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人工智能作业答案(2)

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人工智能作业答案（2） 第三章 确定性推理 什么是推理？它有哪些分类方法？ P74 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。知识推理是指在计算机或智能机器中，在知识表达的基础上，利用形式化的知识模型，进行机器思维求解问题，实现状态转移的智能操作序列。 根据知识表示方式分类：“图搜索”方法、“逻辑论证”方法； 根据推理算法与推理步骤分类； 根据启发式与非启发式分类； 根据逻辑基础分类：演绎推理、归纳推理、默认（缺省）推理； 根据知识的确定性分类：确定性推理、非确定性推理； 根据推理过程的单调性分类：单调推理、非单调推理。

推理中的冲突消解策略有哪些？ P82 冲突消解的基本思想是：对可用知识排序。具体地讲，包括以下策略： a)特殊知识优先 b)新鲜知识优先 c)差异性大的知识优先 d)领域特点优先 e)上下文关系优先 f)前提条件少者优先

什么是置换？什么是合一？什么是最一般合一？ P88-89 置换：在谓词表达式中用置换项置换变量。 合一：寻找项对变量的置换，以使表达式一致。 最一般合一 (mgu)：通过置换最少的变量以使表达式一致，这个置换就叫最一般合一。

判断下列公式是否可以合一，若可合一，则求出其最一般合一。 （1） P(a,b)，P(x,y)

{a/x，b/y} （2） P(f(x),b)，P(y,z) {f(x)，b/z} （3） P(f(x),y)，P(y,f(b)) {b/x，f(b)/y} （4） P(f(y),y,x)，P(x,f(a),f(b)) {f(y)/x，f(a)/y，f(b)/x}不可合一 （5） P(x,y)，P(y,x) ｛x/y，y/x｝不可合一 把下列谓词公式化成子句集： （1）（ x）（ y）（P（x，y）∧ Q（x，y））

{ P（x，y）， Q（z，w）} （2）（ x）（ y）（P（x，y）→ Q（x，y）） ｛┐P（x，y）∨Q（x，y）｝ （3）（ x）（ y）（P（x，y）∨（Q（x，y）→ R（x，y））） （ x）（ y）（P（x，y）∨（┐Q（x，y）∨ R（x，y））） （ x）（P（x，f(x)）∨ ┐Q（x，f(x)）∨ R（x，f(x)）） ｛P（x，f(x)）∨ ┐Q（x，f(x)）∨ R（x，f(x)）｝

（4）（ x）（ y）（ z）（P（x，y）→ Q（x，y）∨ R（x，z）） （ x）（ y）（ z）（┐P（x，y）∨ Q（x，y）∨ R（x，z）） （ x）（ y）（┐P（x，y）∨ Q（x，y）∨ R（x，f(x,y)）） ｛┐P（x，y）∨ Q（x，y）∨ R（x，f(x,y)）｝

（5）（ x）（ y）（ z）（ u）（ v）（ w）（P（x，y，z，u，v，w）∧ Q（x，y，z，u，v，w）∨ ┐R（x，z，w））

（ z）（ v）（P（a，b，z，f(z)，v，g(z,v)）∨ ┐R（a，z，g(z,v)）∧ Q（a，b，z，f(z)，v，g(z,v)）∨ ┐R（a，z，g(z,v)）） { P（a，b，z，f(z)，v，g(z,v)）∨ ┐R（a，z，g(z,v)）, Q（a，b，z，f(z)，v，g(z,v)）∨ ┐R（a，z，g(z,v)）}

鲁宾逊归结原理的基本思想是什么？ P99 鲁宾逊归结原理的基本思想是： 否定结论，加入前提子句集，应用归结原理，是否能导出空子句，若存在，证明否定结论错误，即原结论得证。 设已知：（1）如果x是y的父亲，y是z的父亲，则x是z的祖父；（2）每个人都有一个父亲。 试用归结演绎推理证明：对于某人u，一定存在一个人v，v是u的祖父。 已知： （ x）（ y）（ z）（FATHER（x，y）∧ FATHER（y，z）→ GRANDFATHER（x，z）） （ s）（ f）FATHER（f，s） 证明： 目标否定：（ u）┐（ v）GRANDFATHER（v，u） 化为子句集：｛┐GRANDFATHER（v，u）｝ 事实子句集：┐（FATHER（x，y）∧ FATHER（y，z））∨ GRANDFATHER（x，z） ｛┐FATHER（x，y） ∨ ┐FATHER（y，z） ∨ GRANDFATHER（x，z）， FATHER（f（s），s）｝ 反演树证明： ┐GRANDFATHER（v，u） ┐FATHER（x，y）∨ ┐FATHER（y，z）∨ GRANDFATHER（x，z） {v/x,u/z} ┐FATHER（v，y）∨ ┐FATHER（y，u） FATHER（f（s），s） {f(y)/v,y/s} ┐FATHER（y，u） FATHER（f（s），s） {f(s)/y,s/u} NIL

3.19题略 A:赵钱至少一人 THIEF（赵）∨ THIEF（钱） B:钱孙至少一人 THIEF（钱）∨ THIEF（孙） C:孙李至少一人无关 ┐THIEF（孙）∨ ┐THIEF（李） D:赵孙至少一人无关 ┐THIEF（赵）∨ ┐THIEF（孙） E:钱李至少一人无关 ┐THIEF（钱）∨ ┐THIEF（李）

┐THIEF（赵）∨ ┐THIEF（孙） THIEF（赵）∨ THIEF（钱） ┐THIEF（孙）∨ THIEF（钱） THIEF（钱）∨ THIEF（孙） THIEF（钱）

┐THIEF（钱）∨ ┐THIEF（李） THIEF（钱） ┐THIEF（李） 3.20题略 ┐COUPLES（Zhou，Wang） ┐COUPLES（Zhou，Qian） ┐COUPLES（Li，Chen） ┐COUPLES（Xu，Chen）、┐COUPLES（Zhou，Chen）、┐COUPLES（Wu，Chen）、┐COUPLES（Xu，Wu）、┐COUPLES（Zhou，Wu）、┐COUPLES（Zhou，Xu）、

WOMAN（Li）、WOMAN（Xu）、WOMAN（Zhou）、WOMAN（Qian） MAN（Chen）、MAN（Wu）、MAN（Wang）、MAN（Shun）

COUPLES（Zhou，Chen）∨ ┐COUPLES（Zhou，Chen） 矛盾 COUPLES（Zhou，Wu）∨ ┐COUPLES（Zhou，Wu） 矛盾 COUPLES（Zhou，Wang）∨ ┐COUPLES（Zhou，Wang） 矛盾 COUPLES（Zhou，Shun）

COUPLES（Li，Chen）∨ ┐COUPLES（Li，Chen） 矛盾 COUPLES（Li，Wu） 不确定 COUPLES（Li，Wang） 不确定

COUPLES（Xu，Chen）∨ ┐COUPLES（Xu，Chen） 矛盾 COUPLES（Xu，Wu）∨ ┐COUPLES（Xu，Wu） 矛盾 COUPLES（Xu，Wang）不确定

COUPLES（Qian，Chen） 3.22设有子句集： ｛┐P（x）∨ Q（x，b），P（a）∨ ┐Q（a，b），┐Q（a，f（a）），┐P（x）∨ Q（x，x）｝ 分别用各种归结策略求出其归结式。

实际上无论采用哪种策略都是如此：（作者选其为此类习题不适合）

3.23设已知： （1） 能阅读的人（动物）是识字的； （2） 海豚不识字； （3） 有些海豚是聪明的。 分别用线性输入策略，祖先过滤策略证明：有些很聪明的人（动物）不识字。

┐P（x）∨ Q（x，b） P（a）∨ ┐Q（a，b） ┐Q（a，f（a）） ┐P（x）∨ Q（x，x） NIL 事实： （ x）（CANREAD（x）→ SHIZHI（x）） （ y）（HAITUN（y）→ ┐SHIZHI（y）） （ z）（HAITUN（z）∧ CLEVER（z）） 目标否定： ┐（ u）（CLEVER（u）∧ ┐SHIZHI（u）） （ u）┐（CLEVER（u）∧ ┐SHIZHI（u）） （ u）（┐CLEVER（u）∨ SHIZHI（u）） 子句集： ｛┐CANREAD（x）∨ SHIZHI（x），┐HAITUN（y）∨ ┐SHIZHI（y），HAITUN（a），CLEVER（a），┐CLEVER（u）∨ SHIZHI（u）｝ 线性输入策略

祖先过滤策略 ┐CANREAD（x）∨ SHIZHI（x）

┐HAITUN（y）∨ ┐SHIZHI（y） HAITUN（a） ┐CLEVER（u）∨ SHIZHI（u） ┐SHIZHI（a） CLEVER（a） ┐HAITUN（y）∨ ┐CLEVER（y） SHIZHI（a） ┐CLEVER（a） NIL ┐CLEVER（a） ┐HAITUN（a） NIL NIL

┐HAITUN（y）∨ ┐SHIZHI（y） HAITUN（a） ┐CLEVER（u）∨ SHIZHI（u） ┐SHIZHI（a） CLEVER（a）

┐CLEVER（a） NIL 3.27设已知事实为（（P∨Q）∧R）∨（S∧（T∨U）） F规则为S→（X∧Y）∨Z 试用正向演绎推理推出所有可能的目标子句。

P∨Q∨X∨Z P∨Q∨Y∨Z P∨Q∨T∨U R∨X∨Z R∨Y∨Z R∨T∨U

（（P∨Q）∧R）∨（S∧（T∨U）） （P∨Q）∧R S∧（T∨U） P∨Q R S T∨U P Q T U S X∧Y Z X Y

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人工智能-复习及作业-参考答案

人工智能-复习及作业-参考答案

F1θ=F2θ=…=Fnθ，
则称θ是F的一个合一。称F1 ,F2 ,…,Fn是可合一的。
例如，设有公式集F={P(x, y, f(y)), P(a, g(x), z)}，则
λ={a/x, g(a)/y, f(g(a))/z}
是它的一个合一。
一般情况下,一个公式集的合一不是惟一的。
21
Markov Decision Processes
作业
• 1、你对人工智能定义的理解？
• 2、解释什么是图灵测试？
• 3、简述人工智能的三大学派及其研究方法。
1
1.用5种搜索方法DFS、BFS、UCS、Greedy、
A*分别求解从A到E的搜索路径(访问过的节点
不再访问)
2
3
4
5
6
7
α-β剪枝
剪枝方法
MAX
(1) MAX节点（或节点）的α值为当前子节点的最大倒推值；
β剪枝
任何MIN节点n的β值小于或等于它先辈节点的α值，则n 以下的分枝可
停止搜索，并令节点n的倒推值为β。这种剪枝称为β剪枝。
8
α-β剪枝
3
3
3
≤2
12
8
2
2
14
5
2
9
2. 请用α-β剪枝算法进行剪枝，给出
根节点的数值
3
3
3
3
3
15
2
15
3
2
3
10
作业：用归结演绎推理的方法证明
下列问题
•
•
•
解：先定义谓词：
Poor(x) x是贫穷的
Smart(x) x是聪明的
Happy(x) x是快乐的
国开作业人工智能专题-专题二 测验57参考（含答案）

国开作业人工智能专题-专题二 测验57参考（含答案）

题目：语义网络的表示方法只能表示有关某一事物的知识，无法表示一系列动作、一个事件
等的知识。

选项A：对
选项B：错
答案：错
题目：人们需要把分类器学习的样本的特点进行量化，这些量化后的数据，如鸢尾花的高度、花瓣的长度、花瓣的宽度等就是鸢尾花的特征。

这些特征都是有效的，可以提供给分类器进
行训练。

选项A：对
选项B：错
答案：错
题目：谓词逻辑是应用于计算机的逻辑形式，其逻辑规则、符号系统与命题逻辑是一样的。

选项A：对
选项B：错
答案：错
题目：深度学习是计算机利用其计算能力处理大量数据，获得看似人类同等智能的工具。

选项A：对
选项B：错
答案：对
题目：贝叶斯定理是为了解决频率概率问题提出来的。

选项A：对
选项B：错
答案：错
题目：状态空间图是对一个问题的表示，通过问题表示，人们可以探索和分析通往解的可能的可替代路径。

特定问题的解将对应状态空间图中的一条路径。

选项A：对
选项B：错
答案：对
题目：分层规划中包含基本动作和高层动作。

选项A：对
选项B：错
答案：对
题目：启发式规划的两种方法是减少更多的边或者状态抽象。

选项A：对
选项B：错
答案：错
题目：P（A∣B）代表事件A发生的条件下事件B发生的概率。

(完整版)人工智能作业答案(矿大)

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1把以下合适公式化简为合取范式的子句集：（1）⌝ (∀x)(∃y)(∃z){P(x) ⇒ (∀x)[Q(x, y) ⇒ R(z)]}（2）( ∀x)( ∃y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ⇒ (∀y)[P(f(y)) ⇒ Q(g(x))]}(3) (∀x)( ∃y){P(x) ∧ [Q(x)∨ R(y)]}⇒ (∀y){[P(f(y))⇒ Q(g(y))]⇒ (∀x)R(x)} (1) •⌝(∀x)( ∃y)( ∃z){P(x) ⇒ (∀x)[Q(x,y) ⇒ R(z)]}•⌝(∀x)( ∃y)( ∃z){ ⌝P(x) ∨ ( ∀x)[⌝Q(x,y) ∨ R(z)]}• (∃x)( ∀y)( ∀z){ P(x) ∧ (∃ x)[Q(x,y) ∧⌝R(z)]}• P(A) ∧ [Q(f(y,z), y) ∧⌝R(z)]• {P(A), Q(f(y,z),y), ∧⌝R(w)}（2)• (∀x)(∃y){{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ⇒ (∀y)[P(f(y)) ⇒ Q(g(x))]} • (∀x)(∃y){⌝{P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ∨(∀y)[⌝P(f(y)) ∨ Q(g(x))]}• (∀x)(∃y){⌝P(x) ∨ [⌝Q(x) ∧⌝R(y)] ∨(∀w)[⌝P(f(w)) ∨ Q(g(x))]}• (∀x){⌝P(x) ∨ [⌝Q(x) ∧⌝R(h(x))] ∨(∀w)[⌝P(f(w)) ∨ Q(g(x))]}• [⌝P(x) ∨⌝Q(x) ∨⌝P(f(w)) ∨ Q(g(x))] ∧[⌝P(x) ∨⌝R(h(x)) ∨⌝P(f(w)) ∨ Q(g(x))] • {⌝P(x1) ∨⌝Q(x1) ∨⌝P(f(w1) ∨ Q(g(x1)),⌝P(x2) ∨⌝R(h(w2)) ∨⌝P(f(w2)) ∨ Q(g(x2))} (3) • (∀x)(∃y){P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ⇒(∀y){[P(f(y)) ⇒ Q(g(y))]⇒(∀x)R(x)}•⌝(∀x)(∃y){P(x) ∧ [Q(x) ∨ R(y)]} ∨( ∀y){⌝[⌝P(f(y)) ∨ Q(g(y))] ∨ (∀x)R(x)}• (∃x)(∀y){ ⌝P(x) ∨ [⌝Q(x) ∧⌝R(y)]} ∨(∀w){⌝[⌝P(f(w)) ∨ Q(g(w))] ∨ (∀v)R(v)}• {⌝P(A) ∨[⌝Q(A) ∧⌝R(y)]} ∨{[P(f(w)) ∧⌝Q(g(w))] ∨ R(v)}•⌝P(A) ∨ {[⌝Q(A) ∨ P(f(w))] ∧ [⌝Q(A) ∨⌝Q(g(w))] ∧[⌝R(y) ∨ P(f(w))] ∧ [⌝R(y) ∨⌝Q(g(w))]} ∨ R(v) • {⌝P(A) ∨⌝Q(A) ∨ P(f(w1)) ∨ R(v1),⌝P(A) ∨⌝Q(A) ∨ Q(g(w2)) ∨ R(v2),⌝P(A) ∨⌝R(y3) ∨ P(f(w3)) ∨ R(v3),⌝P(A) ∨⌝R(y4) ∨ Q(g(w4)) ∨ R v4)}2假设已知下列事实：1）小李（Li）喜欢容易的（Easy）课程（Course）。

人工智能 AI2章作业题解释

人工智能 AI2章作业题解释


作业题参考解
2. 请用语义网络表示如下知识： 高老师从3月到7月给计算机系的学生讲“计算机网络”课。 解：
3月
Start
7月
End
老师
Isa
高老师
Subject
讲课事件
Object
计算机系学生
Action
Course
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
讲课
计算机网络
作业题参考解
4. 判断以下子句集是否为不可满足 {P(x)∨Q(x )∨R(x), ﹁P(y)∨R(y), ﹁ Q(a), ﹁R(b)} 解：采用归结反演，存在如下归结树，故该子句集为不可满足。 P(x)∨Q(x )∨R(x) {x/y} Q(x)∨R(x) {a/x} R(a)
作业题参考解
1. 用谓词逻辑知识表示方法表示如下知识： (1) 有人喜欢梅花，有人喜欢菊花，有人既喜欢梅花又喜欢菊花。 (2) 不是每个计算机系的学生都喜欢在计算机上编程序。 解：(1) 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)) 解：(2) 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))
﹁ R(b)
﹁P(y)∨R(y)
﹁ Q(a)
{a/b}
NIL
作业题参考解
5、证明G是F的逻辑结论 F: (∃x)(∃y)(P(f(x))∧(Q(f(y))) G: P(f(a))∧P(y)∧Q(y) 证：先转化成子句集 对F，进行存在固化，有 P(f(v))∧(Q(f(w))) 得以下两个子句 P(f(v))，Q(f(w)) 对﹁G，有 ﹁ P(f(a))∨﹁P(y) ∨﹁Q(y) 先进行内部合一，设合一{f(a)/y}， 则有因子 ﹁ P(f(a)) ∨﹁Q(f(a)) 再对上述子句集进行归结演绎推 理。其归结树如右图所示，即存在 一个到空子句的归结过程。 因此G为真。 ﹁P(f(a)) ∨﹁Q(f(a)) {a/v} ﹁Q(f(a)) Q(f(w)) P(f(v))