用？A. 创作辅助B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类40. 下列哪项是人工智能在科学研究领域的主要应用？A. 数据分析B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类41. 下列哪项是人工智能在太空探索领域的主要应用？A. 行星探测B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类42. 下列哪项是人工智能在灾难响应领域的主要应用？A. 救援规划B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类43. 下列哪项是人工智能在人机交互领域的主要应用？A. 语音助手B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类44. 下列哪项是人工智能在虚拟现实领域的主要应用？A. 环境模拟B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类45. 下列哪项是人工智能在增强现实领域的主要应用？A. 交互体验B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类46. 下列哪项是人工智能在智能家居领域的主要应用？A. 自动化控制B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类47. 下列哪项是人工智能在智能穿戴设备领域的主要应用？A. 健康监测B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类48. 下列哪项是人工智能在智能机器人领域的主要应用？A. 自主导航B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类49. 下列哪项是人工智能在智能城市领域的主要应用？A. 交通管理B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类50. 下列哪项是人工智能在智能医疗设备领域的主要应用？A. 诊断辅助B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类51. 下列哪项是人工智能在智能交通系统领域的主要应用？A. 交通流量管理B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类52. 下列哪项是人工智能在智能能源管理领域的主要应用？A. 能耗优化B. 图像识别C. 语音识别D. 文本分类答案部分1. A3. C4. C5. B6. B7. B8. B9. C10. A11. C12. B13. B14. B15. B16. C17. C18. A19. A20. A21. A22. A23. B24. C25. A26. A27. A28. A29. A30. A31. A32. A33. A34. A35. A36. A37. A38. A39. A40. A41. A42. A43. A44. A45. A46. A47. A48. A49. A50. A52. A。

《机器学习》期末考试试卷附答案一、选择题（每题5分，共25分）1. 机器学习的主要目的是让计算机从数据中____，以实现某些任务或预测未知数据。

A. 抽取特征B. 生成模型C. 进行推理D. 分类标签答案：B. 生成模型2. K-近邻算法（K-NN）是一种____算法。

A. 监督学习B. 无监督学习C. 半监督学习D. 强化学习答案：A. 监督学习3. 在决策树算法中，节点的分裂是基于____进行的。

A. 信息增益B. 基尼不纯度C. 均方误差D. 交叉验证答案：A. 信息增益4. 支持向量机（SVM）的主要目的是找到一个超平面，将不同类别的数据点____。

A. 完全分开B. 尽量分开C. 部分分开D. 不分开答案：B. 尽量分开5. 哪种优化算法通常用于训练深度学习模型？A. 梯度下降B. 牛顿法C. 拟牛顿法D. 以上都对答案：D. 以上都对二、填空题（每题5分，共25分）1. 机器学习可以分为监督学习、无监督学习和____学习。

A. 半监督B. 强化C. 主动学习D. 深度答案：A. 半监督2. 线性回归模型是一种____模型。

A. 线性B. 非线性C. 混合型D. 不确定型答案：A. 线性3. 在进行特征选择时，常用的评估指标有____、____和____。

A. 准确率B. 召回率C. F1 分数D. AUC 值答案：B. 召回率C. F1 分数D. AUC 值4. 神经网络中的激活函数通常用于引入____。

A. 非线性B. 线性C. 噪声D. 约束答案：A. 非线性5. 当我们说一个模型具有很好的泛化能力时，意味着该模型在____上表现良好。

A. 训练集B. 验证集C. 测试集D. 所有集答案：C. 测试集三、简答题（每题10分，共30分）1. 请简要解释什么是过拟合和欠拟合，并给出解决方法。

2. 请解释什么是交叉验证，并说明它的作用。

答案：交叉验证是一种评估模型泛化能力的方法，通过将数据集分成若干个互斥的子集，轮流用其中若干个子集作为训练集，其余子集作为验证集，对模型进行评估。

机器学习算法导论期末考试题
1、给人脸打上标签再让模型进行学习训练的方法,属于( )
A.强化学习
B.半监督学习
C.监督学习
D.无监督学习
正确答案: C
2.机器学习进行的第一步是( )
A.数据收集
B.特征提取
C.交叉验证
D.模型训练
正确答案: B
3、一般来说，在机器学习中,用计算机处理一幅的图像,维度是( )
A.上万维
B.二维
C.三维
D.一维
正确答案: A
4、在讲解“没有免费午餐定理”的时候,我们假设以上每一种情况出现的概率相同,请问这样的假设是基于如”下哪种经验?( )
A.实践经验
B.无经验
C.常识经验
D.学习经验
正确答案: B
二、多选题
1、在本课程中,我们把机器学习分成了哪几类?( )
A.自监督学习
B.传统监督学习
C.无监督学习
D.半监督学习
正确答案:B、C、D
2、以下哪些算法是非显著式编程?( )
A.编程实现扫地机器人的路径规划
B.编程判断医疗CT片中的病变区域
C.编程统计一个地区的GDP
D.编程求解棋盘上的八皇后问题
正确答案:A. B
3、下面哪几种机器学习的分类,完全不需要人工标注数据?( )
A.半监督学习
B.强化学习
C.无监督学习
D.监督学习
正确答案:B. C。

厦门大学真题一、（共15分）1、什么是人工智能？2、写出五种主要的知识表示方法；3、试举一个用人工智能方法解决实际生活中问题的实例。

二、（共20分）设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从左岸渡到右岸去。

该船的承载能力为两人。

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？并请设计一个启发式函数。

三、（共20分）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的考试，张不肯学习但他是幸运的，任何幸运的人都能获奖。

请用谓词逻辑表示上面知识，并用归结原理求证：张是快乐的。

四、（共15分）请简单对比分析宽度优先搜索和深度优先搜索算法的区别。

五、（共15分）对某种产品的质量进行抽查评估。

现随机选出5个产品进行检验，它们质量情况分别为：.这就确定了一个模糊集合Q，表示该组产品的“质量水平”这个模糊概念的隶属程度，试写出该模糊集。

六、（共15分）专家系统由哪些部分构成？各部分的作用为何？厦门大学真题（2010级）一、（共10分）1、什么是人工智能？2、一个完善的物力符号系统应具有哪6种基本功能？二、（共15分）请写出下面猴子和香蕉问题的知识表示、产生式规则及其求解的状态空间图。

三、（共20分）1、什么是命题？并用命题公式表示下面2个命题：1）“如果我进城我就去看你，除非我很累。

”2）“只要不下雨，我骑自行车上班”。

2、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的考试，张不肯学习但他是幸运的，任何幸运的人都能获奖。

请用谓词逻辑表示上面知识，并用归结原理求证：张是快乐的。

四、（共15分）请简单对比分析宽度优先搜索和深度优先搜索算法的优缺点。

五、（共10分）请设计模糊集R=“近似于正三角形”的隶属度函数；并计算三个内角分别为A=80，B=60，C=40的三角形x近似于正三角形的隶属度。