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1、【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj 《人工智能期末復習題》 1 ?群智能與腦智能： 腦智能是一種個體智能，是宏觀心理層次上高級的智能。 群智能是一種社會智能(系統(tǒng)智能)，屬于微觀生理層次上低級的神經(jīng)元。 2 ?計算智能與符號智能： 符號智能就是符號人工智能，它是模擬腦智能的人工智能，也就是所說的傳統(tǒng)人工智能或經(jīng)典人工智能。 計算智能就是計算人工智能，它是模擬群智能的人工智能。 3. 搜索：顧名思義，就是從初始節(jié)點出發(fā)，沿著與之相連的邊試探地前進，尋找目標節(jié)點的過程 (也可以是反向 進行)。 4. 知識：就是人們對客觀事物(包括自然的和人造的)及其規(guī)律的認

2、識，知識還包括人們利用客觀規(guī)律解決實際問 題的方法和策略等。 5. 自然計算：就是模仿或借鑒自然界的某種機理而設(shè)計計算模型，這類計算模型通常是一類具有自適應、自組 織、自學習、自尋優(yōu)能力的算法。 6. 機器學習：顧名思義，機器學習就是讓計算機模擬人的學習行為，或者說讓計算機也具有學習的能力。 7 ?模式識別：則指的是用計算機進行物體識別。 &決策樹學習： 決策樹是一種知識表示形式，構(gòu)造決策樹可以由人來完成，但也可以由機器從一些實例中總結(jié)、歸納出來，即機 器學習而得。機器學習決策樹也就是所說的決策樹學習。 9 ?從系統(tǒng)結(jié)構(gòu)看，智能計算機分為智能硬件平臺和智能操作系統(tǒng)兩大部分。

3、10 .人工智能的三個最基本、最核心的技術(shù) 實現(xiàn)人工智能的方法雖然很多，但歸納起來， “表示”、“運算”、“搜索”則是人工智能的三個最基本、最核心的 技術(shù)。 11 .從所承擔的工作和任務(wù)性質(zhì)來看， Age nt的分類： 信息型 Age nt、合作型 Age nt、接口型 Age nt、移動型 Age nt 等。 12 .用計算機來實現(xiàn)狀態(tài)圖的搜索，有兩種最基本的方式：樹式搜索和線式搜 13 .智能機器人至少應具備哪四種機能？ 感知機能-獲取外部環(huán)境信息以便進行自我行動監(jiān)視的機能； 運動機能-施加于外部環(huán)境的相當于人的手、腳底動作機能； 思維機能-求解問題的認識、推理、判斷機能

4、； 人一機通信機能一一理解指示命令、輸岀內(nèi)部狀態(tài)，與人進行信息交換的機能。 14 .知識獲取大體哪三種途徑： (1)人工獲取(2)半自動獲取(3)自動獲取 15 .知識發(fā)現(xiàn)主要有這些方法： (1)統(tǒng)計方法(2)機器學習方法(3)粗糙集及模糊集 (4)智能計算方法(5)可視化 16 .從模擬的智能層次和所用的方法看，人工智能可分為符號智能和計算智能兩大主要分支領(lǐng)域。 17 . PRPLOG語言的三種語句分別是：事實、規(guī)則和問題 18 .產(chǎn)生式系統(tǒng)由三部分組成：產(chǎn)生式規(guī)則庫、推理機和動態(tài)數(shù)據(jù)庫，  19 ?機器定理證明有四個主要方法： ⑴自然演繹法; ⑵判定法; ⑶定理證明器;

5、 ⑷計算機輔助證明。 20 .在啟發(fā)式搜索所使用的估價函數(shù) f(x)中，g(x)和h(x)各起什么作用？ g(x)為從初始節(jié)點So到節(jié)點x已經(jīng)付出的代價。 利用啟發(fā)函數(shù)h(x)制導的啟發(fā)式搜索，實際是一種深度優(yōu)先的搜索策略。 21 .什么是 Age nt，簡述 Age nt基本特性。 Agent指的是一種實體，而且是一種具有智能的實體。這種實體可以是智能軟件、智能設(shè)備、智能機器人或智能 計算機系統(tǒng)等等，甚至也可以是人。 Age nt應具有如下基本特性： (1) 自主性：亦稱自治性,即能夠在沒有人或別的 Age nt的干預下，主動地自發(fā)地控制自身的行為和內(nèi)部狀態(tài) ，并 且還有自己

6、的目標或意圖。 (2) 反應性：即能夠感知環(huán)境 ,并通過行為改變環(huán)境。 ⑶適應性：即能根據(jù)目標、環(huán)境等的要求和制約作出行動計劃 ，并根據(jù)環(huán)境的變化，修改自己的目標和計劃。 (4)社會性：即一個 Age nt —般不能在環(huán)境中單獨存在 ，而要與其他Age nt在同一環(huán)境中協(xié)同工作。 22 .何為不確定性？ 不確定性有哪些類型？ 在信息和知識中，含有不肯定、不可靠、不準確、不確切、不精確、不嚴格、不嚴密、不完全甚至不一致的成分， 現(xiàn)在人們一般或者習慣上將這些信息特征統(tǒng)稱為 不確定性。 不確定性有：(狹義)不確定性、不確切性(模糊性)、不完全性、不一致性和時變性等幾種 類型。 23 .

7、什么是專家系統(tǒng)， 專家系統(tǒng)包括哪些基本部分？ 每一部分的主要功能是什么？ 顧名思義，專家系統(tǒng)(ES)就是能像人類專家一樣解決困難、復雜的實際問題的計算機 (軟件)系統(tǒng)。 專家系統(tǒng)包括以下幾個 基本部分：(及各自的主要功能) (1) 知識庫：通常以一個個文件的形式存放于外部介質(zhì)上，專家系統(tǒng)運行時將被調(diào)入內(nèi)存。知識庫中的知識通常 就是按照知識的表示形式、性質(zhì)、層次、內(nèi)容來組織的，構(gòu)成了知識庫的結(jié)構(gòu)。 (2) 推理機：實現(xiàn)(機器)推理。包括通常的邏輯推理或基于產(chǎn)生式的操作。 (3) 動態(tài)數(shù)據(jù)庫：它是存放初始證據(jù)事實、推理結(jié)果和控制信息的場所，它只在系統(tǒng)運行期間產(chǎn)生、變化和撤消。 (4)

8、 人機界面：用戶與專家系統(tǒng)的交互界面，并輸岀結(jié)果以及對系統(tǒng)的行為和最終結(jié)果做岀適當解釋。 (5) 解釋模塊：向用戶解釋專家系統(tǒng)的行為和結(jié)果。 (6) 知識庫管理系統(tǒng)：主要在專家系統(tǒng)的開發(fā)階段使用， 但在專家系統(tǒng)的運行階段也要經(jīng)常用來對知識庫進行增、 刪、改、查等各種管理工作。 24 .請簡述遺傳算法的三種遺傳操作。 ,就是從種群中選 選擇-復制(selection reproduction)操作是模擬生物界優(yōu)勝劣汰的自然選擇法則的一種染色體運算 擇適應度較高的染色體進行復制 ，以生成下一代種群。 交叉(crossover)亦稱交換、交配或雜交，就是互換兩個染色體某些位上的基因。

9、 變異(mutation)亦稱突變，就是改變?nèi)旧w某個(些)位上的基因。 25 .實現(xiàn)機器的自然語言理解都涉及的工作有： ⑴語法分析; ⑵語義分析; ⑶語用分析。 26 .設(shè)有如圖所示的一棵與或樹，請指出解樹；并分別按和代價及最大代價求解樹代價；然后，指出最優(yōu)解樹。 解：由左邊的解樹可得： 按和代價：g(D)= 4=1+2+1 g(A)=7=1+2+1+3 g(So)=12=7+5 按最大代價：g(D)= 2, g(A)=5, g(So)=10 由右邊的解樹可得：g(E)=x, g(B) = x 二So^ D為最優(yōu)解樹 即左邊為最優(yōu)解樹。 27.設(shè)有如下一組規(guī)則： 解：CF(

10、E2)=0.5 X 0.6 r1: if E 1 then E 2(0.6) CF(E4)=0.8 x min(0.3 , 0.6)=0.8 X 0.3=0.24 「2： if E 2 and E 3 then E4(0.8) ?/ CF(H)1=0.24 X 0.7=0.168 > 0 「3： if E 4 then H(0.7) CF(H)2=0.9 X 0.4=0.36 > 0 「4： if E 5 then H(0.9) ??? CF(H)=CF(H) 1 +CF(H)2— CF(H) QF(H) 2 且已知 =0.168+0.36 — 0.168 X 0.

11、36 CF(E1)=0.5 , CFQ)=0.6 , CF(Es)=0.4 =0.528 — 0.06048 用確定性理論求CF(H)。 =0.46752 28 ?設(shè)有如下一組產(chǎn)生式規(guī)則和證據(jù)事實， 解：由規(guī)則①得： CF(B)=0.9 X 0.8=0.72 試用確定性理論求出 CF(E)。 由規(guī)則②得： CF(D)1=0.8 X min{0.72 , 0.9} 規(guī)則: =0.8 X 0.72=0.576 ① if A then B(0.9) 由規(guī)則③得： CF(D)2=0.7 x min{0.8 , 0.9} ② if B and C then D(0.

12、8) =0.7 X 0.8=0.56 ③ if A and C then D(0.7) 從而 CF(D)=CF(D)計CF(D)2— CF(D)1X CF(D)2 ④ if B or D then E(0.6) =0.576+0.56 — 0.576 X 0.56=0.81344 事實: 由規(guī)則④得： CF(E)=0.6 X max{0.72 , 0.81344} A, CF(A)=0 . 8; C, CF(C)=0.9 =0.6 X 0.81344=0.488064 已知： ① clear(y) t like(x,y) ②—like(x,c)

13、 結(jié)論: ③—clear(c) 證明： ①—clear(y) V like(x,y) ②—like(x,c) ③ clear(c) ④—clear(c) {c/y} ⑤口 ③④ 29 .設(shè)已知: (1) 凡是清潔的東西就有人喜歡； (2) 人們都不喜歡蒼蠅。 用歸結(jié)原理證明：蒼蠅是不清潔的。 clear(y),like(x,y) 30.某公司招聘工作人員，有 A,B,C三人應聘， 經(jīng)面試后，公司表示如下想法： (1) 三人中至少錄取一人 (2) 如果錄取 A而不錄取B,則一定錄取 C (3 )如果錄取 B,則一定錄取 B

14、 試用歸結(jié)原理求證：公司一定錄取 C P(x):錄取 x. ① P(A) V P(B) V P(C) ② P(A) A _ P(B) t P(C) ③ P(B) t P(C) 結(jié)論：P(C) G. 證明：① P(A) V P(B) V P(C) ② 「P(A) V P(B) V P(C) ③ —P(B) V P(C) ④ 一 P(C) ( 一 G) ⑤ P(B) V P(C) ①② ⑥ P(C) ③⑤ ⑦ 口 ④⑥ 31 ?求下面謂詞公式的子句集，要求寫出具體步驟。 (1)一x y((P(x, y) Q(x,y)) > R(x,y)) 解：：=-x y((—P(x

15、, y) Q(x, y)) R(x, y)) 二 _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)) (2) -x{-yP(x,y) ——y[Q(x,y)—； R(x, y)]} (Pi02 例 5.7) 解：-x{ — -yP(x, y) --y[—Q(x, y) R(x, y)]} ~x{ y—P(x,y) y[Q(x, y) -R(x, y)]} —x{ y—P(x,y) z[Q(x,z) _R(x, z

16、)]} -x{-P(x, f (x)) [Q(x, g(x)) -R(x,g(x))]} -P(x, f(x)) [Q(x,g(x)) -R(x,g(x))] [—P(x, f(x)) Q(x,g(x))] [ —P(x, f(x)) -R(x,g(x))] [—P(x,f(x)) Q(x,g(x))] [一P(y,f(y)) 一R(y,g(y))] {—P(x, f(x)) Q(x,g(x)),—P(y, f(y)) 一R(y,g(y))} 或—P(x,f(x)) V Q(x,g(x)) -5 - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj

17、-P(y,f(y)) V- R(y,g(y)) 為原謂詞公式的字句集。 32 .證明G是否可肯定是 F1, F2的邏輯結(jié)論。 要求寫出求解過程。 F1 ： 一x(P(x)、-y(Q(y)、一L(x, y))) F2: x(P(x) -y(R(y) > L(x,y))) G: -x(R(x)》-Q(x)) 解：①- P(x) V - Q(y) V ② P(b) - ③ -P(z) V L(w,z)「 ④ R(a廠?— G ⑤ Q(a)- ⑥ —P(x) V _ L(x,a) ⑦ —L(b,a) ⑧ -R(a) ⑨ □ L(x,y) F 1 ①⑤{a/y} ②⑥{

18、b/x} ③⑦{a/z} ④⑧ -# - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj -# - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj 33 .把下列語句用語義網(wǎng)絡(luò)表示 (1) Tx(student(x) read (x,三國演義)) 即“某個學生讀過《三國演義》”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示為圖如下: 謂詞公式的語義網(wǎng)絡(luò) -# - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj -# - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj (2) -x(student(x)— read(x,三國演義)) -# - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj -# - 08-12-12 【本材料一僅供參考】 (6 )班 by： cyj 即“每個學生讀過《三國演義》”，其語義網(wǎng)絡(luò)表示為圖如下: 分塊語義網(wǎng)絡(luò) -6 - 08-12-12