北京科技大学人工智能2012-2013期末考试试卷+答案.pdf

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人工智能第1页共6页北京科技大学2012-2013学年第二学期人工智能及其应用试卷（答案）院（系）班级学号姓名试卷成绩（占课程考核成绩的60%）平时成绩（40%）课程考核成绩题号123456小计得分一、一、（每个填空（每个填空11分，共分，共1122分）填空选择题分）填空选择题11、任何“与”节点任何“与”节点xx的的值如果不能提升其先辈结点的值如果不能提升其先辈结点的值，则对节点值，则对节点xx以下的分支可以停止搜索，并使以下的分支可以停止搜索，并使xx的倒推值为的倒推值为是（是（AA）。

AA：

剪枝剪枝BB：

剪枝剪枝22、问题归约问题归约是是将复杂问题通过将复杂问题通过（分解分解）和和（变换变换）转化转化为一系列较为简单的问题，然后通过对这些较简单的问题的求解来为一系列较为简单的问题，然后通过对这些较简单的问题的求解来实现对原问题的求解。

实现对原问题的求解。

33、贝叶斯网络是一个节点对应于随机变量的（贝叶斯网络是一个节点对应于随机变量的（有向无环有向无环）图图，每，每一个节点在给定父节点下都有一个（一个节点在给定父节点下都有一个（条件概率表条件概率表）。

）。

44、主观主观BayesBayes推理中，因子推理中，因子LS、LN的如下取值那组不合理？

（的如下取值那组不合理？

（DD）（A）LS1、LN1;（B）LS1;（C）LS=1、LN=1;（D）LS1、LN155、CFCF模型中，证据模型中，证据A、B的可信度的可信度CF（A）=0.6、CF（B）=0.5，那么组合证据那么组合证据AandB的可信度的可信度CF（AandB）=（0.50.5）得分装订线内不得答题自觉遵守考试规则，诚信考试，绝不作弊人工智能第2页共6页66、设设置换置换=f（y）/=f（y）/x,z/y,x,z/y,=a/x,b/y,y/z=a/x,b/y,y/z则则和的合成和的合成为为（f（a）/x,zf（a）/x,z/y/y）。

77、知识表示的方法主要有（、知识表示的方法主要有（一阶谓词一阶谓词逻辑逻辑表示法表示法）、（）、（产生式表示产生式表示法法）、（）、（语义网络表示法语义网络表示法）和（）和（框架表示方法框架表示方法）、（、（对象表示方法对象表示方法）。

二、二、简答题（简答题（2020分，每题分，每题1010分）分）11、产生式系统由那几个部分组成？

每部分完成的基本功能、产生式系统由那几个部分组成？

每部分完成的基本功能是什么？

是什么？

答：

答：

组成产生式系统的三要素组成产生式系统的三要素:

（11）综合数据库；（）综合数据库；（22）产生式规则产生式规则库库（或者规则集）；（或者规则集）；（33）一个控制系统（或者控制策略）一个控制系统（或者控制策略）22、什么是不确定推理？

其基本问题是什么、什么是不确定推理？

其基本问题是什么?

答：

建立在不确定性知识和证据的基础上的推理，是一种从不确定的答：

建立在不确定性知识和证据的基础上的推理，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又是合理或基本合理的结论的思维过程。

确定性但又是合理或基本合理的结论的思维过程。

1.1.不确定知识的表示不确定知识的表示-包括知识不确定性的表示和证据不确定性的包括知识不确定性的表示和证据不确定性的表示。

表示。

2.2.不确定性的匹配问题不确定性的匹配问题-事实与可用的知识的匹配，由于两者都具有事实与可用的知识的匹配，由于两者都具有不确定性，而且不确定性的程度可能不同，如何才算匹配成功？

不确定性，而且不确定性的程度可能不同，如何才算匹配成功？

3.3.组合证据的不确定性计算组合证据的不确定性计算4.4.不确定性的更新不确定性的更新5.5.不确定性结论的合成不确定性结论的合成得分人工智能第3页共6页三三、（1818分）分）设初始状态和目标状态如下图所示：

设初始状态和目标状态如下图所示：

（11）给出宽度优先算法的搜索图。

给出宽度优先算法的搜索图。

（22）如果如果估价函数估价函数定义为定义为：

f（n）=d（n）+w（n），其中：

其中：

d（n）表示节点表示节点n的节点深度；的节点深度；w（n）是节点是节点n与目标状态与目标状态中数码不同的位置数。

试问中数码不同的位置数。

试问f（n）是否满足是否满足AA*算法对估价算法对估价函数的限制？

为什么？

函数的限制？

为什么？

（33）请绘出以请绘出以f（n）为估价函数的搜索图为估价函数的搜索图，并标出图中每个节，并标出图中每个节点的估价函数值点的估价函数值。

初始状态初始状态目标状态目标状态解：

解：

（11）（22）由于由于d（n）d（n）是节点深度，每次转移代价为是节点深度，每次转移代价为11，不等于零，故，不等于零，故d（n）0d（n）0，WW（n）（n）一定小于最佳步数，故一定小于最佳步数，故w（n）=hw（n）=h*（n）（n），所以是，所以是AA*算法。

算法。

（33）得分11223366448877551122338844776655装订线内不得答题自觉遵守考试规则，诚信考试，绝不作弊人工智能第4页共6页四、四、（2020分）分）用一阶谓词表示下述知识，并求证John可能会偷窃什么？

（1）John是贼；

（2）Paul喜欢酒（wine）；（3）Paul喜欢奶酪（cheese）；（4）如果Paul喜欢某物则John也喜欢;（5）如果某人是贼而且喜欢某物，则他就可能会偷窃该物。

解：

解：

（1）将已知事实表示为谓词和子句：

将已知事实表示为谓词和子句：

John是贼是贼-Thief（John）s1=Thief（John）Paul喜欢酒（喜欢酒（wine）-Likes（Paul,wine）Paul喜欢奶酪（喜欢奶酪（cheese）-Likes（Paul,cheese）Likes（Paul,wine）Likes（Paul,cheese）得分0+31+21+41+32+13+03+2人工智能第5页共6页S2=Likes（Paul,wine）,Likes（Paul,cheese）如果如果Paul喜欢某物则喜欢某物则John也喜欢也喜欢-（x）（）（Likes（Paul,x）Likes（John,x））S3=Likes（Paul,x）Likes（John,x）如果某人是贼而且喜欢某物，则他就可能会偷窃该物如果某人是贼而且喜欢某物，则他就可能会偷窃该物（x）（y）（Thief（x）Likes（x,y）May_T（x,y）S4=Thief（x）Likes（x,y）May_T（x,y）

（2）将待求解的问题表示成谓词：

将待求解的问题表示成谓词：

G:

May（John,z）A（z）（3）应用归结原理求解：

应用归结原理求解：

=+=Thief（John）Likes（John,y）A（y）=John/x,y/z=+=Likes（John,y）A（y）=+=Likes（Paul,y）A（y）=y/x=+=A（wine）=wine/y=+=A（cheese）=cheese/y所以所以John可能偷可能偷wine和和cheese五、五、（1155分）分）设考生考试成绩的论域为设考生考试成绩的论域为AA、BB、CC、DD、EE，小王成绩为小王成绩为A,B,AA,B,A、BB的基本概率分配分别为的基本概率分配分别为0.20.2、0.30.3、0.20.2，同时，同时BelCBelC、DD、E=0.1E=0.1。

请给出。

请给出BelBel（AA、BB），），PlPl（AA、BB）和类概率和类概率ff（AA、BB）。

）。

解：

解：

Bel（ABel（A、B）=m（A）+m（B）+m（AB）=m（A）+m（B）+m（A、B）=0.2+0.3+0.2=0.7B）=0.2+0.3+0.2=0.7Pl（APl（A、B）=1B）=1-Bel（Bel（AA、B）=1B）=1-Bel（CBel（C、DD、E）=1E）=1-0.1=0.90.1=0.9f（Af（A、B）=Bel（AB）=Bel（A、B）+0.4*Pl（AB）+0.4*Pl（A、B）B）-Bel（ABel（A、B）B）=0.7+0.4*（0.9=0.7+0.4*（0.9-0.7）=0.780.7）=0.78六六、（1515分）分）设有子句集设有子句集S=S=PP（x）（x）VR（x）,PVR（x）,P（a）,（a）,R（y）R（y）VVQQ（y）,（y）,QQ（a）（a），其中，其中PP（x）（x）VR（x）VR（x）是目标公式否定后得到的子句。

请绘出支持集策略的归结树和线性输是目标公式否定后得到的子句。

请绘出支持集策略的归结树和线性输入策略的归结树。

并指出以上两个策略那个是完备的？

入策略的归结树。

并指出以上两个策略那个是完备的？

答：

答：

支持集归结策略要求参加归结的两个亲本子句中至少有一个是由目标公式支持集归结策略要求参加归结的两个亲本子句中至少有一个是由目标公式的否定所得到的子句或是它们的后裔。

的否定所得到的子句或是它们的后裔。

得分得分装订线内不得答题自觉遵守考试规则，诚信考试，绝不作弊人工智能第6页共6页线性输入策略要求每次参加归结的两个亲本子句中，至少有一个是初始子句线性输入策略要求每次参加归结的两个亲本子句中，至少有一个是初始子句集中的子句。

集中的子句。

P（x）VR（x）R（y）VQ（y）P（a）Q（a）R（a）=a/xP（y）VQ（y）=x/yS0S1Q（a）=a/yQ（a）=a/yP（a）=a/yS2NILP（x）VR（x）R（y）VQ（y）P（a）Q（a）R（a）=a/xP（y）VQ（y）=x/yR（a）=a/yS0S1Q（a）=a/y=a/xQ（a）=a/yP（a）=a/yP（a）S2NIL